Apache Paimon统一大数据湖存储底座
Apache Paimon，始于Flink Table Store，发展为独立的Apache顶级项目，专注流式数据湖存储。它提供统一存储底座，支持流、批、OLAP，优化了CDC入湖、流式链路构建和极速OLAP查询。Paimon社区快速增长，集成Flink、Spark等计算引擎，阿里巴巴在内部广泛应用，旨在打造统一湖存储，打通Serverless Flink、MaxCompute等，欢迎大家扫码参与体验阿里云上的 Flink+Paimon 的流批一体服务。
OTS（Table Store）
OTS（Table Store）是阿里云提供的分布式NoSQL数据库服务，支持海量结构化数据的存储、查询和分析。OTS具有高可用、高性能、高扩展性和低成本等特点，适用于各种场景下的数据存储和处理，例如电商、物流、游戏等。
基于 Tablestore 的 Agent Memory 框架
本文介绍了AI Agent对存储能力的挑战，尤其是Memory和Knowledge两类核心需求。为应对这些挑战，基于阿里云Tablestore提出了一种轻量化的Agent Memory框架设计，支持实时记忆存储与语义检索等场景。该框架已在多个实际业务中落地，如通义App、某头部浏览器的AI搜索及1688商品AI搜索等，验证了其高性能、高扩展性和低成本优势。未来将继续增强多模态与用户行为分析能力，并与主流AI框架共建生态。
Tablestore OpenMemory MCP : 跨会话、跨模型的智能记忆解决方案
本文介绍了Mem0的原理与应用场景，并基于Mem0构建了Tablestore OpenMemory MCP服务，实现个性化旅行规划助理。Mem0是一种为大型语言模型设计的智能记忆层，通过向量数据库持续学习用户交互信息，实现跨会话的个性化记忆管理。该服务提供多种MCP工具，便于集成到各类AI应用中。最后演示了个性化旅行规划应用，并介绍了服务的运行与配置方式。
表格存储：为 AI 注入“记忆”，构建大规模、高性能、低成本的 Agent Memory 数据底座
本文探讨了AI Agent市场爆发增长背景下的存储需求，重点介绍了Tablestore在Agent Memory存储中的优势。2025年被视为AI Agent市场元年，关键事件推动技术发展。AI Agent的存储分为Memory（短期记忆）和Knowledge（长期知识）。Tablestore通过高性能、低成本持久化存储、灵活的Schemaless设计等特性满足Memory场景需求；在Knowledge场景中，其多元索引支持全文、向量检索等功能，优化成本与稳定性。实际案例包括通义App、某浏览器及阿里云多项服务，展示Tablestore的卓越表现。最后邀请加入钉钉群共同探讨AI技术。
让 Agent 拥有长期记忆：基于 Tablestore 的轻量级 Memory 框架实践
本文介绍了AI Agent对存储能力的挑战，尤其是Memory和Knowledge两类核心需求。为应对这些挑战，基于阿里云Tablestore提出了一种轻量化的Agent Memory框架设计，支持实时记忆存储与语义检索等场景。该框架已在多个实际业务中落地，如通义App、某头部浏览器的AI搜索及1688商品AI搜索等，验证了其高性能、高扩展性和低成本优势。未来将继续增强多模态与用户行为分析能力，并与主流AI框架共建生态。