Xata Agent یک دستیار هوش مصنوعی متنباز است که به عنوان مهندس قابلیت اطمینان سایت (Site Reliability Engineer) برای پایگاههای داده PostgreSQL ساخته شده است. این ابزار به طور مداوم گزارشها و معیارهای عملکرد را نظارت میکند و سیگنالهایی مانند کوئریهای (query) کند، افزایش ناگهانی CPU و حافظه و تعداد اتصالات غیرعادی را ثبت میکند تا مشکلات در حال ظهور را قبل از تبدیل شدن به قطعی شناسایی کند. این عامل با تکیه بر مجموعهای از پلیبوکهای (playbook) تشخیصی و روتینهای (routine) SQL امن و فقط خواندنی، توصیههای مشخصی ارائه میدهد و حتی میتواند کارهای معمول مانند جاروبرقی و فهرستبندی را خودکار کند. Xata Agent با کپسوله کردن سالها تخصص عملیاتی و جفت کردن آن با قابلیتهای مدل زبانی بزرگ (LLM) مدرن، بار مسئولیت را از دوش مدیران پایگاه داده برمیدارد و تیمهای توسعه را قادر میسازد تا عملکرد و دسترسی بالا را بدون نیاز به تخصص عمیق در Postgres حفظ کنند.
در زیرساخت، Xata Agent به عنوان یک برنامه Next.js با استفاده از Vercel AI SDK پیادهسازی شده و عمدتاً به زبان TypeScript نوشته شده است. این مخزن به صورت یک monorepo سازماندهی شده است، با دایرکتوریهای اختصاصی برای فرانتاند (frontend) عامل پایگاه داده ('apps/dbagent')، کتابخانههای مشترک ('packages')، فایلهای پیکربندی و داراییهای Docker. این طرحبندی فرایند مشارکت را ساده میکند: پس از نصب Node از طریق فایل '.nvmrc' موجود، یک توسعهدهنده 'pnpm install' را اجرا میکند تا وابستگیها را بکشد، یک نمونه PostgreSQL محلی را با استفاده از Docker Compose تنظیم میکند، اعتبارنامههای LLM را در یک فایل '.env.local' تعریف میکند، مهاجرتهای پایگاه داده را اعمال میکند و سرور توسعه را اجرا میکند. این تجربه توسعهدهنده کلید در دست، تکرار رابط کاربری و منطق تشخیصی عامل را آسان میکند.
استقرار Xata Agent در تولید از مراحل مشابه و سادهای پیروی میکند. این تیم تصاویر Docker را هم برای سرویس عامل و هم برای پایگاه داده PostgreSQL همراه آن منتشر میکند و یک مثال 'docker-compose.yml' ارائه میدهد. اپراتورها مجموعه کوچکی از متغیرهای محیطی، مانند URL عمومی و کلیدهای API را برای ارائهدهنده LLM انتخابی خود، در یک فایل '.env.production' پیکربندی میکنند. سپس، یک دستور واحد کل پشته را بوت میکند:
docker-compose upپس از یک مرحله راهاندازی کوتاه، رابط وب عامل در آدرس مشخص شده ظاهر میشود و کاربران را از طریق ورود به سیستم پایگاه داده، پیکربندی اعتبارنامه و بررسیهای اولیه سلامت راهنمایی میکند. این مدل خود میزبان (self-hosted) تعادلی بین خودمختاری و کنترل ایجاد میکند و به تیمها اجازه میدهد تا هر جزء را ممیزی کنند، عامل را با خطوط لوله نظارت داخلی ادغام کنند و همچنان از پیشرفتهای مبتنی بر جامعه بهرهمند شوند.
در زیر یک قطعه تصویری از پیکربندی 'docker-compose.yml' برای خود میزبانی آورده شده است:
version: '3.8'
services:
xata-agent:
image: xataio/agent:latest
environment:
PUBLIC_URL: http://localhost:8080
OPENAI_API_KEY: your_openai_api_key_here
# Optional additional providers:
# ANTHROPIC_API_KEY: your_anthropic_api_key_here
# DEEPSEEK_API_KEY: your_deepseek_api_key_here
ports:
- "8080:8080"
postgres:
image: postgres:14
environment:
POSTGRES_USER: agent_user
POSTGRES_PASSWORD: secure_password
POSTGRES_DB: agent_db
volumes:
- db_data:/var/lib/postgresql/data
volumes:
db_data:برای توسعه محلی، گردش کار به این صورت است:
# Switch Node version
cd apps/dbagent
nvm use
# Install dependencies
pnpm install
# Copy example environment
cp .env.local.example .env.local
# Start development server
pnpm devدر '.env.local'، توسعهدهندگان اعتبارنامهها را برای LLMهای خود ارائه میدهند و مشخص میکنند که فرانتاند باید به کجا متصل شود:
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
ANTHROPIC_API_KEY=ak-your-anthropic-key
PUBLIC_URL=http://localhost:3000یکی از اصول اصلی طراحی Xata Agent، قابلیت توسعه است. این عامل با پایبندی به مجموعه ثابتی از پلیبوکها و ابزارهای غیرمخرب نوشته شده توسط انسان از توهم (hallucination) اجتناب میکند. پلیبوکها فایلهای انگلیسی سادهای هستند که دستورالعملهای گام به گام را مشخص میکنند، در حالی که ابزارها توابع TypeScript هستند که پرس و جوهای پایگاه داده یا فراخوانیهای API ارائهدهنده ابر را کپسوله میکنند. ادغامها—مانند Slack و AWS RDS—از طریق پیکربندی و ویجتهای رابط کاربری به سیستم متصل میشوند و اضافه کردن منابع داده و کانالهای اطلاعرسانی جدید را با حداقل تلاش امکانپذیر میکنند.
