Pebbling AI ist eine dedizierte Speicherinfrastruktur, die darauf ausgelegt ist, die Fähigkeiten von KI-Agenten zu verbessern. Durch die Integration von Vektorspeichern, Unterstützung für Retrieval-Augmented Generation und anpassbare Speicherbereinigung sorgt es für effizientes langfristiges Kontextmanagement. Entwickler können Speicherschemas definieren, Wissensgraphen erstellen und Behaltensrichtlinien festlegen, um Token-Nutzung und Relevanz zu optimieren. Mit Analytics-Dashboards überwachen Teams die Speichernutzung und Benutzerinteraktion. Die Plattform unterstützt Multi-Agenten-Koordination, sodass separate Agenten gemeinsames Wissen teilen und darauf zugreifen können. Ob beim Erstellen von Dialogbots, virtuellen Assistenten oder automatisierten Workflows – Pebbling AI rationalisiert das Speicher-Management, um personalisierte, kontextreiche Erlebnisse zu liefern.

MInD ist ein in Python geschriebenes Speichersystem, das darauf ausgelegt ist, LLM-gesteuerten KI-Agenten mit robusten Speicherfunktionen auszustatten. Es ermöglicht Agenten, Benutzereingaben und Systemereignisse als episodische Protokolle zu erfassen, diese Protokolle in semantische Zusammenfassungen zu kondensieren und kontextabhängige Erinnerungen bei Bedarf abzurufen. Mit konfigurierbaren Aufbewahrungsrichtlinien, Ähnlichkeitssuche und automatischer Zusammenfassung pflegt MInD eine persistente Wissensbasis, die bei der Inferenz konsultiert wird. Dies stellt sicher, dass sie frühere Interaktionen genau abrufen, Antworten auf Basis der Historie anpassen und personalisierte, kohärente Dialoge über mehrere Sitzungen hinweg liefern.