Powabase 是一款面向 AI 应用的后端开发平台，把 Postgres、RAG、Agent 与工作流自动化 整合进同一套基础设施里，更适合拿来搭建生产级 AI 应用，而不是只做一个能聊天的 Demo。它的核心思路是把团队原本要自己拼起来的向量库、Agent 框架、工作流引擎、鉴权、文件存储和数据库统一收进一个后端。

和通用后端服务不同，Powabase 更偏向“为 AI 负载而生”。每个项目都会拥有独立隔离的基础设施栈，包含 Postgres + pgvector、API 网关、认证、存储和 AI 服务层，适合对数据隔离、检索能力和 Agent 执行链路有要求的团队。

它的定位也很明确：不是给你一堆库自己慢慢接，而是直接提供统一 REST API，让文档接入、知识库、智能体、多智能体协同、工作流和数据库能力可以单独使用，也可以自由组合。对于想快速把 AI 产品做成 MVP，再继续往正式产品推进的团队来说，这种形态会省掉不少胶水代码。

【产品功能】

Postgres + AI 后端一体化：Powabase 内置 Postgres、RLS、认证、对象存储和实时能力，既能承载业务数据，也能承载 AI 应用所需的向量检索和会话能力。开发者可以通过 PostgREST、类 REST/GraphQL 风格接口，或直接数据库连接来访问数据。

开箱即用的 RAG：支持上传 PDF、图片、Office 文件和 URL，系统会自动完成抽取、切分、Embedding 和索引，并支持 OCR、BM25、pgvector、混合检索和 reranker。除了通用切块外，它还提供 PageIndex、GraphIndex、Doc2JSON 等不同索引策略，适合长文档、交叉引用文档和结构化抽取场景。

Agent 与多智能体协作：支持基于 ReAct 的 Agent 编排，Agent 可以挂载知识库、工具和会话记忆，并通过 SSE 实时返回工具调用、检索事件、token 流和引用信息。工具层支持内置工具、自定义 HTTP 工具和 MCP 服务；同时也支持由协调者 Agent 分派任务给多个专业 Agent，组成多智能体协作链路。

可视化工作流自动化：支持用拖拽方式搭建多步骤工作流，把触发器、条件判断、Agent、HTTP 请求和代码执行拼成完整流程，也可以直接让自然语言 Copilot 帮你生成流程图。部署后，工作流还能直接变成 HTTP Endpoint，用来接 webhook、跑自动化任务或对接外部系统。