3 月 26 日，TDengine 迎来了 AI 能力上的重要升级。我们通过线上直播正式发布了新一代时序数据分析 AI 智能体——TDgpt，并同步在 GitHub 开源其核心代码。这一创新功能作为 TDengine 3.3.6.0 的重要组成部分，标志着时序数据库在原生集成 AI 能力方面迈出了关键一步。
开源地址：https://github.com/taosdata/TDengine
发布会上，涛思数据创始人& CEO 陶建辉表示：“TDgpt 的目标，是让每一位用户都能像写 SQL 一样简单地使用 AI，让 AI 真正成为数据库的一部分。我们选择开源，希望和开发者一起，把这项能力推向整个行业。”
三大“零门槛”，让 AI 不再高不可攀
零学习门槛，仅需一行 SQL
我们在 TDgpt 中引入了两个关键 SQL 函数：forecast() 和 anomaly_window()，可实现时序数据的预测与异常检测。用户只需在 SQL 语句中调用这两个函数，并通过参数指定所需算法或大模型，即可完成模型的动态切换，无需修改应用程序逻辑。整个过程无需编程经验，也不需要了解底层算法、大语言模型或时序模型的实现，真正实现了零门槛使用，让 AI 能力触手可及。
零初期投入，10 分钟部署上线
在部署层面，TDgpt 提供即装即用的执行代码，用户可在本地部署，也可通过注册 TDengine 云服务快速体验。同时，TDgpt 提供内置的通用模型，并支持与合作伙伴算法方案的无缝对接，使用户可以根据自身业务场景灵活选择最适配的模型方案，仅需 10 分钟即可完成预测与检测模型的部署上线。
零时间差，轻松集成新算法
TDgpt 同时也面向算法开发者提供了开放 SDK，可将自研或开源 AI 模型一键集成到 TDgpt 中，无需更改业务代码或数据管道，实现零时间差接入。无论是引入新模型，还是更新已有算法，都能实现“热插拔”式接入，降低集成成本，提升部署效率。算法或模型开发者可专注于算法本身，无需关注数据工程等集成工作，让研发更高效、部署更便捷。
TDgpt 支持哪些时序模型？
Salesforce 的 Uni2TS
Amazon 的 Chronos
Google 的 TimesFM
小红书的 Time-MoE
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涛思数据自研 TDengine 时序基础模型 TDtsfm
三大演示场景，立即上手体验
在发布会上，我们还展示了 TDgpt 在三个典型场景中的应用：用电预测、发电预测、运维预测。任何人都可以免费下载这些场景的代码，快速上手体验 TDgpt 的能力，并根据自身业务需求灵活调整配置参数，轻松完成测试与验证。
访问 www.taosdata.com/tdgpt 了解更多
致敬每一位参与其中的你
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