Powabase
Powabase 是一个面向开发者的 AI 后端服务平台，集成了 Postgres、RAG 和智能体，帮助快速构建 AI 原生应用。
Maker 说
嘿，Product Hunt 👋
我是 Hunter，Powabase 的联合创始人。自从 ChatGPT 刚问世，我们就开始做 AI 开发外包了。经过很多客户项目后，我们注意到同一个模式反复出现——几乎每个原生 AI 应用最终都需要同一套技术栈：Postgres、向量存储、RAG 流水线、智能体运行时、记忆、身份认证和文件存储。
现在你得把 6–8 个工具拼在一起，写一大堆胶水代码，然后看着你的编码智能体在导航这堆东西时疯狂消耗 token。我们在金融、保险、教育、政府这些受监管行业里搭建了大约 100 个生产级 AI 应用，基础设施胶水始终是最慢、最贵的部分。
所以我们把它抽象成了一个统一的后端。Powabase 就是我们当初希望拥有的后端——现在每一个新 AI 项目，我们都能在更短的时间内交付。
Powabase 把整套技术栈做成了一个平台：Postgres + pgvector + 文件存储，每个项目一键配置；标准的 Supabase 功能，比如身份认证和实时通信；一个上下文工程层，集成了多种 RAG 算法，在 FinanceBench 上达到 98.7%；支持 OpenAI、Anthropic、Google 或通过 OpenRouter 使用开源 LLM；多模态嵌入、排序器、OCR、网页搜索、网页抓取全部内置，无需单独的第三方 API key 或集成；基于 ReAct 的多智能体编排，带有预建工具（网页搜索、数据库读写、沙箱代码执行等），并支持通过 API 和 MCP 自定义工具集成；类 n8n 的可视化智能体工作流编辑器，用于确定性逻辑；内置的 Copilot 可以帮助你用自然语言创建工作流；完整的可观测性，涵盖智能体推理、token 使用、RAG 上下文、工具调用、工作流执行和系统错误；为 Claude Code 这类编码智能体优化——干净的基元、可预测的 API、设计上节省 token。
AI 应用应该拥有自己的后端抽象，而不是一个通用基础设施 + LLM 包装器的弗兰肯斯坦。Supabase 让 Postgres 变得易用；我们想为整个原生 AI 技术栈做同样的事。
免费开始，我们的 cookbook 和示例应用在 GitHub 上开源。早期访问期结束后，我们计划开源一个自托管版本，大概在 2026 年 6 月底 / 7 月左右。
我今天会全天和 @tonyzhangcy、@xin_chen17、@michael_t_chang 一起在评论里。随便批评——缺了什么、哪里不清楚、什么能让你真正愿意试一试。🙏
早期访问用户可获得终身免费福利——来 app.powabase.ai 试试，告诉我们你做了什么 🚀
我的问题是，Powabase 在哪里划清原型便捷性和生产控制之间的界限：比如检索质量的 evals、prompt/版本历史、权限和审计日志。这些通常是团队在第一个 demo 跑通后立即发现自己需要的东西。
你们还让用户及时了解变更和更新，所以我完全支持你们这次的新东西，因为理论上这比 Supabase 更适合我预期的工作流程。