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Latent Space更新于 10月30日 14:57

Latent Space 访谈 Supabase 创始人:智能体为何偏爱 Supabase

Why Agents Love Supabase — Latent Space

AI 导读

Latent Space 与 Supabase 创始人 Paul Copplestone 和 Ant Wilson 对谈,讨论智能体为何把 Supabase 作为应用后端首选。文中提到 Supabase 每月约上线 500 万个数据库,并介绍了无需 Docker 的本地运行时 alpha、把期望数据库 schema 存入 Git 的声明式方案,以及私有 alpha 的 Supabase Compute、Multigres 和收购 Turso 等 Scale 侧动作。

推荐理由

AI 评分 51

从创始人访谈看 Supabase 如何把声明式 schema、本地运行时和数据库旁计算改造成智能体可读可改的后端。

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正文 · AI 翻译

Paul Copplestone 和 Ant Wilson 谈为 AI 智能体构建后端 swyx .ai 10月28日·77 分钟 收听本次对话 77 分钟 阅读文字记录

我第一次见到 Paul Copplestone 和 Ant Wilson 是在新加坡,当时他们刚以 YC S20 最热门创业公司的身份结束 YC。六年后,我们终于把他们请上了播客!这是他们第一次一起上播客,此前他们带领一家开源、完全远程的公司从零做到了 100 亿美元估值。播放视频

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这个标题是我自己想弄明白的一个问题:为什么智能体偏爱 Supabase?市面上有大量托管数据库。Postgres 托管竞争激烈。让模型熟悉是有用的分发优势,但这并不能解释把一个生成的应用程序变成可运行的东西所需的全部工作。但当我运行我的前沿 AEO 追踪器时,从 Astra 到 Fable 再到 Muse,每一个前沿模型几乎都把它作为应用后端的首选(并且在托管数据库方面也颇具竞争力)。

在 Select 大会上,Supabase 把它的发布内容分为 Build、Operate 和 Scale 三类。播放视频

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让我印象最深的东西出乎意料地实用:无需 Docker 就能启动本地后端,把期望的数据库 schema 保存在 Git 中,以及在数据库旁边运行计算。每一项都消除了开发者多年来一直在做的一部分工作。而智能体让这种摩擦更难被忽视。

观看完整对话,包括我的开场评论 →

给智能体一个它能读懂的后端

我最喜欢的开发者工具发布公告会让我想:当然,我今天就想要这个。用于在没有 Docker 的情况下本地运行 Supabase 的新 alpha 运行时就是其中之一。我用的是 Colima 而不是 Docker Desktop,即便如此,从通往可用数据库的路径上再移除一个依赖也是受欢迎的。本地环境搭建只占人类开发者一周工作的一小部分;而一个反复创建和测试环境的智能体会一次又一次地遇到它。

声明式 schema 是更大的理念。熟悉的 SQL 工作流会累积一段历史:创建 schema,然后迁移、迁移、再迁移。声明式表示则给智能体一份你期望状态的描述,放在它可以检查、并随应用程序一起编辑的文件中。

在评论中,我把这比作数据库的 Terraform 时刻。把期望状态放进 Git,智能体就能读取它、修改它、fork 它,并把它作为仓库的一部分来工作。人类也能获得同样的好处:后端变得更容易理解,而无需重建它的全部历史。

这正是我在智能体友好方向上最喜欢的一点。这些本来就是我作为开发者早就想要的改进。让它们对智能体有用,给了团队另一个把工作做完的理由。

计算值得的不只是一条要点

我认为目前处于私有 alpha 的 Supabase Compute 可能被低估了。一个应用程序既需要有个地方做它的工作,也需要有个地方存储结果。有了数据库之后,你仍然需要一个地方来运行那些对文档分块、生成嵌入或做其他长时间运行工作的进程。赞助 你的赞助广告位在这里 触达正在构建下一步的 AI 工程师。

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Paul 和 Ant 讨论了在数据库附近运行容器。这弥合了启动应用程序与运营它之间的差距:需要配置、连接并向智能体解释的独立服务更少了。边缘函数仍然有用,但它们并不能覆盖所有工作负载。

运营侧也很重要。日志、检查、连接和上下文能帮助智能体理解它正在改变什么。一个能发出 SQL 的模型仍然需要知道数据库里有什么、应用程序如何使用它,以及出错时发生了什么。Supabase 的 Operate 公告值得与新的构建方式一起阅读。

从原型到 PB 级

两位创始人说 Supabase 每月大约上线 500 万个数据库。他们在思考如果智能体把这个数字推向数十亿个应用程序会发生什么。与此同时,现有客户正在成长为规模大得多的工作负载。服务更多的小数据库与支持某个客户日益增大的数据库是不同的工程问题。

这有助于解释 Scale 公告的广度:OrioleDB、Multigres 以及收购 Turso。对话深入探讨了新的“从原型到 PB 级”定位背后的工作,包括 Postgres 的可靠性以及在纵向扩展和横向扩展中所做的选择。

Paul 和 Ant 的一个观察对任何构建开发者工具的人都特别有意思:随着 AI 驱动的使用量增长,他们说激活率和转化率都提高了。他们的解释是,智能体可以在一个流程中把用户从注册带到可用的设置。用户不必在应用程序跑起来之前先弄清楚每一个配置步骤。

我们还聊了帮助 Supabase 成长的梗和社区、开源采用与企业销售,以及智能体是否会收敛到相同的应用模式。但我也希望这一集能捕捉到创始人的默契。这是一个听 Paul 和 Ant 一起推敲产品的机会——也能看到,在一个智能体可以显得轻而易举的后端背后,究竟有多少工作。

节目笔记

Supabase Compute —— 在数据库旁运行工作负载。

Multigres —— 团队实现高可用 Postgres 的方案,目前处于私有 alpha。

Supabase 收购 Turso —— 支撑其横向扩展雄心的数据库架构。

Supabase Select —— 本次对话中讨论的活动。

章节

0:00 欢迎,以及智能体为何偏爱 Supabase 5:23 Paul Copplestone 和 Ant Wilson 6:39 数据库旁的 Compute 8:05 OrioleDB 和 Multigres 12:50 纵向扩展、横向扩展与 Turso 17:53 开发者营销与梗 23:15 发布与迁移 31:03 向量、增长与 AI 推荐 41:43 产品驱动销售与企业增长 49:38 实时迁移与分析 58:43 面向智能体的本地开发 1:06:43 社区与公司工作流 感谢阅读

保持领先一步。

来源

Latent Space