AI智能体记忆库
RushDB 是面向 AI Agent 与 AI 应用的“持久化记忆层”。它允许开发者直接写入 JSON 或 CSV，将消息、工具结果、文档、实体、事件等转为 Records，并自动保留字段类型、嵌套结构、搜索文本和图关系。其核心价值不是单纯替代向量数据库，而是把结构化数据、语义检索、关系遍历和 live schema 放到同一后端，减少应用数据库、Redis、向量库和图数据库之间的同步与拼接。
在 AI 能力上，RushDB 支持语义搜索、托管 embeddings，也允许使用外部向量；查询时可先用 labels 与 where 精确过滤，再做相似度排序，并进一步遍历关系。Ontology API 能以 Markdown 或 JSON 暴露当前项目的标签、字段类型、样例值、范围、关系方向和向量索引状态，适合让 Agent 在调用工具前基于真实结构规划查询，而不是靠提示词猜字段。需要注意，嵌套 JSON 的父子关系可自动保留，但领域关系通常仍需应用显式写入；平面数据的关系建议依赖项目配置 LLM，且需审批后才生效。
定价按 KU（Knowledge Unit）计量，强调“为写入付费，读取免费”。Free 计划提供 100K KU/月、2 个项目、无时间限制和无功能限制；Pro 从 24 美元/月起，含 10M KU/月，超额 3 美元/M KU；Scale 从 73 美元/月起，面向高容量场景，带 SLA 和优先支持。集成方面支持 REST API、TypeScript/Python SDK、MCP Server、SearchQuery、关系 API，并支持自托管、BYOC、连接 Neo4j 或 Aura Vector。
优点是工程路径清晰：写 JSON 即可形成可检索、可遍历、可被 Agent 理解的上下文；图与向量同查对 GraphRAG、知识库、产品搜索和 Agent 记忆都很实用。局限在于 KU 成本会随属性、链接、embedding 和深度查询增长，真实账单需结合数据形态评估；中文界面、中文文档和中文语义检索质量正文未披露；免费版到量后写入暂停。
正文未提供中国大陆访问、支付方式或本地合规说明，china_access 只能判定为未知。若网络或付款受限，可考虑传统数据库 + 向量数据库 + 图数据库的自建组合，或选择国内可用的向量检索、知识图谱和 Agent Memory 方案作为替代。
本测评基于公开资料整理,不构成购买建议,请以 rushdb.com 官网实际信息为准。
支持 JSON 入库、图谱语义搜索和自动 schema，开源友好。
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