Agentic Shared Memory

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Agentic Shared Memory ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die entwickelt wurde, um Speicher in Multi-Agenten-Systemen zu verwalten und zu optimieren. Sie bietet eine Storage-Engine auf Basis von Vektor-Embeddings mit effizienter Indexierung und Abruf, um den Agenten-Kontext aufrechtzuerhalten. Entwickler können sie leicht in bestehende KI-Frameworks integrieren, sodass Agenten gemeinsam, aktualisieren und Abfragen von geteiltem Wissen dynamisch durchführen können, was die Zusammenarbeit, Kohärenz und Entscheidungsfindung in komplexen Workflows verbessert.
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May 18 2025
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Agentic Shared Memory ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die entwickelt wurde, um Speicher in Multi-Agenten-Systemen zu verwalten und zu optimieren. Sie bietet eine Storage-Engine auf Basis von Vektor-Embeddings mit effizienter Indexierung und Abruf, um den Agenten-Kontext aufrechtzuerhalten. Entwickler können sie leicht in bestehende KI-Frameworks integrieren, sodass Agenten gemeinsam, aktualisieren und Abfragen von geteiltem Wissen dynamisch durchführen können, was die Zusammenarbeit, Kohärenz und Entscheidungsfindung in komplexen Workflows verbessert.
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Was ist Agentic Shared Memory?

Agentic Shared Memory bietet eine robuste Lösung für die Verwaltung von Kontextdaten in KI-gesteuerten Multi-Agenten-Umgebungen. Durch die Nutzung von Vektor-Embeddings und effizienten Datenstrukturen speichert es Beobachtungen, Entscheidungen und Zustandsübergänge der Agenten und ermöglicht nahtlosen Zugriff und Aktualisierung des Kontexts. Agenten können die geteilte Speicher verwenden, um vergangene Interaktionen oder globales Wissen abzurufen, was kohärentes Verhalten und kollaborative Problemlösung fördert. Die Bibliothek unterstützt einfache Integration mit beliebten KI-Frameworks wie LangChain oder benutzerdefinierten Orchestratoren, bietet anpassbare Retentionsstrategien, Kontextfenster und Suchfunktionen. Durch die Abstraktion des Speichermanagements können Entwickler sich auf die Agenten-Logik konzentrieren und gleichzeitig eine skalierbare, konsistente Speicherverwaltung in verteilten oder zentralisierten Umgebungen sicherstellen. Das verbessert die Systemleistung insgesamt, reduziert redundante Berechnungen und erhöht die Intelligenz der Agenten im Laufe der Zeit.

Wer wird Agentic Shared Memory verwenden?

  • KI-Entwickler
  • Forschungswissenschaftler
  • Multi-Agenten-Systemingenieure
  • Maschinenlern-Ingenieure

Wie verwendet man Agentic Shared Memory?

  • Schritt1: Mit `pip install agentic-shared-memory` installieren.
  • Schritt2: Importieren und Konfigurieren des Speicher-Backends in Ihrem Python-Code.
  • Schritt3: Initialisieren Sie die Shared Memory-Instanz mit Embedding- und Backend-Einstellungen.
  • Schritt4: Integrieren Sie die Speichereinheit in Ihren Agenten-Workflow oder Ihr Framework.
  • Schritt5: Verwenden Sie memory.get() zum Abrufen des Kontexts und memory.update() zum Speichern neuer Daten.
  • Schritt6: Passen Sie die Retentionsrichtlinien und die Größe des Kontextfensters nach Bedarf an.

Plattform

  • mac
  • windows
  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von Agentic Shared Memory

Die Hauptfunktionen

  • Vektor-embeddings-basiertes Speichern
  • Effiziente Indexierung und Abruf
  • Kontextfenster und Aufbewahrungsrichtlinien
  • Integration mit LangChain und anderen Frameworks
  • Gleichzeitiger Zugriff für mehrere Agenten

Die Vorteile

  • Verbesserte Zusammenarbeit der Agenten
  • Kohärentes Kontextmanagement
  • Reduzierung redundanter Berechnungen
  • Skalierbar und leistungsfähig
  • Einfache Integration und Anpassung

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Agentic Shared Memory

  • Multi-Agenten-Dialogsysteme
  • Verteilte Entscheidungsfindungssysteme
  • KI-gesteuerte Workflow-Automatisierung
  • State-Management in Spiel-KI
  • Forschung zu agentbasierten Systemen

FAQs zu Agentic Shared Memory

Unternehmensinformationen zu Agentic Shared Memory

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Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Agentic Shared Memory?

  • LangChain Memory module
  • MemGPT
  • Haystack Document Store
  • Custom Redis-based memory solutions

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