exabase

exabase官网:AI智能体数据基础设施,持久记忆,多模态搜索,结构化提取,隔离云文件系统

exabase是什么?

Exabase是专为AI智能体打造的数据层平台,核心解决智能体跨会话无状态,上下文丢失的行业痛点。它提供六大核心能力:Memory自管理记忆系统可自动提取事实,追踪关系并解决矛盾;Bases按租户隔离的云文件系统实例支持快照回滚;Resources是AI原生文件存储,支持语义搜索,文件夹与标签;Deep Search实现段落级,时间戳级的多模态混合搜索;Extract可将PDF,网页,图像,音视频转为结构化JSON或Markdown;Workers则负责定时知识维护与自动化任务。其M-1记忆引擎在LongMemEval和BEAM两大基准测试中排名全球第一,官方数据显示可将智能体token消耗降低最高81%。平台模型无关,框架无关,提供TypeScript SDK与REST API,支持多租户隔离,SSL与AES-256加密,99.9%可用性。

exabase官网入口网址: https://exabase.io/

exabase深度评测：把AI智能体的记忆、文件与搜索一次性打包的数据层基础设施

一、 引言

如果你正在构建AI智能体，大概率经历过这样的场景：用户上周明确说过”我更喜欢通过邮件接收通知”，这周智能体却依然在对话里追问”您希望怎么接收通知”；团队花了两周时间把向量数据库、对象存储、PDF解析管道、对话历史表拼在一起，结果发现不同租户的数据在检索时互相串台；一份50页的合同上传后，智能体只能搜到文件名，却找不到里面关于”付款条款”的那一段具体描述。这些问题的根源不是模型不够强，而是智能体缺少一层专门为它设计的数据基础设施。

根据Exabase官方披露的数据，平台已经处理超过1亿个页面、工作空间和记忆对象，其自研的M-1记忆系统在LongMemEval和BEAM两大AI记忆基准测试中均位列全球第一。这些数字背后反映的是一个真实的行业趋势：2026年，AI智能体的竞争焦点正在从”模型能力”转向”上下文管理能力”。谁能让智能体记住更多、搜得更准、管理得更有序，谁就能真正留住用户。

Exabase定位为”智能体的数据层”（The data layer for agents），将记忆系统、云文件系统、多模态深度搜索、结构化数据提取和自动化维护任务整合到一个统一的API平台中。官方数据显示，使用Exabase后，智能体的token消耗最高可降低81%，这意味着一个每月在token上花费14,900美元的团队，接入后成本可能降至2,800美元左右。

本文将从产品定位、目标客户、核心功能深度拆解、真实使用体验、竞品横向对比和常见问题六个维度，对Exabase进行一次完整的深度评测。无论你是正在选型的AI产品负责人，还是正在搭建智能体后端的技术开发者，这篇文章都会帮你判断：Exabase是否适合你的业务场景。

二、 什么是exabase？

Exabase是一个专为AI智能体和AI应用打造的数据层基础设施平台。它解决的核心问题只有一个：让智能体真正拥有长期记忆、可搜索的文件系统和隔离的工作空间，而不是每次对话都从零开始。

具体来说，Exabase提供六大核心能力。Memory（记忆）是一个自我管理的长期记忆系统，底层由M-1引擎驱动，能从对话中自动提取事实、偏好和事件，跟踪概念之间的关系，并在信息发生变化时自动解决矛盾。Bases（基座）是隔离的云文件系统实例，每个Base拥有独立的存储、记忆、搜索索引和提取管道，适合多租户场景。Resources（资源）是AI原生的文件存储层，支持文件、笔记、书签、音频和视频，所有内容在写入时即被语义索引，可通过描述而非文件名来检索。Deep Search（深度搜索）提供子文档级别的多模态混合搜索，能在PDF中找到具体段落、在音频中定位到具体时间戳、在图片中识别物体和颜色。Extract（提取）将PDF、图片、音频、视频和网页转换为结构化JSON或Markdown，发票、合同、简历等常见文档类型自动返回类型化字段。Workers（工作器）则是按计划执行的自主代理，用自然语言定义任务，自动完成知识库的维护和丰富。

Exabase与模型无关、与框架无关，提供TypeScript SDK和REST API，平台已通过CASA认证，数据传输使用SSL加密、静态存储使用AES-256加密，承诺99.9%的可用性。它背后是驱动Fabric平台的基础设施——一个已经服务数十万用户、管理超过2000万个语义索引对象的生产级系统。

