阿里云Tablestore重磅升级：AI Agent记忆存储功能发布，成本降低30%

8月18日，阿里云宣布其表格存储服务Tablestore完成重大升级，正式推出面向AI Agent的“记忆存储”功能。该功能通过优化存储架构与算法，显著提升智能体处理复杂任务的连续性，同时实现存储成本降低30%的技术突破。

此次升级的核心在于构建双引擎存储架构：Memory层专注于高频访问的实时数据（如会话状态、交互记录），支持毫秒级响应（写入延迟1~8ms，查询延迟1~4ms），单表理论QPS达百万级；Knowledge层则强化向量检索能力，可处理千亿级文档，检索延迟控制在10~120ms。通过Serverless架构的自动弹性伸缩及DiskANN等算法优化，系统在百亿级数据规模下仍保持40%的检索效率提升。

技术生态方面，Tablestore深度集成LangChain、Dify及阿里云百炼平台，提供预置会话、消息、知识库三大数据模型的SDK（tablestore-for-agent-memory），支持Python/Java等多语言接入。与百炼OpenMemory MCP协议的结合，进一步实现记忆变量与用户偏好的动态校准机制。

实际应用中，该功能已支撑通义App超10亿级会话管理、1688商品AI搜索的个性化推荐等场景。医疗与金融领域用户特别关注其99.99% SLA的高可用性，例如患者健康数据长期存储、交易行为模式分析等合规需求。零售行业则利用实时记忆能力捕捉用户偏好，优化导购助手等服务的连贯性。

市场分析显示，2025年全球AI Agent市场规模呈现72.7%的复合增长率，中国市场规模预计突破8520亿元。阿里云此次技术升级直击智能体发展中“记忆持久化”的痛点，为多智能体协同、跨场景决策等前沿应用提供了低成本、高稳定的数据底座支撑。