عملکردهای کلیدی Xata Agent عبارتند از:
- نظارت فعال: به طور مداوم گزارشها و معیارها، از جمله استفاده از CPU، فشار حافظه و تأخیر پرس و جو را تماشا کنید تا ناهنجاریها را زود تشخیص دهید.
- تنظیم پیکربندی: تنظیماتی را برای تنظیمات Postgres مانند "shared_buffers" و "work_mem" بر اساس ویژگیهای حجم کار پیشنهاد دهید.
- عیبیابی عملکرد: کوئریهای کند را بررسی کنید، فهرستهای از دست رفته را شناسایی کنید و استراتژیهای فهرستبندی را توصیه کنید.
- تشخیص ایمن: SQL فقط خواندنی را در برابر نماهای سیستم ('pg_stat_statements', 'pg_locks') اجرا کنید تا بدون به خطر انداختن یکپارچگی دادهها، زمینه را جمع آوری کنید.
- ادغام ابری: گزارشها و معیارها را مستقیماً از سرویسهای مدیریت شده مانند RDS و Aurora از طریق CloudWatch بکشید.
- هشدار و اعلان: هنگام عبور از آستانههای بحرانی، هشدارهای بیدرنگ به کانالهای Slack ارسال کنید.
- انعطافپذیری LLM: از موتورهای استنتاج (inference) متعدد، از جمله OpenAI، Anthropic و Deepseek پشتیبانی کنید، تا سازمانها بتوانند امنیت و هزینه را بهینه کنند.
- سفارشیسازی پلیبوک: جریانهای عیبیابی جدید را به زبان انگلیسی ساده تعریف کنید تا بهترین شیوههای اختصاصی را ثبت کنید.
- قابلیت سرور MCP: به عنوان یک سرور پروتکل زمینه مدل (Model Context Protocol) عمل کنید و به سایر عوامل اجازه دهید تا ابزارهای خود را از طریق شبکه فراخوانی کنند.
- جریانهای کاری تأیید و تست ارزیابی: برنامهریزی برای معرفی کنترلهای حاکمیتی برای عملیات حساس و اعتبارسنجی خودکار توصیههای عامل.
توسعهدهندگان میتوانند با صادر کردن توابع ساده TypeScript ابزارهای جدیدی ایجاد کنند. به عنوان مثال، ابزاری برای واکشی پنج کوئری کند ممکن است به این صورت باشد:
// packages/db-tools/src/tools/checkSlowQueries.ts
import { Pool } from 'pg';
import { ToolResult } from 'xata-agent';
export async function checkSlowQueries(pool: Pool): Promise<ToolResult> {
const result = await pool.query(`
SELECT query, total_time, calls
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 5;
`);
return { rows: result.rows };
}سپس آن را ثبت کنید تا عامل بتواند آن را فراخوانی کند:
// apps/dbagent/src/server/tools.ts
import { defineTool } from 'xata-agent';
import { checkSlowQueries } from 'db-tools';
defineTool('checkSlowQueries', {
description: 'Retrieve the top five slowest queries from pg_stat_statements',
execute: async ({ dbPool }) => {
return await checkSlowQueries(dbPool);
},
});پلیبوکها ابزارها را در یک جریان تشخیصی منسجم به هم متصل میکنند. در زیر گزیدهای از یک پلیبوک به سبک YAML برای بررسی کوئریهای کند آمده است:
# configs/playbooks/investigate_slow_queries.playbook.yaml
name: Investigate Slow Queries
description: Steps to identify and resolve performance bottlenecks caused by slow queries.
steps:
- tool: getTablesAndInstanceInfo
description: "Gather table sizes and database instance details."
- tool: checkSlowQueries
description: "List the top slow queries to pinpoint hotspots."
- tool: suggestIndexes
description: "Generate index recommendations for queries exceeding thresholds."
- tool: evaluateVacuumStats
description: "Check vacuum statistics to determine if table bloat is impacting performance."