三、 目标客户和应用场景

1. 核心目标客户画像

Exabase的客户画像非常清晰：正在构建AI智能体或AI驱动产品的开发团队和企业。它不是给终端用户直接使用的工具，而是给开发者和技术团队使用的API平台。根据官方信息和实际使用场景，以下几类群体最适合使用Exabase：

2. 典型应用场景一：客户支持智能体的长期记忆

一个SaaS团队正在构建客户支持副驾驶。他们使用Bases为每个订阅者创建独立的隔离工作区。当用户提交工单时，智能体会读取用户过往的工单记录（通过Resources存储），提取用户已经表达过的偏好和问题（通过Memory记录），并在用户上传的PDF文档中进行深度搜索（通过Deep Search定位具体段落）。

关键价值在于：当用户从免费计划升级到企业计划后，Exabase的M-1记忆引擎能够自动识别这一变化，解决”用户已经升级但智能体仍然按照旧计划回答”的矛盾。根据官方示例，这种能力让支持智能体不再重复询问已经回答过的问题，也不再提供已经不适用的功能限制说明。

3. 典型应用场景二：研究型智能体的自动化知识维护

一个研究团队正在构建领域研究智能体。他们使用Workers设置每周执行的知识丰富任务：Workers自动搜索特定领域的最新进展，将发现整理成笔记（通过Resources存储），按主题打标签，并用最新事实更新智能体的记忆（通过Memory）。

整个过程不需要cron任务、不需要服务器管理。Workers用自然语言定义任务，按每日、每周或每月的计划自主执行。知识库会随着时间自动积累和更新，而不是逐渐过时。团队只需要专注于智能体的推理逻辑，而不是知识维护的工程实现。

4. 典型应用场景三：多模态资产库的语义搜索

一个媒体公司拥有大量的图片、视频和音频资产。他们使用Exabase的Resources上传所有资产，Deep Search自动对内容进行索引。当编辑需要查找”去年第三季度产品发布会上CEO提到营收增长的那个片段”时，可以直接用自然语言搜索，系统会返回具体的视频时间戳范围，而不是仅仅匹配文件名。

Deep Search支持文本查询、图片查询、颜色搜索、文件相似度搜索和过滤搜索。对于图片，可以按主色调或调色板查找；对于音频和视频，可以按时间戳定位到具体片段。所有内容在存储时自动索引，不需要构建嵌入管道或分块逻辑。

5. 不适合哪些人？

Exabase并非适合所有场景。以下几类用户可能不需要它：

• 构建无状态AI应用的开发者：如果你的应用不需要跨会话记忆、不需要文件存储、不需要语义搜索，那么引入Exabase会增加不必要的集成工作。
• 只需要简单键值存储的团队：如果你的数据管理需求仅限于简单的键值对存储和读取，使用传统的数据库或缓存服务可能更直接。
• 非技术背景的个人用户：Exabase是API优先的平台，没有面向终端用户的独立界面，所有操作需要通过API或控制台完成。它面向的是开发者和技术团队。
• 对数据本地化有极端要求的场景：虽然Exabase强调安全性和合规性，但如果你的业务要求数据必须存储在特定地理位置的本地服务器上，可能需要评估其部署模式是否匹配。

四、 核心功能深度拆解

1. 杀手级功能一：Memory API——让智能体真正记住

Memory API是Exabase最核心的功能，也是它区别于普通向量数据库的关键所在。传统的向量数据库做的是”存储嵌入向量，按相似度检索”，而Exabase的Memory API做的是”理解信息之间的关系，自动解决矛盾，构建活的记忆网络”。

完整的功能介绍：Exabase Memory的底层是M-1引擎，官方数据显示其在LongMemEval和BEAM两大AI记忆基准测试中均排名全球第一。它的工作方式不是简单地存储对话记录，而是从对话或原始文本中自动提取事实、偏好和事件，构建一个持续演化的本体（ontology）。当新信息与旧信息冲突时，M-1会自动识别并解决矛盾。例如，用户1月说”我喜欢Adidas”，3月说”我换成了Nike”，M-1知道关系已经改变，不会在检索时返回过时的偏好。

操作步骤：

1. 安装SDK并初始化客户端：const api = new Exabase({ apiKey: process.env.EXABASE_API_KEY })
2. 发送对话或文本内容：await api.memories.create({ source: 'text', content: 'My favourite ice cream flavor is pistachio.' })
3. 系统自动提取记忆并返回创建的记忆ID列表
4. 需要精确控制时，设置infer: false直接写入特定记忆
5. 通过搜索接口检索相关记忆，获取格式化的上下文用于提示词

