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在上一篇博客中，我们讨论了Agentic AI 应用的数据库基础。在本篇博客中，我们将简化 Agentic AI 应用程序，并使用 EloqKV 作为数据存储来探索 EloqKV 的解耦架构。

大语言模型驱动的 AI 应用程序正在各行各业推动变革性变化。我们正在迅速进入智能代理应用时代。然而，这些应用程序的支柱——数据基础设施——在可扩展性、一致性和性能方面面临着巨大挑战。在这篇文章中，我们探讨了当前解决方案的关键局限性，并介绍了 EloqData 专门设计用于解决这些挑战的创新方法。我们还分享了我们对 AI 原生数据库的愿景，该数据库专为赋能智能代理应用时代而构建，为未来更智能、更自主和响应更快的 AI 应用铺平了道路。

我们最近推出了 EloqKV，这是一个基于创新性 数据基底 架构构建的分布式数据库产品。在过去几年中，EloqData 团队一直在不懈努力开发这款软件，确保它能够满足最高的性能和可扩展性标准。这里我们想分享一个关键细节：EloqKV 的大部分代码是用 C++ 编写的。

在上一篇博客中，我们讨论了 EloqKV 的持久性特性，并对启用预写日志（Write-Ahead-Log）时 EloqKV 的写入性能进行了基准测试。在这篇博客中，我们将继续探索 EloqKV 的事务功能，并使用 Redis 的 MULTI EXEC 命令对分布式原子操作的性能进行基准测试。

在这篇博客中，我们介绍我们的变革性概念数据基层。数据基层抽象了在线事务数据库（OLTP）中的核心功能，为任何数据模型的 CRUD 操作提供统一层。基于这个统一层构建的数据库是模块化的：数据库模块是可选的，可以替换，并且可以独立于其他模块进行扩展。