Scott Siu 萧少聪

Co-founder @Cortrix_AI, open source semantic storage for AI agents. 萧少聪（铁庵），PG 中文社区联合创始人；前阿里云 RDS 产品负责人、红帽 RHCA Linux 认证讲师。

[Scott Siu 萧少聪 @ScottSiu1983]

大家好，我是萧少聪，PG 圈的老朋友，阿里云的老同学叫我“铁庵”，Linux圈的朋友叫我“萧Sir”。

2011 年起我和一群朋友发起 Postgres 中文社区，2015-18年担任社区主席期间得到 PG 和开源业内朋友的很多帮助，推动了 PG 在中国的发展。期间在阿里云担任 RDS 产品负责人，后又加入SequoiaDB负责数据库生态。更早的时候，当过码农、干过网管，也作为红帽官方认证讲师交付 RHCA 培训。

2026年，我正式参与到 @Cortrix_AI 开源项目，一个面向 AI Agent 的语义存储。做了二十多年 IT，我现在最关心的一件事是：Agent 和人，能不能读懂同一份数据，未来的数据平台如何思考 Agent First 的设计，让 Agent 给人提供更好的服务。

正式开启 X 的新旅程，我会在这里和大家分享三类话题：
- 自己测试过、有数据可复现的 Agent 记忆、检索和存储经验
- 中文数据库圈这些年的人和事
- 我觉得值得推荐的开源项目

期待可以在 X 的中文圈结交更多新老朋友。

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@Nakamurajoph Agent Mode 里我最喜欢“长查询先报预计成本再跑”，这等于给 Agent 一个 EXPLAIN。另外我看到 2.0 还把一直沿用的、从 PG 派生来的解析器换成了自己写的了，作为 PG 老用户看着挺有感触。以后，人一套输出，Agent 一套输出，搞不好就会确实会成为CLI的标配。

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@supezen 换 Agent 时最难带走的其实不是任务清单，是它对你的了解，特别是之前做过的决定、偏好，和踩过的坑。

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@liangzhu_AI 楼下 @KoderNeverDie 说 statement_timeout 很关键。我也补一个 PG 的坑：只读查询也不是完全没有影响，长事务会一直拿着快照，VACUUM 清不掉死元组，表会越来越胖。所以我更倾向让 Agent 连只读副本，不碰主库。不知道 gridex 的 MCP 能不能限定只连副本🤔

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@jiangkoumo_ @poteto 审阅 Agent 只读，commit 和 push 留给人，这个分权很对，和数据库里写权限只给少数账号是一个思路。👍

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@poolmoon6 “分不清是人改的还是哪个 agent 改的”😅。看你说 Hindsight 写入时会记行为主体，如果：人手动加的和 agent 自己推断出来的冲突时，它会听谁的？

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@xoyif63862452 这意味着同一份 MCP 和 Skill 配置要写进好几个工具各自的文件，那谁是这份唯一的原件可能就是新的问题。如果我在某个工具里直接改了配置，cc-switch 下次同步时是会覆盖掉，还是会发现冲突？

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@Piglei 或许更重要的是对架构和设计的理解，而不是一行一行的代码。对代码的执着，或许只是我们这些经历过古法编程一代的技术人的“执念”。

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@jiangkoumo_ 判断「还活着」靠的是租约或心跳，不是状态字段。
如果状态放在 DO 的 SQLite 里，你想跨很多 Agent 查「谁被卡住了」，可能还得汇总到一个单独的地方。

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@Xudong07452910 这就是数据库里明细表和汇总表的老问题：汇总表在建的时候就定了能回答什么问题。如果历史长到放不进上下文，原始历史加搜索这条路还站得住吗。

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@AISuperDomain 有跟踪到这些多出来的时间都在干什么吗？我最近自己也有些验证，发现 CodeX 有的时候出来的信息会比 Claude Code 更详细、更准。而背后是 CodeX，会一轮一轮地扩展，检索更多信息。纯粹计算 token 的话，会比 Claude 多 1 到 2 倍。

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向量、全文、三元组和图统一到 Postgres 里，Agent 能查到的每一条数据都能回溯到来源。
准确定义数据从哪里来，比检索有多快重要的多。

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微软 HorizonDB 团队的 Maxim Lukiyanov 发布了 https://t.co/Vw0oGYfKzw：一个免登录、开源的 MCP server，把 pgsql-hackers 邮件列表（1997 年以来 64.5 万封）和 PostgreSQL 的全部代码历史（39 个分支、10.5 万次提交）接给 AI Agent，回答都带可以核对的引用。

全部放在一个 PostgreSQL 17 里：pgvector、pg_trgm、pg_textsearch，加上 Apache AGE 存的知识图谱。找出历史上所有出现过 fsync_fname 的代码行，作者在笔记本上用 git log -S 要 54 秒左右，这里 50 毫秒（作者自测，他也说明了自己在 HorizonDB 团队）。

https://t.co/Le4vBJO6IW

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@bylixing 在阿里干了 5 年，都没有好好看完曾鸣老师的《智能商业》。上周才开始读这本书，很多事情，人家在七八年前就洞察到了。看十年不是人家的口号，是这些大佬们刻在骨子里的「第一性原理」

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@MaxForAI 让我想起 MySQL 8.0 干掉了查询缓存参数，然后一帮做中间层的兄弟，直接收到了 unknown variable。没有做好对接层的中转站，估计要折腾一会了。

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@musen9527 挺好，有点像给上下文做 `EXPLAIN`，先看清楚每一块从哪来、占多少，才谈得上优化。

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@xiaoshan0413 几个不同的 Bot 我都试了一下，但暂时还是不敢放手。
没有一个好的沙箱产品，不太敢把 Bot、Duet 放开用。

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@GKev1n 标准定下来以后，下一个问题是这些 Skill 和它们用到的数据存在哪、版本怎么管。

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@Xudong07452910 实际上，找出 Glue Code，往往就能带出那些空转的流程。
FED 结合 AI 从技术工作，甚至可以指出业务上各种不必要的流程。能够从现有系统运行逻辑的源头出发，提升客户业务效率，才是最好的交付。

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@Letta_AI @OpenAI @AnthropicAI @claudeai "Recall benchmarks are saturated by agentic search" is a sharp call. What I'm more curious about is how you score "learn from experience." Is it later tasks going better, or whether what the agent writes to memory is actually right?