LangGraph-Chatchat fungiert als Speicherverwaltung-Plugin für das ChatChat-Konversationsframework und nutzt das Graph-Datenbankmodell von LangGraph, um Gesprächskontexte zu speichern und abzurufen. Während der Laufzeit werden Benutzereingaben und Agentenantworten in semantic Nodes mit Beziehungen umgewandelt, was einen umfassenden Wissensgraph bildet. Diese Struktur ermöglicht effiziente Abfragen vergangener Interaktionen anhand von Ähnlichkeitsmetriken, Schlüsselwörtern oder benutzerdefinierten Filtern. Das Plugin unterstützt die Konfiguration von Persistenz, Knotenfusion und TTL-Richtlinien, um relevante Kontexte ohne Ballast zu bewahren. Mit integrierten Serializer und Adapter integriert sich LangGraph-Chatchat nahtlos in ChatChat-Installationen und bietet Entwicklern eine robuste Lösung zum Aufbau von KI-Agenten mit Langzeitgedächtnis, verbesserter Relevanz der Antworten und komplexen Dialogflüssen.

Memonto fungiert als Middleware-Bibliothek für KI-Agenten und orchestriert den vollständigen Speicherzyklus. Während jeder Gesprächsrunde zeichnet es Benutzer- und KI-Nachrichten auf, extrahiert wichtige Details und erstellt prägnante Zusammenfassungen. Diese Zusammenfassungen werden in Embeddings umgewandelt und in Vektordatenbanken oder Dateispeichern gespeichert. Beim Erstellen neuer Prompts führt Memonto semantische Suchen durch, um die relevantesten historischen Erinnerungen abzurufen, sodass die Agenten den Kontext aufrechterhalten, Benutzerpräferenzen erinnern und personalisierte Antworten geben können. Es unterstützt mehrere Speicher-Backends (SQLite, FAISS, Redis) und bietet konfigurierbare Pipelines für Einbettung, Zusammenfassung und Abruf. Entwickler können Memonto nahtlos in bestehende Agenten-Frameworks integrieren, um Kohärenz und langfristiges Engagement zu steigern.

FAgent bietet eine modulare Architektur zum Erstellen von KI-Agenten, einschließlich Abstraktionen für Umgebungen, Richtlinien-Schnittstellen und Tool-Connectoren. Es unterstützt die Integration mit gängigen LLM-Diensten, implementiert Speichermanagement für Kontextbeibehaltung und stellt eine Beobachtbarkeitsschicht für Protokollierung und Überwachung der Agentenaktionen bereit. Entwickler können eigene Tools und Aktionen definieren, mehrstufige Workflows orchestrieren und simulationsbasierte Bewertungen durchführen. FAgent enthält außerdem Plugins für Datenerfassung, Leistungsmetriken und automatisierte Tests, was es für Forschung, Prototyping und Produktionsbereitstellung autonomer Agenten in verschiedenen Domänen geeignet macht.