Airweave
Airweave · Programação
Airweave é uma camada de recuperação de contexto de código aberto que dá aos agentes de IA uma única busca unificada entre apps, bancos de dados e documentos, com sincronização em tempo real.
Sobre Airweave
About
O que é o Airweave
O Airweave é uma camada de recuperação de contexto que fica entre as suas fontes de dados e os seus sistemas de IA. Você conecta os apps, bancos de dados e documentos que já usa, e o Airweave sincroniza o conteúdo deles em uma coleção pesquisável. Depois, o agente dispara uma única pergunta em linguagem natural e recebe respostas fundamentadas de todas as fontes conectadas de uma vez.
Quem coloca agentes em produção conhece bem o problema que ele ataca. Os dados de uma empresa ficam espalhados entre Slack, Notion, GitHub, Salesforce, Google Drive e mais uma dúzia de ferramentas, e cada uma fala a própria API. No fim, os times remontam o mesmo pipeline de recuperação frágil para cada agente novo. O Airweave faz esse trabalho uma vez e o expõe como infraestrutura compartilhada.
Vale pesar o escopo. O Airweave é feito para desenvolvedores e times que integram recuperação a um agente ou a um pipeline RAG, não para quem quer um chatbot pronto. É preciso alguma familiaridade com código para tirar proveito dele, embora a plataforma hospedada e os SDKs encurtem esse caminho.
Como começar
- Crie uma conta na plataforma hospedada ou clone o repositório e rode
./start.shpara hospedar você mesmo no macOS, Linux ou WSL. - Instale o SDK (
pip install airweave-sdkpara Python ounpm install @airweave/sdkpara Node.js) e cole a sua chave de API. - Crie uma coleção, que é a base de conhecimento que o seu agente vai consultar.
- Adicione conexões de origem à coleção. Escolha um conector, autentique-se com as suas credenciais e deixe o Airweave sincronizar os dados.
- Consulte a coleção pelo SDK, pela API REST ou pelo MCP e leve os resultados para o seu agente.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Airweave.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Desenvolvedores que criam agentes de IA
- Engenheiros de backend e de plataforma em startups
- Times de dados e de machine learning com sistemas RAG
- Times que precisam de hospedagem própria
Tarefas
- Buscar em várias ferramentas de uma vez
- Recuperar contexto atual na hora
- Alimentar a pilha do agente
- Filtrar resultados por fonte ou data
Cenários
- Um assistente de conhecimento interno que resolve dúvidas de políticas
- Um agente de suporte que precisa do histórico de uma conta
- Um agente de pesquisa com várias fontes
Principais recursos
Busca unificada entre fontes
Uma única consulta busca ao mesmo tempo em cada app, banco de dados e documento conectado, o que resolve a busca para agentes de IA que falta à maioria dos times. O agente encontra resultados relevantes onde quer que os dados estejam, e a equipe para de montar um conector por fonte.
Três níveis de busca
O Airweave oferece busca instantânea, clássica e agêntica. A instantânea dispara uma busca vetorial direta em meio segundo, a clássica faz um LLM montar uma estratégia otimizada em uns dois segundos, e a agêntica manda um agente percorrer a coleção para conseguir o melhor recall.
Sincronização de dados em tempo real
As fontes conectadas se sincronizam sem descanso, então o agente sempre vê informação atualizada. Não há cópias velhas nem um passo de atualização manual para lembrar.
Conectores prontos
Um catálogo em crescimento cobre mais de 50 fontes de dados, de Slack, Notion e GitHub a Salesforce, Google Drive e Airtable. Você configura uma fonte uma vez e o Airweave cuida da autenticação e da sincronização.
Recuperação semântica, por palavra-chave e híbrida
A API de busca vetorial deixa você escolher como os resultados são cruzados na busca instantânea. A híbrida mistura busca semântica e por palavra-chave na maioria das consultas, a semântica acha conteúdo com significado parecido, e a por palavra-chave usa BM25 quando você precisa de um termo exato, como um código de erro.
SDKs para desenvolvedores e MCP
Os SDKs oficiais de Python e Node.js, uma API REST e um servidor MCP cobrem quase qualquer pilha. A empresa diz que dá para ir da instalação à primeira resposta em cerca de cinco minutos.
Código aberto e hospedagem própria
O núcleo é de código aberto e pode rodar na sua infraestrutura junto ao serviço gerenciado. Os times mantêm o controle de como os dados são sincronizados, acessados e entregues aos sistemas de IA.
Filtros, metadados e hierarquia
Os filtros de busca restringem os resultados por fonte, tipo de entidade ou data, e os agentes podem percorrer relações de pai, filho e irmão. Isso transforma uma busca plana em algo parecido com navegar uma base de conhecimento de verdade.
Prós e contras
Prós
- Conecta mais de 50 fontes de dados por uma só interface, então os agentes deixam de precisar de um pipeline próprio para cada uma
- Três níveis de busca trocam latência por recall conforme a tarefa
- A sincronização em tempo real mantém as respostas atuais em vez de depender de incorporações estáticas
- Código aberto com opção de hospedagem própria, ideal para times com regras rígidas de dados
- SDKs de Python e Node.js, API REST e MCP entram em quase qualquer framework de agentes
Contras
- É voltado a desenvolvedores, então quem não tem perfil técnico vai estranhar a montagem
- O plano gratuito limita a 50 consultas e 50K entidades por mês, número que acaba rápido com agentes de muito tráfego
- O catálogo de conectores não para de crescer, então convém confirmar se a sua fonte específica é suportada antes de decidir
Perguntas frequentes
O Airweave dá aos agentes de IA um único lugar para recuperar contexto de muitos apps e bancos de dados. Os usos comuns incluem assistentes de conhecimento interno, agentes de suporte ao cliente e sistemas RAG que precisam de informação atual e fundamentada na fonte.
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