本文介绍如何使用 seekdb-js SDK + Qwen3 Max (via OpenRouter) 为 Node.js AI Agent 实现高效的向量记忆系统。系统支持固定数量、阈值及混合召回策略，显著降低token消耗与响应延迟，并提供完整代码实现。

作者：陈松，算秩未来。

它把多模态数据——图片、音视频、PDF、网页快照、向量、JSON、结构化字段——作为数据库的一等数据对象统一管理，并在同一套体系内提供事务、一致性、实时高可用、混合搜索、分析计算和在线服务能力。OceanBase 多模表解决的问题，不是 AI 数据库能不能存图片、PDF 或向量，而是当 Agent 成为数据库的第一用户后，数据库如何继续管理完整的业务对象，而不是一堆彼此孤立的数据类型。多模表中大量

作为企业级的数据基座，我们非常清楚很多客户内部已经有运行了很长时间的数据系统，这些系统承载着企业大量的历史数据资产。所以OceanBase Lakebase 在设计上并不要求客户推倒重来，也不要求把所有数据都迁移进来之后才能使用。我们为 OceanBase Lakebase 设计了两种部署模式：独立部署模式， 适合全新的业务场景。

向量搜索在 AI 数据库里一定是最常见的一种计算方式，但在实际场景里，我们往往首先通过关系过滤将全局数据缩小为一个更小的候选集（例如“只看最近 30 天的订单”），接下来在候选集上做向量、全文、图的混合搜索。原先的做法，往往是采用多个不同的系统——Kafka 做接入，Flink 做流处理，Spark 做批处理，HDFS 做持久化，ClickHouse 做分析，HBase 做宽表，Elasticse

今天，OceanBase 打磨 AI 数据库的土壤，来自阿里与蚂蚁集团最前沿、最复杂、也最核心的真实 AI 场景，包括支付宝 AI 付、蚂蚁阿福、灵光、淘宝 AI 购物助理，以及通义千问、高德、飞猪等业务。OceanBase 会坚定投入这一方向，与客户和伙伴一起，把企业数据建设成可靠、开放、实时、可扩展的 AI 数据底座，让 AI 真正进入业务、理解业务，并持续创造业务价值。数据的一致性、权限的管

它将数据库的事务、一致性与实时处理能力，与数据湖的开放、海量存储和多样化计算能力统一起来，把结构化、半结构化、非结构化数据纳入统一管理体系，打通在线服务与离线分析，消除多系统拼装带来的数据割裂、链路冗余与工程复杂性，为现代 AI 应用提供可靠、实时、可扩展的数据底座。这带来的价值是，让企业的数据架构保持开放和可演进，未来新的计算引擎也可以在同一数据基础上扩展。过去的数据链路是线性的，各环节相互割裂

Agent Harness是模型外的核心基础设施，含编排、记忆、上下文等12组件。OceanBase正构建统一数据底座，让运行时数据成为原生公民，支撑生产级智能体。

OpenClaw本地记忆依赖全量加载与session压缩，导致上下文膨胀和关键信息丢失。seekdb M0将记忆独立于上下文，通过混合检索按需召回，并增加经验共享，让Agent具备长期记忆与集体智慧。

挑选历史计划时，绝不可单看"平均耗时最短"这个单一维度，谨防极端极少样本导致的性能假象。未来规划：探索一体化向量底座与全自动运维我们在2024年开始使用OceanBase，从特定场景到核心业务依次上线，基于其在这两年的稳定表现，我们计划持续扩大OceanBase的使用范围。例如，将部分MongoDB支持的业务场景迁移到OceanBase，以降低数据库成本。未来，我们还将基于OceanBase优化A