行业折腾许久，核心症结终于浮现，问题从来不是大模型不会读文档，而是传统调参文档本身就有致命缺陷。 为应对这一挑战， 中国科学院软件研究所 的智能软件研究中心和基础软件与系统重点实验室团队，联合推出 PerfEvolve 框架。 潭柘寺 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 数据库自动调参 ，一直是大模型Agent的"看似完美、实则翻车"名场面。 明明喂足了官方文档、参数攻略，LLM Agent上手调参依旧状况百出： 要么照搬老旧参数适配新硬件翻车，要么参数互相"打架"，越调性能越拉胯。 它不教LLM死记参数答案，而是把枯燥的静态调参文档，转化为Agent可直接执行、可自主落地的 过程化调参技能 —— 让AI从"抄答案的应试者"，变身为会实测、会研判、会优化的"资深调参工程师"。 传统调参两大死穴：文档过时+参数互搏 当下主流的LLM数据库调优方案，基本都卡在三个无解难题上。 1、静态文档严重滞后，标准答案早已过时。 市面上绝大多数数据库参数推荐值，都源自多年前的旧版本、旧硬件环境。最典型的就是 PostgreSQL ，不少核心参数的官方建议值还停留 在机械硬盘时代。 如今服务器早已全员SSD、负载模式全面迭 ...