Polygres verzeichnet 4.018 monatliche Besuche mit -52,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. supermemory verzeichnet 156.579 monatliche Besuche mit -7,7 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.
Graph-, Vektor- und Textabruf für KI-Agenten auf deinem Postgres
Eine Memory- und Continual-Learning-Engine, die jedem KI-Agenten dauerhaften Kontext gibt
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | polygres.com | supermemory.ai |
| Preismodell | Freemium | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 4018 (4.018) | 156.579 (156.579) |
| MoM-Traffic-Delta | -4408 (-52,3 %) | -12.982 (-7,7 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🌐 Global (—) | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (46,2 %) |
| Direkte Besuche / Monat | 1605 | 71.163 |
| Nutzerbewertung | 4,1 | 4,5 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
Graph-, Vektor- und Textabruf für KI-Agenten auf deinem Postgres
Graph-, Vektor-, Volltext- und Hybrid-Retrieval über eine konsistente Schnittstelle abfragen, statt mehrere Systeme zu verbinden.
Die Open-Source-Engine pgGraph folgt Beziehungen zwischen Datensätzen und ermöglicht Multi-Hop- und Kürzeste-Wege-Retrieval ohne Datenumzug.
Semantische Suche über Embeddings verbindet sich mit Sparse- und Volltexttreffern, sodass Abfragen mit Bedeutung und exakten Begriffen funktionieren.
Dashboard-Playground, CLI für Importe und Konfiguration sowie ein typisiertes Python-SDK machen den Weg vom Prototyp bis zum Release kurz.
Eine Memory- und Continual-Learning-Engine, die jedem KI-Agenten dauerhaften Kontext gibt
Ein dediziertes Modell extrahiert, verschmilzt, schließt und vergisst über den gespeicherten Kontext, sodass der Memory-Graph sich laufend verbessert statt nur anzuwachsen.
Jede Erkenntnis verlinkt auf die umliegenden Entitäten, Quellen und Zeitpunkte und speichert damit nicht nur Inhalte, sondern eine zeitbewusste Landkarte.
Memory liegt außerhalb der Modellanbieter und wird über API, SDKs, Plugins und MCP genutzt, sodass Kontext über Modelle und Werkzeuge hinweg mitwandert.
Relevante Erinnerungen werden zur Anfragezeit als Tokens in den Prompt injiziert und liefern passenden Kontext ohne unbegrenzte Transkripte.
SpezialisiertFocuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
SpezialisiertFocuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
Exa is a search API and web research tool designed for AI applications. It gives agents clean, structured, real-time web data with semantic search, crawling, enrichment and deep research from a single endpoint.
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Such- und Inferenz-APIs, die KI-Modellen Echtzeit-Webdaten liefern
KI-Suche und Retrieval-Plattform für moderne Apps und Commerce
Kostenlos / Open SourceEin Open-Source-KI-Gateway für über 100 LLM-Anbieter
SpezialisiertDie universelle Kontext-Engine, die Agenten mit Daten, Tools und Modellen verbindet
SpezialisiertBietet skalierbare Vektorsuche und RAG-Speicherung auf Unternehmensebene, entbehrt jedoch der automatisierten Agenten-Speichergraphen-Abstraktionen von supermemory.
SpezialisiertKI-Gateway, Observability und Guardrails für LLM-Apps in Produktion
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Unabhängige Websuche und Agent-Grounding-API auf Basis des Ahrefs-Index
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Kostenlos / Open SourceBietet Open-Source-User-Modellierung für zustandsbehaftete Agenten, konzentriert sich jedoch mehr auf Konversationspsychologie als auf universelle Vektorgraphen.
Zilliz is the company behind Milvus, the open-source vector database, and offers Zilliz Cloud — a fully managed vector database service built for large-scale AI retrieval, RAG, and similarity search workloads.
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Kostenlos / Open SourceProvides high-performance open-source vector similarity search, requiring custom schema design for agent memory management.
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