Ваш агент работает с самыми разными типами данных: документами и файлами, сообщениями и тикетами, а также с собственными заметками и действиями. При этом данные не существуют изолированно: на документы могут ссылаться в тикетах, сообщения приводят к принятым решениям, а действия прослеживаются вплоть до заметок или разговоров. Чтобы агенты могли работать со связанными данными на каждом шаге, им требуется хранилище с быстрым доступом и легковесные запросы. Традиционные базы данных с серверами или сервисами, требующими регистрации учетных записей, не отвечают этим требованиям, поэтому разработчики прибегают к словарям Python или файлам JSON, которые сохраняют факты, но теряют связи между ними.
Сегодня на конференции NODES 2026 мы представляем Relate by Neo4j — встроенную графовую базу данных с открытым исходным кодом, которая сохраняет не только факты, но и связи между ними. Она помогает вашим агентам выстраивать и понимать взаимосвязи в любых данных, работая внутри того, чем ваш агент уже пользуется: в качестве библиотеки в вашем приложении, CLI-инструмента в песочнице или сборки WebAssembly в браузере. Установка выполняется одной командой, развертывание сервера не требуется. Relate запускается и завершает работу вместе с вашим приложением, не оставляя ничего фонового.
Создано для агентов
Агенты все чаще выбирают инструменты самостоятельно, отдавая предпочтение тем, с которыми проще всего начать работу. Именно поэтому мы с самого начала проектировали Relate с расчетом на агентов. Одна строчка устанавливает Relate и добавляет соответствующий навык в кодинг-агент, после чего агент может самостоятельно превращать данные в связанный граф для выполнения запросов. Для создаваемых вами агентов добавьте Relate в качестве библиотеки для Python, Javascript, Rust, Java, Go или Swift — база данных поставляется вместе с вашим агентом, и развертывать сервер не нужно. Агенты, которые никогда не открывают командную строку, могут подключаться через протокол MCP: команда relate serve превращает базу данных в набор инструментов для чтения схемы и выполнения запросов.
Relate также понимает, когда общается с агентом. При работе с кодинг-агентом она автоматически переключается в режим агента, возвращая компактный вывод TOON (формат таблиц, использующий меньше токенов) и ограничение на количество строк в ответах на запросы. Ошибки сопровождаются понятными кодами завершения и пояснениями. А встроенный контекст relate agent-context предоставляет справку по командам для установленной версии, благодаря чему агент не угадывает флаги наугад.
Посмотрите, как агент использует Relate
Эта демонстрация — один из примеров использования Relate для анализа транзитивных зависимостей, проверки проекта на предмет уязвимостей безопасности и устаревших компонентов в разных языках программирования. Допустим, вы создаете приложение. Вы же не пишете каждую строчку кода самостоятельно — вы используете готовые пакеты, чтобы ускорить разработку. Каждый из таких пакетов подтягивает другие необходимые ему пакеты, а те, в свою очередь, следующие. Некоторые из них имеют известные уязвимости безопасности, о которых сообщалось публично, а другие были тихо заброшены. Большинство этих пакетов вы не добавляли сами, поэтому можете не знать об их присутствии в вашем приложении.
В этой демо-версии Claude Code использует Relate для аудита 24 прямых зависимостей комплекта разработки агентов Google (ADK). Навык Relate устанавливается прямо в агента, поэтому он знает, как использовать Relate с самой первой команды. Вместо одной большой базы данных агент выделяет для каждой зависимости собственный временный экземпляр Relate. Каждый из них представляет собой небольшой граф, где каждый пакет является узлом, а каждая связь «требуется» — отношением. Агент загружает дерево каждой зависимости с сайта deps.dev, используя реальные данные, и проверяет каждый граф на наличие известных уязвимостей безопасности и необслуживаемых пакетов. Затем он сообщает о результатах и удаляет базы данных.
Вся демонстрация запускается с одного промпта:
От нуля до запросов за считанные секунды
Для использования Relate не нужно изучать новый язык запросов — база понимает Cypher, самый популярный язык графовых запросов, поэтому ваш агент уже умеет отправлять к ней запросы. Вот несколько полезных сценариев, которые можно реализовать с помощью агентов и для них:
- Координация агентов: несколько агентов совместно используют единую запись о работе над тем, что готово, кто за что отвечает, что блокирует процесс и что удалось выяснить. Агенты не пытаются выполнять одни и те же задачи и видят изменения приоритетов сразу же, как только они происходят.
- Встроенные приложения: добавление графа в настольные, мобильные или периферийные приложения без использования сервера. Relate может работать на самом устройстве в автономном режиме, сохраняя конфиденциальность пользовательских данных.
