据SiliconANGLE报道，Stack Overflow的开发者调查连续第四年将PostgreSQL列为开发者最偏好的数据库管理系统，其好感度评分还较上一年有所上升。数据库公司pgEdge联合创始人兼首席执行官菲利普·梅里克在接受采访时说，这一已有约40年历史的开源引擎之所以保持生命力，原因在于人工智能编码智能体的快速兴起正在给它带来新的需求。

梅里克称PostgreSQL是“智能体生成应用的默认数据库”，需求已经大幅上升。按Databricks的数据，AI智能体现今生成企业80%的数据库。PostgreSQL为构建应用、为语言模型检索信息，以及协助管理员管理由此产生的数据库扩张提供了共同基础。

AI给开发组合带来了向量、图、智能体分支等新的数据库功能。PostgreSQL以稳定性和性能著称，其可扩展架构吸引了被新数据库架构淹没的开发者。梅里克说，很多人没有意识到，智能体应用开发的爆发正在造成需要管理的数据库数量的爆发，而人类数据库管理员的数量是固定的。

可扩展架构的关键吸引力在于，开发者无需采用另一套数据库引擎就能添加AI能力。例如pgvector扩展允许向量与其他数据一同存储，并用于搜索相似项，这是检索增强生成的核心能力。PostgreSQL的开源代码和公开文档也便于编码智能体取用，从而构建更多应用。把应用记录和向量表示保留在PostgreSQL内部，可以减少团队需要学习和运维的数据库技术数量，也让检索负载能够使用事务、连接等熟悉的数据库功能。

pgEdge等厂商的业务建立在这一需求之上：把快速试验与企业所要求的安全、运维控制和部署灵活性平衡起来。该公司近期发布的Starfleet平台，意在提供让应用易于构建并能在生产环境中可靠支撑的基础设施。

梅里克认为，标准化可以降低培训和管理开销，但简化技术组合并不一定简化工作负载，这给AI带来第二个角色：帮助数据库管理员诊断问题并提出修复方案。pgEdge的AI DBA Workbench监控数据库、发现问题并生成用于处理的SQL，由人类管理员批准执行。梅里克举了排查一份报表运行时间从几分钟骤增至几小时的例子：智能体可能找出配置变更或缺失索引，但排查问题不应赋予它修改数据库的无限权限。

pgEdge的SafeSession技术在PostgreSQL引擎层面强制只读访问。其Model Context Protocol服务器把智能体与数据库内容和模式信息连接起来，使访问控制成为集成本身的一部分。梅里克说，名为AI DBA Workbench的智能体数据库管理平台“监控和管理你的数据库，发现问题并正确诊断它们”。

据该公司介绍，客户可以在pgEdge云上用StarFleet构建原型，并在托管云、客户自有云或本地环境中使用相同的PostgreSQL发行版部署。这种灵活性应对了数据存放位置或气隙基础设施限制生产选择的场景，也适应了企业在本地或私有云运行开源与开放权重数据库的取向。

梅里克说，得益于广泛的开发者支持，PostgreSQL正在成为编码、检索和运维的交汇点。他说开发者中流传着一句口头禅：对于几乎任何数据管理问题，答案都是Postgres。