SurrealDB 3.0 foi lançado e a empresa anunciou uma extensão de Series A de US$23 milhões, elevando o total de recursos para US$44 milhões. A nova versão propõe substituir pilhas RAG (retrieval-augmented generation) que dependem de vários bancos por um único banco que armazena memória de agentes, lógica de negócio e dados multimodais.
A abordagem do produto muda a arquitetura tradicional: em vez de sincronizar entre Postgres, bancos de vetores e grafos, o motor nativo em Rust executa busca vetorial, travessia de grafos e consultas relacionais de forma transacional, mantendo consistência. O sistema de plugins Surrealism em 3.0 permite que a lógica de construção e consulta da memória dos agentes rode dentro do próprio banco com garantias transacionais.
Na prática, agentes criam grafos de contexto que ligam entidades, decisões e conhecimento de domínio como registros no banco. Essas relações são consultáveis pela mesma interface SurrealQL; um agente pode atravessar conexões de grafo, recuperar embeddings vetoriais de casos semelhantes e fazer junções com dados estruturados em uma única consulta transacional.
“As pessoas estão rodando DuckDB, Postgres, Snowflake, Neo4j, Quadrant ou Pinecone tudo junto, e então se perguntam por que não conseguem boa precisão em seus agentes”, disse o CEO e cofundador Tobie Morgan Hitchcock. De acordo com Hitchcock, a arquitetura tem repercutido entre desenvolvedores: o software já acumulou 2,3 milhões de downloads e 31.000 estrelas no GitHub, e está em uso em dispositivos de borda em carros e sistemas de defesa, motores de recomendação para grandes varejistas de Nova York e tecnologias de veiculação de anúncios em Android.
Fontes: VentureBeat