What is Agent DB?
AgentDB 是一个从零开始构建的专业数据库系统，旨在支持AI应用和自主代理的极致规模和独特需求。它通过仅需一个唯一ID即可实现即时、真正的无服务器部署，解决了传统数据库配置的关键瓶颈，消除了设置时间和基础设施管理的繁琐。开发者和代理现在可以即时配置数据库，确保每次工具调用和上下文需求都能获得最佳性能和成本效益。
AgentDB 针对AI代理的独特工作流进行了优化，这些代理在对话和工具执行过程中经常生成数千个瞬态数据库。
🚀 即时、零配置供应
仅使用唯一标识符即可即时生成数据库，轻松从零扩展到数百万请求，无需手动配置、用户管理或预分配计算资源。这种无服务器架构确保AI代理可以即时供应所需的数据资源，支持高级AI工作流的大容量、快速部署需求。
🧠 AI就绪模板和MCP支持
AgentDB 作为Model Context Protocol (MCP) 服务器运行，利用动态模板强制执行模式和迁移定义。此功能为代理提供关于数据库结构的即时、准确上下文，消除了耗时的发现开销。代理可以从一开始就正确写入数据并执行复杂操作，显著减少错误可能性并最大限度地提高效率。
🔍 内置向量搜索
利用集成的sqlite-vec扩展，将Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统和语义搜索快速直接集成到您的应用程序中。您可以即开即用地存储嵌入并执行高性能向量搜索，从而消除了配置和管理独立的专用向量数据库堆栈的复杂性和成本。
⚙️ 双引擎灵活性：SQLite & DuckDB
为您的任务选择最佳数据库引擎。AgentDB 支持 SQLite 以实现快速、可靠的事务性操作 (OLTP)，支持 DuckDB 以实现强大、高速的分析查询 (OLAP)。这种灵活性允许AI应用程序根据手头任务的具体数据要求选择合适的工具。
应用场景
AgentDB 通过消除基础设施限制，使开发者和代理能够重新思考如何大规模管理数据。
1. 管理瞬态代理工具调用
当一个自主代理决定需要在一个复杂用户任务（例如，编译一份多源报告）的几个步骤中存储中间状态或聚合数据时，它会通过SDK使用唯一ID即时创建一个新数据库，执行其必要操作，然后删除该数据库或下载结果数据文件。这种工作流最大限度地降低了成本，因为系统只为短暂的查询和使用的存储付费，而不是闲置计算时间。
2. 构建可扩展的多租户应用程序
对于构建AI驱动平台的SaaS开发者而言，真正的租户隔离对于安全性和合规性至关重要。AgentDB 允许应用程序自动供应数百万个完全隔离的数据库，每个用户或租户一个。由于隔离发生在文件系统级别，您获得了强大的数据溯源能力，确保恶意查询无法跨越用户边界，同时大幅简化了数据删除以满足合规性要求。
3. RAG系统快速原型开发
一个数据科学团队需要使用各种嵌入模型和专有源文档，快速迭代不同的RAG策略。他们无需配置和管理独立的向量数据库并与事务存储同步，而是利用AgentDB 在同一个即时供应的无服务器数据库中存储原始文本/元数据和向量嵌入，从而加速了从原型到生产的进程。
为何选择AgentDB？
AgentDB 旨在解决传统数据库系统对大规模、动态AI应用造成的结构性和成本挑战。
| 特性 | AgentDB方案 (为AI规模优化) | 传统数据库方案 |
|---|---|---|
| 设置时间 | 零设置时间：数据库即时可用。只需一个唯一ID，即可供应1个或1,000,000个实例。 | 需要手动设置：包括数据库创建、用户管理、证书颁发和网络配置。 |
| 成本模型 | 成本最小化：仅按存储数据和执行查询付费。不收取闲置计算或服务器容量费用。 | 需要预测使用情况并为闲置计算时间付费，导致低访问量或瞬态数据库成本高昂。 |
| 可移植性 | 真正的可移植性：可将任何隔离的数据库下载为单个文件 (SQLite/DuckDB)，并可即时在任何地方运行。 | 导出需要复杂的脚本或完整的数据库转储，通常需要启动整个服务器才能使用数据。 |
| 数据溯源 | 真正的租户隔离：用户数据在文件系统级别分离，易于合规、删除和提供强大的安全性。 | 统一的数据库结构使查找和处理特定数据法规要求变得复杂；安全漏洞可能导致数据大范围泄露。 |
总结
AgentDB 从根本上改变了AI应用程序管理数据的方式，提供了现代自主代理和高增长平台所需的**速度、规模、隔离和成本结构**。停止管理复杂的基础设施，开始利用即时、可扩展的数据解决方案。
探索 AgentDB 如何帮助您实现真正可扩展、数据驱动的AI应用程序。
More information on Agent DB
Launched
Pricing Model
Freemium
Starting Price
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Source: Similarweb (Oct 30, 2025)
Agent DB was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-30.
