用SQLite给AI Agent做共享内存，性能居然比我想象中强得多
很多做AI Agent的人第一反应就是得上PostgreSQL，毕竟是工业标准，但实际在单节点部署时，这种思维其实有点过度设计。读写延迟： SQLite在本地单节点环境下快得离谱，因为它省去了网络往返（Round-trip）的开销。
部署成本： SQLite就是个文件，不需要安装、配置、维护数据库服务，这对我们这种追求快速落地的DevOps来说太爽了。
扩展瓶颈： 一旦涉及高并发的多机写入，SQLite就得给PG让路，这是硬伤。
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我之前在给团队搭建Agent共享内存SDK的时候，也习惯性地想用PG，结果在跑真实工作负载的压力测试后发现，SQLite在本地优先（Local-first）的场景下简直是性能怪兽。对于不需要大规模分布式集群的Agent内存存储来说，SQLite不仅响应速度快，最关键的是它把部署链路给极大地简化了。
当然，这不代表SQLite能全盘替代PG。根据我的实操对比，结论很清晰：
如果你在公司内部推行AI Agent，且目前的架构是单机部署或者对延迟极其敏感，没必要强行上重量级数据库。直接用SQLite做内存层，能让整个系统的维护压力降低一个量级。
具体的性能基准测试和权衡分析，可以参考这个项目：
https://github.com/wolbarg/wolbarg