Tanggal Berita: 9 Desember 2025
Tiger Data (perusahaan di balik TimescaleDB) meluncurkan "Agentic Postgres". Ini bukan Postgres biasa, melainkan versi evolusi yang dirancang khusus agar AI Agent dan developer bisa melakukan forking data dalam hitungan detik serta melakukan pencarian hybrid secara native.
🚧 Problem Statement: Infrastruktur Cloud Terlalu Kaku
AI Agent modern bekerja dengan siklus yang sangat cepat dan otonom: mereka membuat kode, melakukan migrasi, menjalankan tes, lalu menghapus lingkungan tersebut. Infrastruktur cloud database tradisional (seperti Amazon EBS) tidak dirancang untuk pola kerja ini.
🐢 Latensi Replikasi: Membuat salinan database produksi untuk pengujian memakan waktu terlalu lama dan memakan biaya penyimpanan yang besar.
🧩 Kompleksitas "Jahit-Menjahit": Developer saat ini terpaksa menggabungkan berbagai database terpisah untuk menangani kebutuhan berbeda—satu untuk vektor, satu untuk pencarian teks, dan satu untuk data relasional. Nikki Siapno dari Level Up Coding menyoroti bahwa AI membutuhkan waktu, makna, dan memori di satu tempat, bukan tersebar-sebar.
🛠️ Solusi: Fluid Storage & Fast Forking
Tiger Data memperkenalkan arsitektur baru yang disebut Fluid Storage. Ini adalah sistem penyimpanan blok terdistribusi dengan kemampuan transactional dan copy-on-write.
⚡ Instant Forking: Fitur andalannya adalah kemampuan zero-copy forks. Agent dapat membuat salinan (clone) dari data produksi berskala real hanya dalam hitungan detik. Ini memungkinkan pembuatan lingkungan sandbox terisolasi secara instan bagi agent untuk bereksperimen dengan indeks baru atau migrasi skema tanpa risiko merusak data asli.
🤖 MCP Server Terintegrasi: Database ini dilengkapi dengan server Model Context Protocol (MCP). Artinya, agent bisa berinteraksi dengan database menggunakan prompts bahasa manusia tingkat tinggi (misal: "Buatkan skema untuk aplikasi asisten pribadi"). Tiger Data telah menanamkan "master prompts" yang berisi pengalaman 10 tahun optimasi Postgres untuk memandu agent.
🧠 Fitur: Pencarian Hybrid Native
Agentic Postgres menyatukan kemampuan pencarian canggih langsung di dalam mesin database tanpa perlu add-on eksternal.
🔎 BM25 & Vector: Didukung oleh dua plugin utama. Pertama, pgvectorscale yang ditingkatkan untuk pencarian vektor dengan throughput tinggi. Kedua, pg_textsearch baru yang mengimplementasikan algoritma BM25 untuk pencarian kata kunci modern. Saat ini, pg_textsearch berjalan secara in-memory untuk kecepatan maksimum, dengan dukungan berbasis disk sedang dalam pengembangan.
⚡ Dampak: Elastisitas untuk Software Otonom
Peluncuran ini mendefinisikan ulang makna elastisitas database.
🚀 Fluidity: Kemampuan untuk membesar, bercabang (fork), dan mengecil secara instan adalah kebutuhan kritis perangkat lunak agenik (agentic software). Ini mengubah paradigma dari infrastruktur statis menjadi dinamis yang bisa mengikuti kecepatan berpikir AI.
🆚 Kompetisi: Meskipun ada solusi lain seperti Firebolt (analitik) atau Weaviate/Qdrant (vektor), Agentic Postgres menawarkan keunggulan kompatibilitas penuh dengan ekosistem Postgres yang sudah matang, namun dengan fitur-fitur "masa depan".
⚙️ How to Use: Coba Gratis
Developer yang tertarik sudah bisa mendaftar untuk mencoba layanan ini.
🆓 Free Tier: Tersedia akses tingkat gratis yang mencakup fitur forkable databases, pencarian hybrid, API memori, dan integrasi MCP. Meskipun ada batasan pada bandwidth dan performa, ini cukup untuk mulai bereksperimen dengan alur kerja agenik.
🗝️ Key Takeaways
🧬 Mutasi Postgres: Ini adalah evolusi Postgres yang sadar akan kebutuhan AI: cepat, elastis, dan mengerti vektor serta teks sekaligus.
🛡️ Safety Sandbox: Fitur fast forking memungkinkan pengujian destruktif yang aman pada data "mirip produksi" tanpa risiko, memfasilitasi loop eksperimen AI yang cepat.
🗣️ Database yang Bisa Ngobrol: Integrasi MCP menjembatani jurang antara perintah SQL yang kaku dengan instruksi natural language dari AI Agent, membuat interaksi database lebih intuitif.
💬 Interaksi Pembaca
Bayangkan jika Anda bisa menguji migrasi database yang berisiko pada salinan data produksi yang dibuat dalam 2 detik, lalu membuangnya begitu saja setelah selesai. Apakah fitur fast forking ini akan mengubah workflow DevOps Anda secara drastis?
Sumber:
https://www.infoq.com/news/2025/12/agentic-postgres-fast-forking/
#Postgres #AgenticAI #DatabaseEngineering #VectorSearch #TigerData #DevOps #ArtificialIntelligence #MCP #TimescaleDB #CloudInfrastructure
