Antfly는 Antfly DB 팀이 2026년 3월에 공개한 분산 하이브리드 검색 엔진이다. GPT가 어떤 텍스트든 이해하듯, Antfly는 텍스트·이미지·오디오·영상 등 어떤 형태의 데이터든 하나의 엔진에서 색인하고 검색할 수 있게 해 준다. etcd의 Raft 합의 알고리즘과 CockroachDB의 Pebble 스토리지 엔진 위에 구축되었으며, BM25 전문 검색(full-text search), 밀집 벡터 유사도(dense vector similarity), 그래프 탐색(graph traversal)을 단일 쿼리로 융합하는 하이브리드 검색을 핵심 아이덴티티로 삼는다. 홈페이지 슬로건 "Self-learning Retrieval for Agents"가 시사하듯, AI 에이전트가 방대한 데이터에서 정확한 바늘을 찾아내는 것을 목표로 설계되었다. 기존에 벡터 검색을 도입하려면 임베딩 생성을 위한 외부 API(OpenAI·Cohere 등), 전문 검색을 위한 Elasticsearch, 지식 그래프를 위한 Neo4j 등 여러 시스템을 조합해야 하는 멀티 인프라 복잡성이 있었다. Antfly는 이 세 가지를 싱글 바이너리 안에 통합한다. 내장 추론 엔진을 통해 임베딩 생성, 문서 청킹(chunking), 크로스 인코더 리랭킹(cross-encoder reranking)까지 외부 API 호출 없이 로컬에서 처리할 수 있다. 멀티 Raft 아키텍처로 메타데이터 합의 그룹과 샤드별 스토리지 합의 그룹이 분리되어, 특정 샤드 장애가 전체 클러스터에 전파되지 않는 장애 격리(fault isolation)를 제공한다. SPANN 기반 벡터 인덱싱에 RaBitQ 양자화를 적용하고, HTTP/3(QUIC) 프로토콜을 지원하여 대용량 데이터셋에서도 낮은 지연시간을 유지한다. 생명과학 연구에서 Antfly는 논문·특허·임상 문서·현미경 이미지 등 이질적 데이터 소스를 단일 검색 인프라로 통합하는 데 적합하다. 예를 들어 PubMed 논문 텍스트와 병리 조직 이미지를 동일 컬렉션에 적재한 뒤, "EGFR 변이와 관련된 폐암 조직 패턴"이라는 자연어 쿼리로 텍스트와 이미지를 동시에 하이브리드 검색할 수 있다. 내장 RAG 에이전트 기능을 활용하면 검색 결과를 LLM에 자동 전달하여 요약·추론·후속 질문까지 스트리밍으로 처리할 수 있으며, 그래프 인덱스를 통해 유전자-질환-약물 간 관계를 자동 추출하고 탐색하는 지식 그래프 파이프라인을 별도 인프라 없이 구축할 수 있다. PostgreSQL 확장(pgaf)을 통해 기존 SQL 워크플로우와도 자연스럽게 연동되고, MCP 서버 및 A2A 프로토콜 지원으로 AI 에이전트 생태계와의 통합도 용이하다.