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大家好！我们之前在这里发布过Rivet Actors [1]，作为Cloudflare Durable Objects的一个开源替代方案。 今天，我们发布了针对Actors的SQLite存储（Apache 2.0）。 每个Actor都有自己独立的SQLite数据库。这意味着你可以拥有数百万个独立的数据库：每个代理、租户、用户或文档一个数据库。 适用场景包括： - AI代理：每个代理的数据库用于消息历史、状态、嵌入 - 多租户SaaS：真正的租户隔离，无需RLS黑客 - 协作文档：每个文档都有自己的数据库，内置多人功能 - 每用户数据库：隔离，横向扩展，在边缘运行 按实体拆分数据的想法并不新鲜：Cassandra和DynamoDB使用分区键进行横向扩展，但你被迫使用僵化的模式（“单表设计” [3]）、有限的查询和痛苦的迁移。每个实体的SQLite提供了相同的可扩展性，而没有这些权衡 [2]。 与其他产品的比较： - Cloudflare Durable Objects & Agents：与Rivet Actors最相似，具有共存的SQLite和计算，但为闭源和供应商锁定 - Turso Cloud：优秀的平台，但闭源且使用案例不同。客户端通过网络查询，因此读取速度慢或过时。Rivet的单写者Actor模型保持读取本地且新鲜。 - D1、Turso（数据库）、Litestream、rqlite、LiteFS：适合运行单个SQLite数据库并进行复制的优秀工具。Rivet则用于运行大量隔离的数据库。 在底层，SQLite与每个Actor在同一进程中运行。一个自定义的虚拟文件系统（VFS）将写入持久化到高可用存储（FoundationDB或Postgres）。 Rivet Actors还提供实时功能（WebSockets）、React集成（useActor）、横向可扩展性，以及在空闲时休眠的Actors。 GitHub: [https://github.com/rivet-dev/rivet](https://github.com/rivet-dev/rivet) 文档: [https://www.rivet.dev/docs/actors/sqlite/](https://www.rivet.dev/docs/actors/sqlite/) [1] [https://news.ycombinator.com/item?id=42472519](https://news.ycombinator.com/item?id=42472519) [2] [https://rivet.dev/blog/2025-02-16-sqlite-on-the-server-is-misunderstood/](https://rivet.dev/blog/2025-02-16-sqlite-on-the-server-is-misunderstood/) [3] [https://www.alexdebrie.com/posts/dynamodb-single-table/](https://www.alexdebrie.com/posts/dynamodb-single-table/)

我为RAG（检索增强生成）管道构建了一个文档分块库，核心使用Rust，提供Python绑定。 问题：LangChain的分块器是纯Python实现，在大规模文档集上成为瓶颈——在处理大型文档时速度慢且内存消耗大。 Krira Chunker的不同之处： - 原生Rust处理——比LangChain的实现快40倍 - O(1)空间复杂度——无论文档大小，内存占用保持平稳 - 即插即用的Python API——与任何现有的RAG管道兼容 - 生产就绪——已发布17个版本，安装超过315次 使用命令：pip install krira-augment 希望能收到任何构建RAG系统的人的严厉反馈——你们遇到了哪些分块问题是这个库尚未解决的？

在伦敦的一家酒吧，两个星期前——我问自己，如果你将智能体放入一个拥有空白神经网络和对人类存在一无所知的世界——没有语言，没有经济，没有社会模板——它们会如何自我进化？ 它们会发展出语言吗？它们会繁殖吗？它们会作为依赖能量的系统进化吗？它们会谈论些什么？ 于是我决定成为一个神，创建了WERLD——一个开放式的人工生命模拟器，在这里，智能体们自行进化自己的神经结构。 Werld将30个智能体放置在一个图形上，使用NEAT神经网络，它们自行进化拓扑结构，拥有64个感知通道、连续的运动效应器和29个可遗传的基因特征。通信带宽、记忆衰退、攻击与合作——这些都是可以进化的。没有硬编码的行为，没有奖励函数——它们可以朝任何方向进化。 纯Python，仅使用标准库——大脑通过生存和繁殖进化，而不是反向传播。还有一个Next.js仪表板（“Werld观察站”），为你提供实时视图：种群动态、大脑复杂性、物种轨迹、叙事故事生成器、实时世界地图。 我觉得将这个做成一个开源项目会更有趣！ 迫不及待想看看它将如何进化——我会在评论区和代码库中活跃。 [https://github.com/nocodemf/werld](https://github.com/nocodemf/werld)