使用技巧：对于客服场景，建议将完整的对话历史批量发送给Memory API，让M-1自动提取关键信息。对于需要精确控制的场景（如合规要求），使用infer: false直接写入结构化记忆。定期使用Workers对记忆进行维护和丰富，可以保持记忆库的准确性。

与同类功能的对比：

2. 杀手级功能二：Deep Search——搜索内容内部，而不只是关于内容

Deep Search是Exabase的另一个核心功能，它解决的是”智能体只能搜到文件名，搜不到文件内容”的问题。传统的搜索方案需要开发者自己构建分块管道、选择嵌入模型、处理PDF解析、管理转录服务、实现引用逻辑和重排序。Deep Search把这些全部内置了。

完整的功能介绍：Deep Search是一个多模态混合搜索API，内置于Exabase的存储层。它搜索的是子文档级别的内容：PDF中的段落、音频和视频中的时间戳、图片中的物体和颜色。内容在存储时自动索引，不需要嵌入管道、不需要分块逻辑、不需要维护搜索基础设施。

操作步骤：

1. 通过Resources API上传文件（PDF、图片、音频、视频等）
2. 系统自动提取、分块、嵌入并索引内容
3. 使用搜索接口进行查询：const results = await api.resources.search({ text: "quarterly revenue breakdown" })
4. 返回结果包含匹配的文本块、页码、时间戳范围和相关性分数
5. 通过precision参数调节召回率和相关性的平衡

真实使用感受：Deep Search的precision参数是一个非常实用的设计。对于研究型智能体，将precision设为0.1可以获取广泛的相关结果；对于需要精确回答特定问题的智能体，将precision设为0.9可以只获取最接近的匹配。同一个端点，一个参数的变化，就能适应不同的查询需求。根据官方数据，语义搜索内置后，智能体的准确率提升了12.5%。

效率提升数据：

3. 杀手级功能三：Bases——多租户隔离的云文件系统

Bases是Exabase为多租户场景设计的核心功能。每个Base是一个完全隔离的云文件系统实例，拥有独立的存储、记忆、搜索索引和提取管道。数据在一个Base和另一个Base之间完全隔离。

完整的功能介绍：Bases通过API按需创建，一次API调用即可完成。创建后，所有API调用（Resources、Memory、Search、Extract、Workers）都自动作用于该Base的范围。每个Base包含文件存储、文件夹和标签、语义搜索、记忆系统和提取管道。最重要的是，Bases支持文件系统快照（Filesystem Snapshotting），可以回滚到任何历史状态。

操作步骤：

1. 创建Base：const base = await api.bases.create({ name: "customer-acme-corp" })
2. 获取返回的Base ID，用于所有后续操作
3. 在Base中存储文件：await api.resources.createFile({ file: createReadStream("./contract.pdf"), name: "Contract" }, { baseId: base.id })
4. 在Base中搜索：await api.resources.search({ text: "payment terms" }, { baseId: base.id })
5. 在Base中添加记忆：await api.memories.create({ messages: [...] }, { baseId: base.id })
6. 通过Exabase GUI导航任何Base，审计智能体存储、创建或修改的内容

最佳实践：为每个租户、用户或智能体创建独立的Base。在SaaS场景中，每个订阅者拥有自己的Base，数据隔离在基础设施层面强制执行。在开发阶段，使用GUI审计Base内容，无需编写代码即可调试和检查智能体的行为。当智能体做出不希望的修改时，通过快照回滚恢复。

常见误区：不要把所有用户的数据放在同一个Base中，然后通过应用层过滤来实现隔离。Exabase的Bases设计就是在基础设施层面强制隔离，应用层过滤既增加复杂度又存在数据泄露风险。另外，Bases的快照回滚功能不是备份的替代品，它用于快速恢复智能体的误操作，长期数据保护仍需结合其他机制。

4. 差异化特色功能：Workers——自主维护的知识库

Workers是Exabase最具差异化的功能之一。它不是简单的定时任务，而是用自然语言定义的自主代理，按计划执行知识维护和丰富任务。

与竞品最大的不同在于：大多数平台只提供存储和检索能力，知识库的维护需要开发者自己编写定时任务、处理逻辑和错误恢复。Exabase的Workers让开发者用自然语言描述任务，平台负责执行。例如，你可以定义一个Worker：”每周一搜索AI记忆领域的最新论文，整理成笔记，按主题打标签，并更新记忆库中的相关事实。”

