Xemantic AI Tool Schema ist eine Sammlung von JSON-Schema- und TypeScript-Typdefinitionen, die die Art und Weise standardisieren, wie AI-Agenten-Tools beschrieben, validiert und aufgerufen werden. Entwickler können Tool-Metadaten wie Name, Beschreibung und Parameter definieren, dann Instanzen gegen das Schema validieren oder während der Entwicklung die generierten TypeScript-Interfaces verwenden. Das Schema unterstützt Parameterarten, verschachtelte Strukturen, Standardwerte und Versionskontrolle, um eine robuste Validierung und Kompatibilität zu gewährleisten. Durch die Befolgung eines konsistenten Schemas können AI-Agenten Tools zuverlässig zur Laufzeit entdecken und aufrufen, was die Wartbarkeit verbessert und Integrationfehler reduziert. Das Paket integriert sich nahtlos in Xemantic AI Agents und kann für kundenspezifische Anwendungsfälle erweitert werden.

Memor bietet ein Gedächtnissystem für Sprachmodell-Agenten, mit dem sie Einbettungen vergangener Ereignisse, Nutzerpräferenzen und kontextbezogener Daten in Vektordatenbanken speichern können. Es unterstützt mehrere Backends wie FAISS, ElasticSearch und In-Memory-Stores. Mit semantischer Ähnlichkeitssuche können Agenten relevante Erinnerungen basierend auf Abfrageeinbettungen und Metadatenfiltern abrufen. Die anpassbaren Gedächtnis-Pipelines von Memor enthalten Chunking, Indizierung und Vertreibungsrichtlinien, die ein skalierbares Langzeitkontextmanagement sicherstellen. Integrieren Sie es in den Arbeitsablauf Ihres Agenten, um Eingabeaufforderungen mit dynamischem historischen Kontext anzureichern und die Relevanz der Antworten in Mehrsitzungsinteraktionen zu erhöhen.

RecurSearch ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, mit der rekursive semantische Suche zur Verbesserung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und KI-Agenten-Workflows eingesetzt wird. Benutzer definieren eine Suchpipeline, die Abfragen und Dokumente in Vektorräume einbettet, anschließend Abfragen auf Basis früherer Ergebnisse iterativ verfeinert, Metadaten- oder Schlüsselwortfilter anwendet und Ergebnisse zusammenfasst oder aggregiert. Dieser schrittweise Verfeinerungsprozess führt zu höherer Genauigkeit, reduziert API-Aufrufe und hilft Agenten, tief verschachtelte oder kontextspezifische Informationen aus großen Sammlungen zu erkennen.