来自镜舟的观点与实践
围绕企业 Agent、实时数据、业务上下文与治理，分享产品思考、技术解读与实践经验。
从数据到 Context：MIP 如何让 AI 真正理解企业
MIP 以实时统一的数据引擎为基础，将企业数据、知识与业务语义连接起来，为各类 Agent 提供数据与 Context。
2026 年 10 月 9 日阅读全文 →.png)
2026 年 10 月 12 日阅读全文 →
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Semantic View in MIP, Part 1: Defining Business Semantics in the Data Engine
In the introduction to this series, we looked at a common problem: business definitions already exist, but every analytical consumer may have to rebuild them.
2026 年 9 月 23 日阅读全文 →Agent 负载下的数据基础设施：并发、时效、隔离、成本与观测
Agent 把查询发起者从人变成持续运行的软件。数据底座需要在并发、时效、隔离、成本与观测五个维度重新评估。
2026 年 8 月 18 日阅读全文 →湖仓一体：Agent 时代的数据底座该怎么建
当数据的消费者从人变成 Agent，数据底座的评价标准也随之改变：可调用性、口径一致性与实时性成为核心。
2026 年 8 月 10 日阅读全文 →实践指南：给 Agent 划定安全的数据边界
以一个真实场景为例，演示如何在 MIP 中为数据智能体配置权限、审计与回滚策略。
2026 年 7 月 28 日阅读全文 →
StarRocks 向量索引如何让大模型“记性更好”？
向量索引技术让 AI 不再局限于训练时固化的知识，而是能够动态调用外部知识库，实现“知识即服务”的能力。
2025 年 8 月 26 日阅读全文 →START WITH A REAL BUSINESS QUESTION
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