A-Mem ist so konzipiert, dass es nahtlos mit Python-basierten KI-Agenten-Frameworks integriert werden kann und drei unterschiedliche Speichermodule bietet: episodisches Gedächtnis für den Kontext pro Episode, Kurzzeitgedächtnis für unmittelbare vergangene Aktionen und Langzeitgedächtnis für die Ansammlung von Wissen über die Zeit. Entwickler können die Speicherkapazität, Aufbewahrungsrichtlinien und Serialisierungs-Backends wie In-Memory- oder Redis-Speicherung anpassen. Die Bibliothek beinhaltet effiziente Indexierungsalgorithmen, um relevante Erinnerungen basierend auf Ähnlichkeit und Kontextfenstern abzurufen. Durch das Einfügen der A-Mem-Speicher-Handler in die Wahrnehmungs-Aktions-Schleife des Agenten können Benutzer Beobachtungen, Aktionen und Ergebnisse speichern und vergangene Erfahrungen abfragen, um aktuelle Entscheidungen zu informieren. Dieses modulare Design unterstützt schnelle Experimente im Reinforcement Learning, in der Konversations-KI, Robotik-Navigation und anderen agentengetriebenen Aufgaben, die Kontextbewusstsein und zeitliches Schließen erfordern.

Kin ist eine persönliche KI, die darauf abzielt, Ihr tägliches Leben durch Inspiration, personalisierte Anleitung und praktische Unterstützung zu verbessern. Kin legt besonderen Wert auf den Schutz Ihrer Privatsphäre und Sicherheit, um sicherzustellen, dass Ihre persönlichen Daten vertraulich bleiben. Mit Funktionen wie semantischer und episodischer Erinnerung passt Kin seine Interaktionen an Ihre individuellen Bedürfnisse an. Egal, ob Sie Lebensherausforderungen bewältigen, Kreativität entfalten oder einfach nur mit jemandem sprechen möchten, Kin ist hier, um Ihnen zu helfen.

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.