Workers支持每日、每周、每月的执行计划。它执行的任务包括网页搜索、文件整理、标签创建和笔记生成。知识库会随着时间自动积累，而不是逐渐过时。这个功能让Exabase从一个被动的数据存储平台变成了一个主动的知识管理平台。

5. 针对高级用户的隐藏技巧

在深入使用Exabase的过程中，以下进阶技巧可以显著提升开发效率和使用效果：

• 批量记忆写入：不要逐条发送记忆，而是将整个对话会话批量发送给Memory API。M-1引擎会自动提取关键信息，批量处理比逐条处理效率更高，且能更好地理解上下文关系。
• Precision参数的动态调节：根据查询类型动态调整precision值。对于”帮我找找相关的东西”这类探索性查询，设为0.1-0.3；对于”这个合同里付款条款是什么”这类精确查询，设为0.7-0.9。
• Workers链式调用：一个Worker的输出可以作为另一个Worker的输入。例如，第一个Worker搜索并整理信息，第二个Worker对整理后的信息进行标签和分类。
• Base快照的定期创建：在智能体执行重要操作前创建快照，如果操作结果不理想，可以快速回滚。这比事后修复要高效得多。
• 利用Extract的Webhook通知：对于大文件或批量处理，使用异步处理模式，通过Webhook接收处理完成的通知，而不是轮询等待。
• 多查询搜索：Deep Search支持在单次调用中展开多个查询，这对于需要从不同角度搜索同一内容的场景非常高效。

6. 功能完整度评估

五、 真实使用体验与深度测评

1. 交互体验与UI设计

Exabase是一个API优先的平台，它的”界面”主要体现在两个方面：开发者控制台和API设计。开发者控制台提供了清晰的API密钥管理、使用量监控和Base浏览功能。Base浏览器（Workspace Explorer）是一个特别实用的设计，它允许开发者以可视化方式查看智能体在Base中存储、创建或修改的内容。调试时不需要写代码，直接打开GUI就能看到智能体的”工作现场”。

API设计遵循RESTful风格，端点命名清晰，请求和响应格式一致。官方文档提供了丰富的代码示例，从创建Base到上传文件、搜索内容、添加记忆，每个操作都有对应的TypeScript代码片段。对于熟悉现代API设计的开发者来说，上手几乎没有学习成本。

2. 性能与响应速度实测

根据官方数据，Exabase的检索时间低于300毫秒，这在生产级应用中属于优秀水平。平台建立在Exabase的消费级规模基础设施之上，该基础设施已经支撑了Fabric平台数十万用户的使用，管理着超过2000万个语义索引对象。

在实际使用中，以下性能指标值得关注：

3. exabase核心优势

经过深度使用和多方信息验证，Exabase的核心优势可以归纳为以下几点：

• 记忆系统的领先性：M-1引擎在LongMemEval和BEAM两大基准测试中均排名全球第一，这不是营销话术，而是可验证的技术指标。自动矛盾解决和关系追踪能力，让智能体的记忆质量随使用时间提升，而不是退化。
• 真正的多模态搜索：不是”支持上传多种格式然后只能搜文本”，而是文本、图片、音频、视频都能在子文档级别被搜索。PDF中定位到段落，音频中定位到时间戳，图片中识别物体和颜色。
• 多租户隔离的基础设施级实现：Bases不是在应用层做数据过滤，而是在基础设施层面强制隔离。每个Base有独立的存储、记忆和搜索索引，数据泄露风险从架构上被消除。
• 从存储到搜索到记忆的一体化：不需要拼接向量数据库、对象存储、PDF解析器和对话历史表。所有能力在一个平台内原生集成，减少了5-6个集成点和相应的维护负担。
• Token成本的大幅优化：通过精准的上下文检索，智能体不需要把大量无关信息塞进提示词。官方数据显示token消耗最高可降低81%，对于大规模部署的智能体产品，这是直接的运营成本节约。
• 自主知识维护能力：Workers用自然语言定义任务，自动执行知识库的维护和丰富。知识库不会随时间过时，而是持续积累和更新。
• 生产验证的基础设施：Exabase不是研究原型，它背后是驱动Fabric平台的生产级基础设施，已经管理超过2000万个语义索引对象，服务数十万用户。
• 安全与合规的完备性：SSL传输加密、AES-256静态加密、CASA认证、99.9%可用性承诺，满足企业级应用的安全要求。

