甲骨文發表針對業務資料的 AI 資料庫代理式 AI 創新

（本資料為 Oracle Corporation 於 2026 年 3 月 24 日在美國發布的新聞稿譯文）

Oracle AI World Tour，倫敦 — 2026 年 4 月 3 日

甲骨文今日發表了針對「Oracle AI Database」的全新代理式 AI 創新。這將使客戶能夠快速建構、部署和擴展適用於全規模生產工作負載的安全代理式 AI 應用程式。「Oracle AI Database」旨在讓代理式 AI 和資料在從營運資料庫到分析資料湖屋的整個過程中協同運作。透過此功能，AI 代理能夠安全地存取即時企業資料，無論資料位於何處，並能輕鬆地將透過公開資料訓練的 LLM 與業務資料結合，以提供商業洞察。客戶可以從多種 AI 模型、代理式框架、開放資料格式和部署平台中進行選擇。此外，使用「Oracle Exadata」的客戶可以利用「Exadata Powered AI Search」，以前所未有的規模部署代理式 AI，並在大型多階段代理式工作負載中實現 AI 查詢的快速處理。

甲骨文 Oracle Database Technologies 執行副總裁 Juan Loaiza 表示：「企業 AI 的下一波浪潮中，關鍵在於能否在支撐業務核心的生產系統中安全地運用 AI，從而實現前所未有的創新、洞察和生產力提升。『Oracle AI Database』不僅僅是儲存資料，更是為了 AI 而利用資料。透過將 AI 與資料整合設計，我們在業界領先的各種雲端和地端環境中，實現了對即時企業資料進行證券交易所級別的堅固安全查詢和處理，協助客戶快速建構和管理代理式 AI 應用程式。」

透過為資料設計的 AI 加速創新

透過專為資料利用設計的代理式 AI 功能，「Oracle AI Database」消除了建構和維護可能導致複雜性、安全風險和不良結果的資料移動管道的需求。新功能如下：

• Oracle Autonomous AI Vector Database 以簡單的方式提供利用「Oracle AI Database」全部功能的向量資料庫。它讓開發人員和資料科學家能夠使用直觀的 API 和易於使用的 Web 介面，快速輕鬆地建構向量應用程式。它建構在「Oracle Autonomous AI Database」之上，提供易於使用的開發人員體驗以及企業級安全性、可靠性和可擴展性。目前「Autonomous AI Vector Database」提供有限版本，可透過「Oracle Cloud」的 Free Tier 或低價開發人員方案使用。隨著需求的擴大，客戶可以一鍵升級到功能齊全的「Oracle Autonomous AI Database」，並完全支援包括圖形、空間、JSON、關聯式、文字、平行 SQL 等廣泛功能。這消除了為特定用途準備單獨資料庫或複雜的跨資料庫代理式工作流程的需求。

• Oracle AI Database Private Agent Factory 讓業務分析師和產業專家能夠快速建構資料驅動的代理和工作流程，並安全地部署它們。「AI Database Private Agent Factory」提供無程式碼的 AI 代理建構器，並可將其作為容器在公有雲或地端環境中執行。這使得客戶無需與第三方共享資料即可建構、部署和管理 AI 代理，從而維護資料安全性。「AI Database Private Agent Factory」包含多個專為資料設計的預建 AI 代理，例如資料庫知識代理、結構化資料分析代理和深度資料研究代理。這消除了依賴外部代理協作或呼叫多種不同類型資料庫的需求。透過將代理式 AI 整合到「Oracle AI Database」的設計中，業務使用者可以更簡單、更一致地使用代理式 AI。此外，它為所有代理式工作負載實現了企業級安全性、彈性和可擴展性。

• Oracle Unified Memory Core 允許將多個 AI 代理共用的上下文儲存在單一系統中。此外，它在單一整合引擎上，為向量、JSON、圖形、關聯式、文字、空間和欄式資料實現了低延遲推論，同時確保了交易一致性和安全性。

最小化 AI 資料風險

「Oracle AI Database」協助客戶保護其資料免受外部攻擊、內部濫用、意外洩露以及 LLM 意外暴露的影響，無論是在多雲、混合雲還是地端環境中。新功能如下：

