## 概要 [[Baisheng Technology]]（百盛（深圳）科技）が主体となり [[Shanghai Jiao Tong University]]・[[Tsinghua University]] と共同で開発するデータベース O&M 自動化システム。製品サイト: https://www.dbaiops.com。GitHub: https://github.com/weAIDB/DBAIOps。 25 のデータベースシステム（Oracle・MySQL・PostgreSQL・DM8・OceanBase・GaussDB ほか）に対応し、金融・エネルギー・医療分野の 20 の実環境シナリオで稼働している。5 コンポーネント（ExperienceGraph・AnomalyModel・AnomalyProcessor・ExperienceRetriever・RootCauseAnalyser）で構成し、専門家の O&M 経験を 2,000 以上の頂点と 800 以上の異常シナリオとして異種グラフに符号化する。 ## DBA-Bench での評価 [[@2026__arXiv__DBA-Bench - A Production-Fidelity Benchmark for LLM-Based Database Operations Agents]]は、公開実装が存在しなかったため論文記述に基づき DBAIOps を独自再実装し、knowledge-graph-guided エージェントの代表として GPT-5.5 固定バックボーンで評価した。結果は Diagnosis/Outcome/Safe Pass = 38.7%/23.6%/14.2%、平均コスト $0.3150/run。同一バックボーンの common-ReAct(44.3%/26.4%/17.9%、$1.0210/run)比では Safe Pass を 3.7 ポイント落とす代わりにコストを 69.1% 削減し、Safe Pass–コストの Pareto フロンティア上に位置する。DBA-Bench 全体(9ベースライン)ではフロンティア LLM の GLM-5.1 ・Qwen3.7-Max と並ぶ第2クラスタ(Safe Pass 14.2〜15.1%)に位置づけられた。