- Песочницы для агентов: в локальной песочнице можно извлечь часть более крупного графа из Aura/Neo4j и при необходимости добавить локальные данные для анализа и обработки. Каждая песочница представляет собой файл, ничего не покидает пределы машины. Вы можете ограничить объем памяти и удалить песочницу по завершении работы.
- Блокноты, визуализация данных и браузерные приложения: получение данных с последующим построением и запросом графов прямо рядом с вашим анализом. Сборка WebAssembly (WASM) работает в браузере без необходимости что-либо устанавливать.
- Память агента и конкретного пользователя: легковесное хранилище для каждого сеанса или агента, которое отслеживает, кто и что сказал, какие решения опираются на какие факты и что изменилось с прошлого раза.
- Контекст кодовой базы: локальный граф файлов вашего репозитория, истории git и владельцев, к которому кодинг-агент обращается с запросами, чтобы узнать, на что влияет то или иное изменение и к кому обратиться за вопросами. Все данные остаются локальными для репозитория и редактора, запускать дополнительные службы не нужно.
Память со структурой
Поиск по сходству находит текст, похожий на другой текст. Агентам также необходимо понимать, как связаны между собой объекты: кто что сказал, какая задача от какой зависит и что изменилось со времени последнего сеанса. Relate позволяет вашему агенту сохранять полученные знания в виде связанного контекста, а не разрозненного текста, благодаря чему связи становятся явными и агент может следовать по ним.
Одиночное выражение Cypher способно объединить векторный поиск и обход связей, поэтому поиск охватывает то, что связано, а не только то, что похоже.
Вы сами выбираете, как долго будут жить данные. Запустите Relate в памяти для одноразового сеанса либо используйте директорию или отдельный файл, где каждая запись транзакционно сохраняется на диск. Хранилище может опираться на файлы Parquet, JSON или Markdown. Один файл легко переносить: поделитесь им или добавьте в репозиторий GitHub, чтобы другие получили полную базу данных, а если ваш проект перерастет локальное использование в Relate, вы сможете перенести общий контекст в Neo4j Aura.
Что вы получаете с Neo4j
Relate — это новая реализация на Rust, созданная на основе двадцатилетнего опыта работы Neo4j с графами. Это легковесная библиотека с открытым исходным кодом, которую вы встраиваете в своих агентов. Она обеспечивает запуск за миллисекунды и выполнение запросов за доли миллисекунды для эфемерных сеансов, а также надежное хранение для постоянных данных. Ее выделяют четыре ключевые особенности:
- Полная поддержка Cypher и GQL — Relate выполняет более 30 тыс. тестовых сценариев для openCypher, Cypher 25 и GQL, подтверждая совместимость с языком запросов Neo4j.
- Быстрый и интеллектуальный движок графовых запросов, использующий многие подходы, применяемые в современных базах данных и в движке запросов Neo4j.
- Отношения и сходство в рамках одного запроса. Одно выражение Cypher позволяет обходить связи, а также выполнять векторный и полнотекстовый поиск одновременно, поэтому вашему агенту не придется сшивать результаты из двух хранилищ с помощью связующего кода.
- Мы создали Relate изначально готовой к работе с агентами с первой команды. Навык и эндпоинт MCP поставляются вместе с Relate, а режим агента выдает результаты в формате, который агент может обработать оптимальным образом. Ваш агент может самостоятельно установить библиотеку и начать выполнять запросы без какой-либо предварительной настройки с вашей стороны.
Когда проект перерастает рамки одного локального процесса, тот же Cypher продолжает работать в Neo4j. Вы можете выгрузить подграф из Aura в Relate для выполнения задачи, отправить результаты обратно, а существующие драйверы и инструменты Neo4j подключаются по протоколу Bolt или HTTP.
Начало работы
Relate — это проект с открытым исходным кодом, доступный уже сегодня, и ваш агент может настроить его самостоятельно. Вставьте эту инструкцию вашему агенту по программированию:
Ваш агент устанавливает Relate, добавляет навык и выполняет свой первый запрос, причем этот первый вызов завершается за миллисекунды.
Предпочитаете терминал? Вот те же шаги вручную:
Готовы к разработке? Перейдите на relatedb.ai, установите Relate by Neo4j одной командой и изучите песочницу и руководства. Затем задействуйте его в Relate by Neo4j Hackathon, месячном онлайн-мероприятии, где вы сможете показать, на что способны агенты, когда их контекст связан. Хотите узнать больше? Присоединяйтесь к нам на NODES 2026, где мы расскажем о Relate и хакатоне.