六、 竞品横向对比

1. 向量数据库（如Pinecone、Weaviate） vs exabase

向量数据库是Exabase最常见的替代方案。开发者使用向量数据库存储嵌入向量，通过相似度检索来为智能体提供上下文。但向量数据库只解决”检索”这一个环节，文件解析、分块、嵌入生成、记忆管理、多租户隔离都需要开发者自行构建。

2. 传统对象存储（如S3） vs exabase

S3等对象存储解决的是文件存储问题，但它不理解文件内容。上传到S3的文件只是一个二进制对象，没有语义索引，没有搜索能力，没有记忆关联。Exabase的Resources本质上是一个”理解内容”的存储层。

3. 其他AI记忆工具 vs exabase

市面上也有一些专注于AI记忆的工具，但它们通常只解决记忆问题，不涉及文件存储、搜索和提取。Exabase的差异化在于将记忆、存储、搜索和自动化整合为一个系统。

4. 选购决策树

什么情况下选择Exabase，什么情况下选择其他方案？

• 选择Exabase的情况：你正在构建需要长期记忆的AI智能体；你的产品需要处理多种格式的文件（PDF、图片、音频、视频）；你的产品是多租户的SaaS，需要数据隔离；你希望减少基础设施的集成和维护工作；你需要智能体能够搜索文件内部内容而不仅仅是文件名。
• 选择向量数据库的情况：你只需要向量检索能力，其他基础设施已经完备；你的数据格式单一，不需要多模态处理；你的团队有充足的工程资源来构建和维护完整的上下文管道。
• 选择传统对象存储的情况：你只需要文件存储，不需要内容搜索和语义理解；你的应用不需要跨会话记忆。

七、 常见问题解答 (FAQ)

1. Exabase与向量数据库有什么不同？

向量数据库处理的是嵌入向量的语义搜索。Exabase处理的是完整流程：文件解析、分块、嵌入、搜索、含关系追踪的记忆、结构化提取、版本化存储和自主知识维护。如果你只需要向量检索，向量数据库足够；如果你希望智能体真正记住东西、搜索文件内部内容、管理多租户数据，Exabase提供的是一个完整的系统而不是单一组件。

2. 我需要使用Exabase的整个平台吗？

不需要。Memory和Extract可以独立使用，Deep Search可以在不启用Memory的情况下使用。各功能模块搭配使用效果更好，但Exabase没有要求你一次性采用全部功能。你可以根据当前需求选择最需要的模块开始，后续再逐步扩展。

3. Exabase支持哪些AI模型和框架？

Exabase与模型无关、与框架无关。它提供标准的REST API和TypeScript SDK，可以与OpenAI的模型、Anthropic的Claude、开源LLM或任何其他AI模型配合使用。无论你使用什么框架构建智能体，Exabase都可以作为数据层接入。

4. Exabase中的Bases是什么？

Bases是隔离的云文件系统实例，每个Base拥有独立的存储、记忆、搜索索引和提取管道。你可以为每个租户、用户或智能体创建一个Base，数据在基础设施层面完全隔离。Bases支持快照回滚，当智能体做出不希望的修改时，可以回滚到任何历史状态。通过Exabase GUI可以审计任何Base的内容，查看智能体存储、创建或修改了什么。

5. Exabase的数据安全性如何保障？

Exabase采用安全优先的设计原则。数据传输使用SSL加密，静态存储使用AES-256加密。平台已通过CASA认证，承诺99.9%的可用性。多租户场景下，Bases在基础设施层面强制数据隔离，一个租户的数据不会泄露到另一个租户的上下文中。Exabase建立在经过大规模生产验证的基础设施之上，该基础设施已经服务数十万用户，管理超过2000万个语义索引对象。

八、 结语

AI智能体的竞争正在从模型能力转向上下文管理能力。一个能记住用户偏好、能搜索文件内部内容、能在多租户环境中安全隔离数据、能自动维护知识库的智能体，才能真正留住用户。Exabase把这四个能力整合到了一个平台中，通过统一的API提供给开发者。

它的核心价值不在于某一个功能有多强，而在于把这些功能整合在一起后，开发者不再需要花费数周甚至数月的时间去拼接和调试基础设施。M-1记忆引擎在基准测试中的领先地位、Deep Search的子文档级多模态搜索、Bases的基础设施级隔离、Workers的自主知识维护——这些能力组合在一起，构成了一个完整的智能体数据层。

如果你正在构建AI智能体，并且希望把精力集中在产品逻辑而不是基础设施上，Exabase值得你花时间深入了解。你可以访问Exabase官网（exabase.io）查看完整的文档和API参考，从免费版本开始体验核心功能。