RAG 不用搭一整套数据库了：一个 .mv2 文件就是 Agent 的记忆层

RAG 折腾了几年，最后发现一个文件就够了。Memvid 把 Agent 需要的记忆装进一个 .mv2 文件：原始数据、Embedding、搜索索引、元数据全在里面。

检索是两套一起上：BM25 全文检索加 HNSW 向量搜索。写入是 append-only，历史版本都保留着；内置 WAL，挂了也能恢复。本地离线就能跑，不用再单独搭一套数据库服务。

文件本身可以直接复制、迁移，换电脑、换 Agent，记忆也能跟着走。

它顺带提了一个尴尬的问题：一个人的 AI Agent，真的需要部署一整套数据库吗？

项目地址：https://github.com/memvid/memvid