• Oracle Deep Data Security 在資料庫中實施強大的按終端使用者劃分的資料存取規則。每個終端使用者，或代表終端使用者運作的 AI 代理，只能查看該終端使用者被允許查看的資料。此外，還可以實施基於角色或職責的高級規則。例如，可以定義特定銷售代表、財務人員、出貨人員、管理層、支援人員或客戶本人的親屬可以查看客戶帳戶的哪些部分。這是一種獨特的安全性功能，旨在保護資料免受 AI 時代的新威脅，例如提示注入。它使用內建於資料庫中的宣告式控制，以「最小權限」安全地存取資料。透過將安全性與應用程式程式碼分離並集中管理，可以輕鬆管理誰可以查看哪些資料。此外，即使出現新威脅，存取規則也可以靈活更新，為在「Oracle AI Database」上運作的代理提供有效的防護措施。在資料來源（即資料庫）確保安全性，可以在 AI 代理代表終端使用者直接存取資料時提供更好的保護。

• Oracle Private AI Services Container 允許具有嚴格安全要求的客戶執行 AI 模型的私有實例，而無需與第三方 AI 供應商共享資料或將資料傳輸到防火牆之外。此外，它還可以安全地將計算密集型 AI 任務（例如向量嵌入的生成）卸載到資料庫之外，從而有助於緩解效能瓶頸。這有助於確保所有資料都安全地保留在客戶的環境中。此容器可以部署在公有雲、私有雲、地端環境以及氣隙環境中。

• Oracle Trusted Answer Search 為企業提供了一種準確、可驗證且可重現的方法，以使用 AI 為終端使用者提供答案。它不是直接使用 LLM 回答終端使用者的問題，而是使用「AI Vector Search」將問題與預先建立的報告進行比對。這有助於降低機率性 LLM 有時會產生幻覺或誤解查詢的風險。

透過開放標準和框架消除 AI 資料鎖定

「Oracle AI Database」可在主要雲端供應商上運行，並支援混合環境部署和地端部署，因此客戶可以靈活選擇最適合其需求的 AI 模型和應用程式層代理式框架。此外，它還可以使用開放標準和資料格式來建構、部署和執行代理式 AI 應用程式。新功能如下：

• Oracle Vectors on Ice 原生支援儲存在 Apache Iceberg 表格中的向量資料。AI 向量搜尋可以直接從 Iceberg 表格讀取向量資料。此外，可以為加速向量搜尋建立向量索引，並且當原始向量資料更改時，索引也會自動更新。「Oracle Vectors on Ice」使得對資料湖中的資料進行 AI 搜尋成為可能，並且可以跨資料庫中的業務資料和儲存在資料湖中的向量進行整合搜尋。這使得客戶可以獲得跨資料庫和資料湖的整合洞察。

• Oracle Autonomous AI Database MCP Server 允許外部 AI 代理和 MCP 客戶端安全地存取「Oracle Autonomous AI Database」及其功能，而無需自訂整合程式碼或手動安全管理。它補充了可從「Oracle SQL Developer」的 VS Code 擴充功能中使用的「Oracle AI Database」專用「Oracle SQLcl MCP Server」。

HyperFRAME Research 執行長兼首席分析師 Steven Dickens 表示：「在代理式 AI 時代，整合的記憶體核心對於代理在向量、JSON、圖形、欄式、空間、文字和關聯式等多種資料類型中保持一致的上下文至關重要，而不會因外部同步而導致延遲或資料過時。只有『Oracle AI Database』才能在任務關鍵型引擎中同時實現交易處理和分析處理，並在確保高可用性和堅固安全性的同時，對業務資料進行即時推論。缺乏此基礎的組織將會受到分散且不可靠的代理所困擾。另一方面，利用甲骨文的組織將在可擴展的 AI 部署中獲得壓倒性的優勢。」

客戶和開發人員可以立即開始開發和部署創新的代理式 AI 應用程式，而無需移動資料、學習新技能，也無需擔心資料庫的可擴展性或代理式 AI 的安全性不足。有關最新的 AI 創新，請參閱「Oracle AI Database」的代理式 AI 發表部落格。

關於甲骨文

甲骨文在 Oracle Cloud 中提供整合的應用程式套件和安全的自主基礎設施。有關甲骨文（NYSE: ORCL）的更多資訊，請參閱www.oracle.com。

商標

Oracle、Java、MySQL 和 NetSuite 是 Oracle Corporation、其子公司和關聯公司在美國及其他國家/地區的註冊商標。NetSuite 是開創雲端運算新時代的雲端公司。