Electric rejoint Databricks pour apporter WASM Postgres aux sandboxes d'agents AI

Aujourd'hui, nous sommes ravis d'accueillir Electric au sein de Databricks. Le monde entre dans une nouvelle ère d'applications agentiques qui nécessitent un état distribué et une synchronisation des données en temps réel entre des équipes d'agents travaillant dans des sandboxes. Electric ouvre la voie en créant des primitives de données conçues spécifiquement pour les agents : PGlite offre à chaque agent sa propre base de données Postgres légère directement là où il s'exécute, offrant un accès à ultra-faible latence au contexte local, tandis que le moteur de synchronisation en temps réel d'Electric synchronise l'état distribué vers un Lakebase centralisé, permettant aux équipes d'agents de collaborer sans perdre le fil du contexte partagé. Cette vision se poursuit désormais chez Databricks alors que nous apportons WASM Postgres aux sandboxes d'agents AI, étendant les capacités Postgres de Databricks du lakehouse à l'edge.

Les agents ne se comportent pas comme des applications traditionnelles
Les développeurs passent de la création d'applications traditionnelles à celle d'applications agentiques, et les hypothèses qui sous-tendent les infrastructures traditionnelles évoluent avec eux. Une application traditionnelle a une forme connue : ses requêtes sont écrites à l'avance, ses modèles d'accès aux données sont prévisibles et elle s'exécute dans un lieu choisi par ses architectes. Une seule base de données Postgres gérée lui suffit amplement.

Les agents dans les applications agentiques ajoutent une seconde dimension. Parallèlement à l'état durable et gouverné dont chaque application a besoin, un agent génère un ensemble de contextes en évolution rapide. Les agents diffèrent de trois manières cruciales pour une base de données :

• Ils décident des données dont ils ont besoin au moment de l'exécution, déterminant leur prochaine action et mettant à jour leur contexte plusieurs fois par seconde. Cette boucle interne nécessite des données dans le même processus ; les résultats qu'elle produit doivent être conservés dans un stockage durable.
• Ils s'exécutent là où se trouve le travail, souvent dans des environnements de sandbox, où les bases de données ne sont accessibles que via une connexion réseau au cloud.
• Ils travaillent en groupe, ce qui nécessite un contexte local rapide et une vue partagée et à jour des actions des autres afin d'éviter de dupliquer le travail, d'agir sur un état obsolète ou d'aboutir à des conclusions contradictoires.

Présentation d'Electric
L'équipe d'Electric a conçu des primitives de données pour l'ère des applications agentiques.

Ils ont créé PGlite pour pousser Postgres vers l'edge, en concevant une base de données WASM Postgres suffisamment légère pour s'exécuter au sein même de l'application ou de l'agent (dans une sandbox d'agent, un onglet de navigateur ou l'appareil de l'utilisateur) plutôt que sur un serveur distinct. PGlite est passé de 1 à 13 millions de téléchargements hebdomadaires en seulement douze mois, permettant aux développeurs de créer une nouvelle classe d'applications et d'agents Postgres distribués.

Mais l'exécution locale n'est qu'une partie du défi. Les agents ont également besoin d'une vue partagée et à jour des informations en constante évolution. Le moteur de synchronisation en temps réel d'Electric synchronise en continu les données entre les agents distribués et l'infrastructure Lakebase centralisée, permettant aux agents de partager des informations en toute sécurité avec le registre de référence dans le cloud tout en conservant un contexte local rapide. L'architecture de synchronisation en temps réel alimente des applications collaboratives comme Google Docs, Figma et Notion, et s'avère être exactement ce dont une flotte d'agents a besoin pour rester à jour tout en travaillant en parallèle.

Un DNA Postgres partagé
Electric et Lakebase reposent tous deux sur Postgres, la technologie de base de données open source devenue la fondation par défaut des agents AI. En fait, PGlite a été conçu sur la base des travaux fondamentaux sur WASM Postgres de Stas Kelvich, cofondateur de Neon. Electric a repris cette preuve de concept pour la transformer en la version embarquée de Postgres que des millions de projets exécutent chaque semaine. Le rapprochement de ces équipes réunit deux facettes d'une même idée et renforce le leadership de Databricks au cœur de l'innovation pour les bases de données modernes, alors que la demande d'agents s'accélère.

Databricks + Electric
Lakebase fournit Postgres à l'échelle de la production. PGlite apporte WASM Postgres directement dans la sandbox de l'agent. Sync maintient la cohérence entre les deux. En combinant la puissance de Lakebase Postgres avec l'exécution locale de PGlite, les agents disposent des bases de données légères dont ils ont besoin pour agir rapidement et de l'infrastructure requise pour un déploiement à n'importe quelle échelle.

Pour les développeurs, cela signifie :

• Créer des applications agentiques et collaboratives sur un standard Postgres unique.
• Exécuter Postgres directement dans la sandbox de l'agent, offrant à chaque agent la base de données légère dont il a besoin pour agir rapidement.
• Maintenir la synchronisation des équipes d'agents pour partager instantanément le contexte et agir sur des données fraîches, tout en centralisant le contrôle dans Lakebase Postgres sur un stockage d'objets économique et durable.

Nous sommes ravis de voir l'équipe d'Electric rejoindre Databricks et nous avons hâte de découvrir ce que nos clients vont concevoir.

Consultez le blog de Neon et découvrez directement le témoignage des fondateurs d'Electric sur les raisons de leur enthousiasme à l'idée d'unir leurs forces.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original