AI正在改变软件的开发方式与运行形态。自然语言编程降低了应用开发门槛，软件的执行主体也开始从用户驱动的App，扩展到能够自主规划、调用工具并积累上下文的Agent。

字节跳动资深技术专家张国强已确认出席QCon上海“AI Native架构”专题，带来题为《从App到Agent：字节跳动Supabase的Agent-Native规模化实践》的主题分享。他从事数据库领域研发十余年，长期深耕MySQL、PostgreSQL、分布式数据库、云数据库Serverless架构与BaaS平台等核心技术领域，当前负责字节跳动Supabase、云数据库MySQL等产品的技术建设。

后端要回答的问题变了

在张国强看来，这要求BaaS不仅提供数据库、认证和存储，还要支持弹性资源、数据分支、应用部署、模型访问、安全执行、长期记忆与知识检索。

他将在演讲中介绍字节跳动Supabase从App Backend向Agent Backend演进的技术实践。面向App，通过Serverless、Data as Git和前端自动部署支撑应用快速生成与持续迭代；面向Agent，通过AI Gateway、Sandbox、记忆库和知识库构建安全、可治理的运行底座。

分享将结合豆包应用生成和TRAE编程实践，复盘一体化架构的关键取舍与工程难点，并展望Agent-Native BaaS的后续演进方向。

四对矛盾，卡住规模化

演讲提纲中列出了实践中的几组核心痛点，每一组都指向真实的工程取舍。

  • 规模增长与资源成本之间的矛盾。AI生成应用数量多、生命周期差异大，流量具有明显不确定性。平台既要支持秒级开通和快速弹性，又要避免大量空闲实例长期占用资源，需要在冷启动、资源池化、隔离强度和成本之间持续权衡。
  • 高频试错与数据安全之间的矛盾。Vibe Coding和Agent编程会频繁修改数据库结构、后端逻辑与前端代码。Data as Git可以支持多分支并行和快速回滚，但数据库分支涉及数据复制、Schema演进、环境隔离、合并冲突和敏感数据保护，其状态管理与一致性比代码分支更加复杂。
  • Agent自主执行与安全隔离之间的矛盾。Agent需要在Sandbox中运行代码、安装依赖、访问文件和调用外部服务。隔离越强，启动和运行成本通常越高；权限放得越开，数据泄露、恶意代码和越权访问的风险越大，还需要解决状态保持、网络控制、资源配额和操作审计问题。
  • 长期记忆与上下文质量之间的矛盾。过期信息、错误结论和低价值内容如果持续进入上下文，会降低Agent的判断质量。平台需要处理记忆写入、摘要压缩、召回、更新、遗忘和权限隔离，并区分模型记忆与权威业务事实。

App与Agent，放在同一框架里看

本次分享的一个特点，是把App Backend和Agent Backend放在统一框架中分析。张国强既会说明两者可以复用的数据库、身份、存储和事件能力，也会明确Agent在模型治理、安全执行、长期记忆和知识检索方面新增的基础设施需求。

技术方案层面，他将拆解Serverless的秒级供给、弹性伸缩与成本治理，Data as Git的数据库分支、Schema diff与数据隔离，AI Gateway的多模型接入、路由、限流、降级与成本治理，以及记忆库的写入、压缩、召回、更新与遗忘，知识库的文档处理、向量检索、权限过滤与引用溯源。

规模化实践部分，豆包应用生成让非专业开发者获得完整后端并实现生产级应用；Coze编程实践使用分支支撑前后端并行试错，实现开发与生产之间的隔离；TRAE编程实践则通过skills实现Vibe Coding的一键部署与上线。

对于听众而言，这场分享覆盖三层收益：理解AI驱动的软件架构演进，掌握App Backend的建设方法，掌握Agent Backend的核心能力，并借鉴字节内部规模化实践中的真实问题与演进路径。

在现有能力基础上，张国强还将进一步讨论Agent身份、长任务状态、多Agent协作、全链路审计和成本预算等未来方向，并分析哪些能力适合由BaaS统一承载。

QCon上海将于10月22日-24日举办，来自阿里巴巴、腾讯、字节跳动、美团、小红书、蚂蚁集团、无问芯穹、阶跃星辰、快手、百度、网易、微软、华为、携程、平安等企业的一线技术实践者，将从AI应用、Agent工程、AI Coding、基础设施、数据系统、质量、安全、SRE以及具身智能等方向，分享AI进入真实生产环境之后正在发生的变化。大会共策划20个专题论坛，100+资深专家带来前沿技术洞察和一线实践经验。