Polygres registra 4018 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -52,3 % y un modelo de precios Freemium. supermemory registra 156.579 visitas mensuales con un crecimiento de -7,7 % y un modelo de precios Precio a consultar.
Recuperación de grafos, vectores y texto para agentes de IA en tu Postgres
Un motor de memoria y aprendizaje continuo que da contexto persistente a cualquier agente de IA
| Dimensión / Métrica | | |
|---|---|---|
| Dominio oficial | polygres.com | supermemory.ai |
| Modelo de precios | Freemium | Precio a consultar |
| Visitas mensuales | 4,02 mil (4018) | 156,58 mil (156.579) |
| Variación de tráfico intermensual | -4,41 mil (-52,3 %) | -12,98 mil (-7,7 %) |
| Mercado principal y cuota | 🌐 Global (—) | 🇺🇸 Estados Unidos (46,2 %) |
| Visitas directas / mes | 1,61 mil | 71,16 mil |
| Valoración de usuarios | 4,1 | 4,5 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |
Recuperación de grafos, vectores y texto para agentes de IA en tu Postgres
Consulta recuperación de grafos, vectorial, de texto completo e híbrida mediante una interfaz coherente en lugar de unir varios sistemas.
El motor de código abierto pgGraph sigue relaciones entre registros y habilita recuperación de varios saltos y de camino más corto sin mover datos.
La búsqueda semántica sobre embeddings se combina con coincidencia dispersa y de texto completo para consultas que mezclan significado y términos exactos.
Un panel de pruebas, una CLI para importar y configurar, y un SDK de Python tipado facilitan pasar del prototipo a producción.
Un motor de memoria y aprendizaje continuo que da contexto persistente a cualquier agente de IA
Un modelo dedicado extrae, fusiona, infiere y olvida sobre el contexto almacenado para que el grafo de memoria mejore de forma continua en lugar de solo acumular.
Cada aprendizaje se enlaza con las entidades, fuentes y momentos que lo rodean, guardando no solo contenido sino un mapa consciente del tiempo.
La memoria vive fuera de los proveedores de modelos y se usa vía API, SDK, plugins y MCP, así el contexto viaja entre modelos y herramientas.
Los recuerdos relevantes se inyectan como tokens en el prompt en el momento de la petición, dando contexto útil sin transcripciones sin límite.
EspecializadoFocuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
EspecializadoFocuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
API de búsqueda web y crawler creado para agentes de IA
APIs de búsqueda e inferencia que dan datos web en tiempo real a los modelos de IA
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Plataforma de búsqueda y recuperación con IA para apps y comercio
Gratis / Código abiertoUna puerta de enlace de IA de código abierto para más de 100 proveedores de LLM
EspecializadoEl motor de contexto universal que conecta agentes con datos, herramientas y modelos
EspecializadoOfrece búsqueda vectorial escalable y almacenamiento RAG de nivel empresarial, pero carece de las abstracciones de grafos de memoria de agentes automatizadas de supermemory.
EspecializadoGateway de IA, observabilidad y guardrails para apps LLM en producción
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API independiente de búsqueda web y grounding de agentes sobre el índice de Ahrefs
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Gratis / Código abiertoOfrece modelado de usuarios persistente de código abierto para agentes con estado, pero se centra más en la psicología conversacional que en grafos vectoriales universales.
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.
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.
Gratis / Código abiertoProvides high-performance open-source vector similarity search, requiring custom schema design for agent memory management.
Gratis / Código abiertoProvides high-performance open-source vector similarity search, requiring custom schema design for agent memory management.
