为抢占AI代理时代的企业市场，Oracle正进一步强化数据库平台在其产品体系中的核心地位。

据Techzine报道，Oracle正尝试将数据库从传统的“记录系统”（system of records），升级为能够直接支撑业务结果产出的“成果系统”（system of outcomes），并围绕这一方向逐步完善相关产品与架构。

在当地时间10月26日于美国拉斯维加斯举行的年度大会AI World 2026上，Oracle集中展示了面向AI代理的一系列最新布局。

按照Oracle给出的路径，数据库将继续作为核心底座，Fusion Clo则承担AI代理管理平台的角色，用于支撑更复杂业务任务的自动化执行，并形成围绕数据库运行的业务管理体系。

Fusion Clo基于Oracle Cloud Infrastructure（OCI），面向Oracle Fusion应用，支持企业开发和运行用于ERP、财务、供应链管理等场景自动化的AI代理，并可接入Google、OpenAI等公司的最新AI模型。

Oracle在会上明确强调，Fusion Clo所承载的并非概念化的AI能力，而是能够直接带来业务结果的AI代理应用。

据Techzine报道，目前Oracle已在Oracle Fusion Cloud ERP、HCM、SCM和CX中提供25个预置AI代理应用，覆盖候选人搜索、薪资管理、配送排程调整以及客服质量评估等场景。

除预置AI代理外，Oracle还计划支持客户及合作伙伴围绕Fusion应用自行开发适配的AI代理应用，并提供运行监控、投资回报率（ROI）指标以及安全控制能力。

这套产品布局的目标，是让AI代理真正进入企业实际业务流程。Oracle同时发布了公开FSCR的Git代码库，将Fusion配置方式整理为可供AI代理读取和执行的结构化形式。借助FSCR，OpenAI等厂商提供的企业AI助手和编程代理，可将业务需求、流程文档以及既有配置转化为实施指令。

基于这些指令，系统可直接在Fusion中完成配置，并自动执行测试与验证，最终结果则在正式上线前由专家进行复核。Accenture Edge、Deloitte和PwC等合作伙伴也可基于FSCR补充自身方法论，并开发加速工具和行业解决方案。

不过，Fusion Clo主要适用于Oracle自有产品体系。由于依赖Fusion应用和OCI，对已经在Oracle体系内投入较多的企业而言，这一方案有望带来管理效率提升和成本优化；但对同时采用多家供应商产品的企业来说，也可能带来额外约束。

除Fusion Clo外，Oracle此次发布的Deep Trust AI架构同样受到关注。

该架构主要面向Oracle AI Database、Oracle Autonomous AI Database，以及低代码开发平台Oracle APEX AI Application Generator，强调将安全防护能力内置到平台层。

Oracle表示，Deep Trust AI架构旨在将安全、隐私和业务规则落实到底层平台，帮助企业构建可信应用，并在同一产品体系内统一管理数据使用、应用开发、访问权限和自动更新。

按照Oracle的说法，随着企业在既有架构中部署越来越多的AI代理和AI生成应用，如何保护敏感信息、落实业务规则、确保业务问答准确性，以及保持AI与企业系统交互过程的可控性，正成为日益突出的挑战。

Oracle认为，仅在应用层设置访问控制和业务规则已难以满足需求：一方面，AI生成应用可能引入错误规则；另一方面，汇聚到数据库层的AI代理也可能绕过原有约束。因此，Oracle强调通过Deep Data Security将规则下沉并固化在数据库中。企业可以直接在数据库内定义“谁可以访问哪些数据”，数据库在接收到请求后逐项校验权限，仅返回获授权的信息。

不过，Oracle目前将如何核验并审计AI代理实际完成了哪些工作，仍未完全明晰。Techzine指出，Oracle在今年9月首次公开Fusion Clo时，曾提到每次执行都会生成“Outcome Receipt”，即结果凭证；而在此次大会上，Oracle更强调可观测性和审批机制。

此外，Oracle还计划在未来12个月内推出业务语义层，帮助AI代理理解业务上下文；同时推出AI数据目录，使分散在不同位置的数据无需迁移，也能在统一入口中完成检索和使用。

Oracle AI Database技术负责人、执行副总裁Juan Loaiza表示，AI模型已经能够以惊人的幅度提升生产力并推动创新，但如果企业无法信任AI生成结果，这些优势就难以真正落地。“对AI的信任，是当下最大的挑战。”

他还表示，Oracle正通过Deep Trust AI架构，在基础软件平台、数据、数据访问和应用开发等层面内置可信机制，使企业在使用AI的同时，仍能对AI代理及AI生成应用可访问的信息和可执行的操作保持控制。