Agent 式系统设计第三阶段：数据存储的权衡艺术
来源：dev.to — Jul 25-26
📋 概述
这是“Agent 式系统设计”系列的第三篇，聚焦数据存储选择。与传统系统设计不同，AI Agent 的工作负载存在独特模式：大量小写入（检查点/状态快照）、稀疏但高并发的读取（上下文检索）、以及向量搜索需求。文章对比了 PostgreSQL + pgvector、MongoDB Atlas Vector Search 和专用向量数据库三种方案。
🔑 核心要点
- AI Agent 的存储模式与传统应用截然不同：写入频率远高于读取（每个推理步骤写检查点），且写入量小但频繁。
- PostgreSQL + pgvector 是务实首选——事务支持成熟可靠，pgvector 的 HNSW 索引在百万级向量上性能足够。
- 最关键的选择不是数据库引擎，而是存储分层策略：热数据（当前会话）放内存、温数据（近期历史）放快速 SSD、冷数据归档到对象存储。
💡 金句
Agent 的存储问题不是“选哪个数据库”——而是“每一段记忆应该活多久，落在哪里”。
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