What is Agent DB?
AgentDB 是一個專為支援 AI 應用程式和自主代理程式的極致規模與獨特需求，從底層全新設計的專業資料庫系統。它透過只需一個獨特 ID 即可實現的即時、真正無伺服器部署，解決了傳統資料庫佈建的關鍵瓶頸，省去了設定時間和基礎設施管理。開發人員和代理程式現在可以即時佈建資料庫，確保每一次工具呼叫和上下文需求都能享有最佳效能與成本效益。
AgentDB 針對 AI 代理程式的獨特工作流程進行了優化，這些代理程式在對話和工具執行期間經常產生數千個短暫性資料庫。
🚀 即時、零設定佈建
只需一個獨特識別碼，即可即時生成資料庫，輕鬆地從零擴展到數百萬個請求，無需手動配置、使用者管理或預先分配運算資源。這種無伺服器架構確保 AI 代理程式能*即時*佈建所需的資料資源，支援進階 AI 工作流程所需的大量、快速部署需求。
🧠 AI 就緒模板與 MCP 支援
AgentDB 作為一個 Model Context Protocol (MCP) 伺服器運作，利用動態模板來強制執行資料綱要與遷移定義。這項功能為代理程式提供關於資料庫結構的即時、準確上下文，消除耗時的探索開銷。代理程式從一開始就能正確寫入資料並執行複雜操作，大幅減少錯誤的可能性並最大化效率。
🔍 內建向量搜尋
使用整合的 sqlite-vec 擴充功能，將 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系統和語義搜尋直接快速整合到您的應用程式中。您可以無需額外設定即可儲存嵌入內容並執行高效能的向量搜尋，省去了配置和管理獨立專用向量資料庫堆疊的複雜性與成本。
⚙️ 雙引擎彈性：SQLite 與 DuckDB
為您的任務選擇最佳的資料庫引擎。AgentDB 支援 **SQLite**，用於快速、可靠的交易操作 (OLTP)，以及 **DuckDB**，用於強大、高速的分析查詢 (OLAP)。這種靈活性使 AI 應用程式能根據手邊任務的特定資料需求，選擇合適的工具。
使用案例
AgentDB 透過消除基礎設施限制，讓開發人員和代理程式能夠重新思考如何大規模管理資料。
1. 管理短暫的代理程式工具呼叫
當自主代理程式在複雜使用者任務的幾個步驟中（例如，編譯多來源報告）需要儲存中間狀態或聚合資料時，代理程式會立即透過 SDK 使用獨特 ID 建立新的資料庫，執行必要的運算操作，然後刪除資料庫或下載產生的資料檔案。這種工作流程可將成本降至最低，因為系統只會支付短暫查詢和所用儲存空間的費用，而非閒置運算時間。
2. 建構可擴展的多租戶應用程式
對於為建構 AI 驅動平台的 SaaS 開發人員而言，真正的租戶隔離對於安全性和合規性至關重要。AgentDB 允許應用程式自動佈建數百萬個完全隔離的資料庫，每個使用者或租戶一個。由於隔離發生在檔案系統層級，因此您能實現強大的資料來源追溯性，確保惡意查詢無法跨越使用者界線，同時大幅簡化資料刪除以符合合規性要求。
3. RAG 系統的快速原型開發
資料科學團隊需要使用各種嵌入模型和專有來源文件，快速迭代不同的 RAG 策略。與其配置和設定一個獨立的向量資料庫並將其與交易式儲存庫同步，他們利用 AgentDB 將原始文字/元資料和向量嵌入內容儲存在同一個即時佈建的無伺服器資料庫中，加速從原型到生產的過程。
為何選擇 AgentDB？
AgentDB 旨在解決傳統資料庫系統對大規模、動態 AI 應用程式所造成的結構性與成本挑戰。
| 功能 | AgentDB 方法（針對 AI 規模優化） | 傳統資料庫方法 |
|---|---|---|
| 設定時間 | 無需設定時間： 資料庫即時就緒。只需一個獨特 ID，即可佈建 1 個或 1,000,000 個實例。 | 需要手動設定：包括資料庫建立、使用者管理、憑證發行和網路配置。 |
| 成本模型 | 成本最低： 只需支付資料儲存和查詢執行的費用。不收取閒置運算或伺服器容量費用。 | 需要預測使用量並支付閒置運算時間費用，導致低存取或短暫性資料庫的成本高昂。 |
| 可攜性 | 真正可攜： 可將任何獨立資料庫作為單一檔案 (SQLite/DuckDB) 下載，並可隨處即時執行。 | 匯出需要複雜的腳本或完整的資料庫傾印，通常需要啟動完整的伺服器才能利用資料。 |
| 資料來源追溯性 | 真正租戶隔離： 使用者資料在檔案系統層級進行分離，方便合規性、刪除和強固的安全性。 | 統一的資料庫結構使得查找和處理特定資料法規要求變得複雜；安全漏洞可能導致廣泛的資料存取風險。 |
結論
AgentDB 徹底改變了 AI 應用程式管理資料的方式，提供現代自主代理程式和高成長平台所需的快速、規模、隔離和成本結構。不再管理複雜的基礎設施，開始利用即時、可擴展的資料解決方案。
探索 AgentDB 如何協助您實現真正可擴展、資料驅動的 AI 應用程式。
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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.