- tool: notifySlack
description: "Alert the team in Slack if queries exceed critical latency."برای ادغام با Slack، میتوان از آداپتور (adapter) Slack داخلی استفاده کرد:
// packages/integrations/src/slackAdapter.ts
import { SlackAdapter } from 'xata-agent/integrations';
const slack = new SlackAdapter({ webhookUrl: process.env.SLACK_WEBHOOK_URL });
export async function notifySlack({ message }: { message: string }) {
await slack.send({
channel: process.env.SLACK_CHANNEL,
text: ' Xata Agent Alert: ${message}',
});
}این معماری ماژولار (modular)، که در آن ابزارها، پلیبوکها و ادغامها به طور آزادانه به هم متصل شدهاند، تضمین میکند که گسترش عامل برای پشتیبانی از جریانهای کاری یا پلتفرمهای جدید به حداقل کد نیاز دارد. به عنوان مثال، افزودن پشتیبانی از Google Cloud SQL فقط شامل پیادهسازی یک ادغام جدید است که معیارها را از طریق APIهای نظارت Google واکشی میکند و آن را به عنوان یک مرحله پیکربندی به رابط کاربری متصل میکند.
نقشه راه Xata Agent تعهد خود را به تکامل قابلیت مشاهده سازمانی (enterprise observability) منعکس میکند. برنامههای کوتاهمدت شامل پلیبوکهای سفارشی است که به تیمها قدرت میدهد تا روشهای بازیابی خاص دامنه را رمزگذاری کنند و پشتیبانی از پروتکل زمینه مدل (MCP) که به سایر عوامل اجازه میدهد تا ابزارهای Xata را از طریق شبکه فراخوانی کنند. پیشرفتهای میانمدت شامل ارزیابی و آزمایش مهارها برای محک زدن دقت توصیههای عامل در برابر حوادث تاریخی و جریانهای کاری تأیید برای عملیات بالقوه حساس است. یک نسخه ابری مدیریت شده نیز در حال توسعه است و ادغامهای یک کلیکی با پشتههای نظارتی محبوب و ورود ساده شده برای تیمها بدون زیرساخت خود میزبانی را وعده میدهد.
یک سیستم prompt مهندسی شده با دقت، لایه ارکستراسیون (orchestration) را هدایت میکند که مدلهای زبانی را به این پلیبوکها و ابزارها متصل میکند. همانطور که در تفسیر اخیر در مورد طراحی عامل هوش مصنوعی (AI-agent) برجسته شده است، به عامل دستور داده میشود که «پاسخهای واضح، مختصر و دقیقی به سوالات ارائه دهد. از ابزارهای ارائه شده برای دریافت زمینه از پایگاه داده PostgreSQL برای پاسخ دادن به سوالات استفاده کنید. هنگامی که پرسیده شد چرا یک پرس و جو کند است، ابزار explainQuery را فراخوانی کنید و همچنین اندازههای جدول را در نظر بگیرید. در طول ارزیابی اولیه، از ابزارهای getTablesAndInstanceInfo، getPerformanceAndVacuumSettings و getPostgresExtensions استفاده کنید. هنگامی که از شما خواسته شد یک پلیبوک را اجرا کنید، از ابزار getPlaybook برای دریافت محتویات پلیبوک استفاده کنید. سپس از محتویات پلیبوک به عنوان یک طرح اقدام استفاده کنید. طرح را گام به گام اجرا کنید. این معماری مبتنی بر prompt، که انعطافپذیری LLM را با استفاده قطعی از ابزار جفت میکند، یک الگوی «پلیبوک» جدید برای عملیات هوش مصنوعی ایمن و قابل اعتماد نشان میدهد.
Xata Agent با تدوین بهترین شیوهها در پلیبوکهای قابل تکرار، پاسخ به حوادث را استاندارد میکند و مانع از این میشود که مهندسان جوان بتوانند مشکلات پیچیده پایگاه داده را عیبیابی کنند. تیمهایی که از عامل استفاده میکنند، به یک منبع واحد برای رویههای عملیاتی دست مییابند، خطای انسانی را کاهش میدهند و چرخههای شیفت کاری را فعال میکنند، جایی که کارکنان کمتجربهتر میتوانند با اطمینان هشدارها را مدیریت کنند. Xata Agent چه به صورت خود میزبان ارائه شود و چه به عنوان یک سرویس مدیریت شده، از مشارکتهای جامعه، بررسی همتایان و حاکمیت مشترک دعوت میکند و تضمین میکند که تخصص جمعی جامعه متنباز به طور مداوم قابلیتهای عامل را افزایش میدهد.
در پایان، Xata Agent نشاندهنده پیشرفت چشمگیری در قابلیت مشاهده پایگاه داده و عیبیابی مستقل است. ترکیب آن از یک monorepo TypeScript قابل توسعه، پلیبوکهای نوشته شده توسط انسان، ابزارهای SQL ایمن و ادغام LLM انعطافپذیر، آن را به یک راه حل عملی برای تیمهای DevOps مدرن تبدیل میکند. از آنجایی که سازمانها به طور فزایندهای به دنبال خودکارسازی وظایف پیچیده زیرساخت هستند، Xata Agent با افزایش تخصص انسانی به جای تلاش برای جایگزینی آن، با ارائه بینشها و اتوماسیونهای واضح و عملی که به حفظ عملکرد و قابلیت اطمینان PostgreSQL در مقیاس کمک میکنند، برجسته میشود.