Agent DB

AgentDB — это специализированная система баз данных, разработанная с нуля для поддержки экстремальных масштабов и уникальных требований ИИ-приложений и автономных агентов. Она устраняет критическое узкое место традиционного выделения баз данных, предлагая мгновенное, по-настоящему бессерверное развертывание с использованием лишь уникального идентификатора, что исключает время настройки и управление инфраструктурой. Теперь разработчики и агенты могут мгновенно выделять базы данных, обеспечивая оптимальную производительность и экономическую эффективность для каждого вызова инструмента и требования контекста.

AgentDB оптимизирована для уникальных рабочих процессов ИИ-агентов, которые часто генерируют тысячи временных баз данных в процессе диалогов и выполнения инструментов.

🚀 Мгновенное выделение (провижининг) без настройки

Создавайте базы данных мгновенно, используя только уникальный идентификатор, легко масштабируясь от нуля до миллионов запросов без необходимости ручной настройки, управления пользователями или предварительно выделенных вычислительных ресурсов. Эта бессерверная архитектура гарантирует, что ИИ-агенты могут выделять необходимые ресурсы данных мгновенно, поддерживая высоконагруженные и быстро развертываемые потребности современных ИИ-рабочих процессов.

🧠 Шаблоны, готовые к работе с ИИ, и поддержка MCP

AgentDB функционирует как сервер Model Context Protocol (MCP), используя динамические шаблоны, которые обеспечивают соблюдение схем и определений миграции. Эта функция предоставляет агентам немедленный и точный контекст о структуре базы данных, устраняя трудоемкие накладные расходы на обнаружение. Агенты могут правильно записывать данные и выполнять сложные операции с самого начала, значительно снижая вероятность ошибок и максимально повышая эффективность.

🔍 Встроенный векторный поиск

Быстро интегрируйте системы генерации с извлечением информации (Retrieval-Augmented Generation, RAG) и семантический поиск непосредственно в ваше приложение, используя интегрированное расширение sqlite-vec. Вы можете хранить эмбеддинги и выполнять высокопроизводительный векторный поиск «из коробки», устраняя сложность и затраты на настройку и управление отдельным, выделенным стеком векторных баз данных.

⚙️ Гибкость двух движков: SQLite & DuckDB

Выберите оптимальный движок базы данных для вашей задачи. AgentDB поддерживает SQLite для быстрых, надежных транзакционных операций (OLTP) и DuckDB для мощных, высокоскоростных аналитических запросов (OLAP). Эта гибкость позволяет ИИ-приложениям выбирать подходящий инструмент в зависимости от конкретных требований к данным для текущей задачи.

Сценарии использования

AgentDB позволяет разработчикам и агентам переосмыслить подход к управлению данными в масштабе, устраняя ограничения инфраструктуры.

1. Управление вызовами временных инструментов агента

Автономный агент решает, что ему необходимо сохранить промежуточное состояние или агрегировать данные на нескольких этапах сложной пользовательской задачи (например, составление отчета из нескольких источников). Агент мгновенно создает новую базу данных через SDK, используя уникальный ID, выполняет необходимые операции, а затем либо удаляет базу данных, либо загружает результирующий файл данных. Этот рабочий процесс минимизирует затраты, так как система оплачивает только короткие запросы и использованное хранилище, а не простаивающее вычислительное время.

2. Создание масштабируемых многопользовательских приложений

Для разработчиков SaaS, создающих платформы на базе ИИ, истинная изоляция клиентов (tenant isolation) имеет решающее значение для безопасности и соответствия нормативным требованиям. AgentDB позволяет приложению автоматически выделять миллионы полностью изолированных баз данных, по одной для каждого пользователя или клиента. Поскольку изоляция происходит на уровне файловой системы, вы достигаете надежного происхождения данных, гарантируя, что вредоносные запросы не могут пересекать границы пользователей, одновременно значительно упрощая удаление данных в соответствии с требованиями комплаенса.

3. Быстрое прототипирование RAG-систем

Команда по науке о данных нуждается в быстрой итерации различных RAG-стратегий, используя различные модели эмбеддингов и проприетарные исходные документы. Вместо выделения и настройки отдельной векторной базы данных и ее синхронизации с транзакционным хранилищем, они используют AgentDB для хранения как необработанного текста/метаданных, так и векторных эмбеддингов в одной и той же мгновенно выделяемой, бессерверной базе данных, ускоряя путь от прототипа к производству.

Почему стоит выбрать AgentDB?

AgentDB спроектирована для решения структурных и ценовых проблем, которые традиционные системы баз данных налагают на высокомасштабные, динамичные ИИ-приложения.

Заключение

AgentDB фундаментально меняет подход к управлению данными в ИИ-приложениях, предлагая скорость, масштабируемость, изоляцию и структуру затрат, которые требуются современным автономным агентам и быстрорастущим платформам. Прекратите управлять сложной инфраструктурой и начните использовать мгновенные, масштабируемые решения для работы с данными.

Узнайте, как AgentDB может помочь вам в создании по-настоящему масштабируемых ИИ-приложений, основанных на данных.