GenAI Processors stellt eine Bibliothek wiederverwendbarer, konfigurierbarer Prozessoren bereit, um End-to-End generative KI-Workflows aufzubauen. Entwickler können Dokumente aufnehmen, sie in semantische Fragmente zerlegen, Einbettungen generieren, Vektoren speichern und abfragen, Retrieval-Strategien anwenden und Prompt-Vorlagen für große Sprachmodelle dynamisch erstellen. Das Plug-and-Play-Design ermöglicht die einfache Erweiterung eigener Verarbeitungsschritte, nahtlose Integration mit Google Cloud-Diensten oder externen Vektor-Speichern sowie die Steuerung komplexer RAG-Pipelines für Aufgaben wie Fragebeantwortung, Zusammenfassung und Wissensabfrage.

Python AGNO Memory Agent bietet einen strukturierten Ansatz für Agenten-Gedächtnisse, indem es Erinnerungen über ein AGNO-Framework organisiert. Es nutzt Einbettungsmodelle, um Text-Erinnerungen in Vektordarstellungen umzuwandeln und speichert sie in konfigurierbaren Vektor-Stores wie ChromaDB, FAISS oder SQLite. Agenten können neue Erinnerungen hinzufügen, relevante vergangene Ereignisse abfragen, veraltete Einträge aktualisieren oder irrelevante Daten löschen. Die Bibliothek bietet Zeitstrahl-Tracking, namespaced Speicher für Multi-Agenten-Szenarien und anpassbare Ähnlichkeits-Schwellenwerte. Es lässt sich leicht in gängige LLM-Frameworks integrieren und kann mit benutzerdefinierten Einbettungsmodellen erweitert werden, um vielfältigen KI-Agent-Anwendungen gerecht zu werden.