GPT Researcher、Local Deep Research、STORM 与 DeerFlow 对比
五个最知名的开源深度研究智能体里，一个在 2026 年 8 月把自己归档了，一个把自己重写成了通用智能体外壳，还有一个自 2025 年 9 月起没再收过一次提交。研究循环已经变成每个外壳的默认功能，于是唯一还值得拿来做选择的那根轴是：你的语料放在哪里，以及谁有资格看见你的查询。
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Bedrock Knowledge Bases、Vertex AI Search、Azure AI Search 与 Vectara 对比
你从一套托管知识库买到的不是检索质量——你买的是那个把 SharePoint 的权限连同文件一起搬过来的连接器，以及那条按用户强制执行权限的查询路径。Azure 的 Agents SDK 搜索工具至今仍无法转发那个令牌，而权限层面的锁定才是真正拴住你的那一层。
OpenAI、Gemini、Perplexity 与 Exa：研究 API 卖给你的是那个循环
搜索 API 返回的是文档，把智能体循环留在你的进程里。研究 API 把那个循环拿走了——这就是那笔交换：你不必再为编排付钱，也不再能给它插桩。没人列进表格的那根轴是「引用到底是什么」：这四家里有三家交还的是模型自己攒起来的一份参考文献，而有一家把依据绑到了你自己定义的 schema 里的某个字段上，还附了置信度。按这个挑，别按报告好不好读挑。
LlamaIndex、Haystack、RAGFlow 与 R2R
四个项目都有混合检索、图谱与智能体式检索，所以功能对照表什么也定不了。真正起决定作用的是两件事：这套框架是跑在你自己的进程里，还是作为一套自带数据库、自带用户体系与自带值班表的第二生产系统抵达；以及文档解析的边界落在哪里——因为正是它决定了你那条质量最高的路径是开源的、是按页计费的，还是一份你自己扛的集成工作。选姿态；功能在一年半以前就已经趋同了。
Wren AI、DB-GPT、Vanna 与 Dataherald：生成器从来就不是产品
最多星的开源 text-to-SQL 项目如今是只读的——Vanna 在 2026 年 3 月 29 日以 23.8k 星归档了仓库——而 Dataherald 自 2024 年 7 月起没再收过一次提交。仍在每天发版的那两个，恰恰是在问题与 SQL 之间放了一件持久、可评审的产物的那两个。前沿模型吞掉了 SQL 生成；它们吞不掉的，是你那四种「营收」定义里这个问题指的是哪一种——而无论你选哪个项目，那一层都归你自己。
GraphRAG、LightRAG、Graphiti 与 Cognee：按写入模式来选
这四者之间检索质量的差距，远小于「一次更新要花多少钱」的差距，所以真正的决定是：你的图是一次建成、只做追加，还是被持续改写。而且四者都用字符串匹配去重实体——这正是没有哪份基准抓得住的那个失败。
Neo4j vs Memgraph vs FalkorDB vs LadybugDB：为智能体记忆挑一个图存储
关于这四个引擎发布过的每一个性能数字，都由某家厂商自己撰写，而它们没有一个测量了智能体记忆真正产生的并发写入负载。真正可核验的三件事——许可证、写入路径的并发模型、你的记忆框架有没有现成驱动——指向一个反直觉的结论。
Brave vs Exa vs Tavily vs Parallel：计价单位说明了谁去读那个页面
这四家把一次搜索定在每千次 1 到 16 美元之间，而这道价差不是毛利——它是各自在检索流水线上读到多深。改用"一整个研究回合"而不是"一次调用"来计价，排序就会翻转：价目表最便宜的那个，跑出来的回合成本是最贵那个的三倍。
Cohere、Voyage、Jina 与 Qwen3：检索栈里唯一一个你真能反悔的模型
重排序模型不碰索引、不持状态，换一个只要一个下午——这终于让"追排行榜"变得理性了，只可惜排行榜量的恰恰是这四家差异最小的那条轴。真正差出一个数量级以上的是计费单位和许可证，而这两样在智能体规模下咬得最狠。
OpenAI、Cohere、Voyage 与 Qwen3：那个换不起的模型
换掉 LLM，改的是一段提示词。换掉嵌入模型，要重嵌整个语料、重建索引，并让你手上所有检索数字全部作废——两个模型产出的向量彼此不可比，因此不存在渐进迁移。这让它成为 RAG 栈里唯一一个在锁定状态下做出的选择，而真正定案的数字是每条向量占多少字节、以及模型的生命周期由谁掌控，不是排行榜名次。
Docling、Unstructured、LlamaParse 与 Mistral OCR：别再按准确率挑解析器
每一份文档解析器对比都以准确率排行榜的形式发布，而准确率恰恰是最难迁移到你自己文档上的那个维度。真正能迁移的有两件事：版面流水线会漏掉一个数字，但结构上编不出一个数字；以及自建与托管两条成本曲线，会在一个你五分钟就能算出来的量级上相交。
Exa、Tavily、Brave Search 与 Firecrawl：智能体该如何搜索网页的四种下注
面向智能体的搜索 API，标价紧紧挤在每千次查询 5–8 美元这个区间，这让标价成了整场比较里最没意思的那个数字。真正相差一个数量级的，是每条结果往你的上下文里灌多少令牌——而在一个每步都重发全部对话记录的智能体循环里，那才是账单。
LanceDB、Chroma、sqlite-vec 与 FAISS：本地智能体知识库的四种形状
在挑本地向量存储之前，先注意一件事：Claude Code、Cursor 与 Codex 都把自己的删掉了——领先的编程智能体用 grep 检索，而不是嵌入。如果你的语料仍然需要索引，那么这四者并非互相竞争的产品，而是四种不同的架构：一个不带存储的搜索库、一个 SQLite 扩展、一个带预写日志的嵌入式引擎，以及一种落在磁盘上的列式格式。
pgvector、Pinecone、Weaviate 与 Qdrant：索引放在哪里，决定了一切
四款向量库，四份几乎一致的功能清单——ANN、过滤、混合检索，一个不落。真正决定谁能在生产环境的智能体 RAG 栈中扛下去的那一点，在功能清单上根本看不见：索引相对于你主数据所在的位置。