Native graph traversal
Polygres runs graph retrieval over existing foreign-key relationships, with multi-hop traversal, shortest paths, and neighborhood search over tables already in Postgres.
Polygres
Freemium
Polygres é uma plataforma baseada em PostgreSQL para fluxos de trabalho de agentes, que reúne em um só sistema travessia de grafos, busca vetorial e recuperação híbrida. Pode ser hospedada por você ou na nuvem gerenciada, transformando linhas de banco de dados em tempo real em contexto consultável por agentes de IA.
O que é Polygres?
Polygres is a PostgreSQL-based database platform aimed at agent workflows that need relational data, graph traversal, and vector search in one place. The product positioning centers on turning rows, relationships, and embeddings into retrievable working memory for AI agents.
The site describes managed PostgreSQL hosting alongside an open-source SDK and retrieval APIs. Its core idea is to let agents query live database tables directly, fuse different retrieval signals into one ranked answer, and return token-ready context without requiring a separate vector store or sync layer.
O que Polygres pode fazer?
Hybrid search across multiple signals
The platform combines dense HNSW vector search with sparse, full-text, filtered, quantized, and late-interaction search methods, then merges the results in a single fusion pass.
Token-ready context assembly
Retrieval returns a ranked context block that includes semantic matches, graph hops, and scalar filters, so an agent can consume one result instead of stitching together several systems.
Built on Postgres, not a sidecar
The site describes the system as working directly against live tables, without a separate vector store, sync layer, or glue code.
Interactive retrieval demos
A live playground lets visitors inspect how semantic, lexical, and typed graph signals are fused for user-memory and Wikipedia-style queries.
Casos de uso
“Grounding agent answers in live database context”
Use Polygres when an agent needs to answer a question by combining relational records, graph hops, and vector similarity in one retrieval step, such as tracing a failed order through payments and disputes.
“Retrieving across linked memories and records”
Use the platform for connected-memory demos or internal assistants where semantic search alone is not enough and relationships between records matter to the result.
“Building hybrid retrieval workflows”
Apply it to applications that need one ranked answer from several retrieval modes instead of separate passes for graph search, keyword search, and embedding lookup.
“Evaluating retrieval behavior with demos”
Use the public playgrounds to inspect how the system behaves on sample datasets before wiring it into a production agent or schema.
Perguntas frequentes
What is Polygres used for?
Polygres combines PostgreSQL hosting with native graph traversal, HNSW vector search, and hybrid retrieval APIs. The site positions it for agent workflows that need relational, graph, and semantic retrieval in one query.
Can I self-host Polygres or use a managed service?
The pricing page shows a self-hosted free tier and managed cloud plans. The homepage also says you can deploy a managed instance in seconds or point the open-source SDK at an existing schema.
Does Polygres have a demo?
The public demo pages show live retrieval playgrounds for user-memory search and Wikipedia search. They are intended to demonstrate how Polygres fuses semantic, lexical, and graph signals into one ranked result set.
What is Polygres Pocket?
The Pocket page describes a separate CLI package that folds codebases or files into a queryable memory layer for coding agents. It is presented as coming soon, with support for tools like Claude Code, Codex, and Cursor mentioned on the page.
Informações rápidas
- Category
- PostgreSQL / AI retrieval platform
- Primary use
- Agent memory and hybrid retrieval over relational data, relationships, and embeddings
- Deployment options
- Self-hosted on your own Postgres instance or managed cloud hosting
- Pricing
- Free self-hosted tier; paid managed plans are listed on the pricing page
- Related product
- Polygres Pocket, a CLI-focused memory layer for coding agents
- Website
- polygres.com
Análise de tráfego de Polygres
Os dados de tráfego são apenas para referência.
- Visitas mensais
- 11,6 mil
- Classificação global
- #2.166.235
- Taxa de rejeição
- 92.1%
- Duração média da visita
- 00:13
- Páginas por visita
- 1.40
- Classificação do domínio
- 5
Tendências de tráfego
| mai. | 0 |
|---|---|
| jun. | 0 |
| jul. | 11598 |
Fontes de tráfego
As análises de tráfego ainda não estão disponíveis.
Principais regiões
- Desconhecido: 100.0%
Alternativas ao Polygres
TinyFish
mino.ai
TinyFish é uma plataforma empresarial para agentes web de IA que combina pesquisa em tempo real, busca de páginas, automação de navegador e fluxos de trabalho em várias etapas. Ajuda as equipes a trabalhar em escala com sites dinâmicos ou autenticados.
Caveman
caveman.so
Caveman é uma stack de eficiência de tokens para agentes de IA e fluxos de trabalho em produção. Ajuda as equipes a reduzir o contexto elegível, rotear o tráfego e medir economias verificadas com ferramentas locais, um SDK TypeScript e uma camada de nuvem gerenciada.
Hoplite
hoplite.sh
Hoplite é uma plataforma de agentes de programação que executa tarefas em ambientes de desenvolvimento isolados e pode abrir pull requests quando elas são concluídas. Foi criada para equipes que desejam delegar o trabalho em repositórios a agentes, com feedback e aprovações em tempo real.
Agent Drive
blaxel.ai
Agent Drive é o sistema de arquivos em nuvem distribuído da Blaxel para agentes de IA. Ele é montado em sandboxes como um caminho comum, permitindo que vários agentes compartilhem arquivos e o contexto da sessão ao mesmo tempo.
Mem0
openmemory.dev
Mem0 é uma camada de memória de IA para agentes e aplicativos que mantém o contexto entre sessões, recupera memórias relevantes posteriormente e personaliza respostas para fluxos de trabalho de IA em produção.
Skippr
www.skippr.ai
Skippr é uma plataforma de agentes de IA ao vivo para onboarding, demonstrações, suporte e fluxos de trabalho internos. Pode ser incorporada ao seu produto ou usada em sessões ao vivo para responder a perguntas e concluir tarefas com os utilizadores.