Rivet Actors ajoute le stockage SQLite : une base de données par agent, locataire ou document

✍️ OpenClawRadar📅 Publié: March 1, 2026🔗 Source
Rivet Actors ajoute le stockage SQLite : une base de données par agent, locataire ou document
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Rivet Actors, une alternative open-source aux Durable Objects de Cloudflare, a publié le stockage SQLite sous licence Apache 2.0. Chaque acteur obtient sa propre base de données SQLite, permettant des millions de bases de données indépendantes—une par agent, locataire, utilisateur ou document.

Détails clés

Cette approche fournit une isolation des données par entité avec SQLite fonctionnant en processus avec chaque acteur. Un VFS personnalisé persiste les écritures vers un stockage HA (FoundationDB ou Postgres). Le modèle d'acteur à écriture unique maintient les lectures locales et fraîches, contrairement aux bases de données client-serveur où les lectures peuvent être lentes ou obsolètes.

Les cas d'utilisation incluent :

  • Agents IA : base de données par agent pour l'historique des messages, l'état, les embeddings
  • SaaS multi-locataires : isolation réelle par locataire sans astuces RLS
  • Documents collaboratifs : chaque document obtient sa propre base de données avec multi-joueur intégré
  • Bases de données par utilisateur : isolées, évoluent horizontalement, fonctionnent à la périphérie
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Comparaison

  • Cloudflare Durable Objects & Agents : SQLite et calcul colocalisés similaires, mais propriétaire et verrouillé au fournisseur
  • Turso Cloud : propriétaire avec un cas d'utilisation différent—les clients interrogent sur le réseau, donc les lectures sont lentes ou obsolètes
  • D1, Turso (la base de données), Litestream, rqlite, LiteFS : outils pour exécuter une seule base de données SQLite avec réplication, tandis que Rivet est pour exécuter de nombreuses bases de données isolées

Rivet Actors fournit également du temps réel (WebSockets), une intégration React (useActor), une évolutivité horizontale et des acteurs qui se mettent en veille lorsqu'ils sont inactifs.

📖 Lire la source complète : HN AI Agents

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