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.

Tongui Agent stellt eine modulare Architektur bereit, mit der KI-Agenten erstellt werden können, die Gesprächszustände aufrechterhalten, externe Tools nutzen und mehrere Sub-Agenten koordinieren. Entwickler konfigurieren LLM-Backends, definieren benutzerdefinierte Aktionen und hängen Speicher-Module an, um den Kontext zu speichern. Das Framework umfasst ein SDK, CLI und Middleware-Hooks für Beobachtbarkeit, um die Integration in Web- oder Node.js-Anwendungen zu erleichtern. Unterstützte LLMs sind OpenAI, Azure OpenAI und Open-Source-Modelle.