El Prototipo del motor de contexto cognitivo AGI (CCE) centrado en el contexto proporciona un conjunto de herramientas robusto para que los desarrolladores implementen agentes de IA conscientes del contexto. Aprovecha incrustaciones vectoriales para almacenar interacciones históricas con el usuario, permitiendo una recuperación eficiente de fragmentos relevantes de contexto. El motor resume automáticamente conversaciones extensas para ajustarse a los límites de tokens de los modelos de lenguaje, asegurando continuidad y coherencia en diálogos de múltiples turnos. Los desarrolladores pueden configurar estrategias de priorización del contexto, gestionar ciclos de vida de la memoria e integrar pipelines de recuperación personalizados. CCE soporta arquitecturas modulares de plugins para proveedores de incrustaciones y backends de almacenamiento, brindando flexibilidad para escalar en diversos proyectos. Con API integradas para almacenar, consultar y resumir el contexto, CCE facilita la creación de aplicaciones conversacionales personalizadas, asistentes virtuales y agentes cognitivos que requieren retención a largo plazo de memoria.

IMMA (Agente de Memoria Multimodal Interactiva) es un marco modular diseñado para potenciar la IA conversacional con memoria persistente. Codifica texto, imágenes y otros datos de interacciones pasadas en un almacenamiento eficiente, realiza recuperaciones semánticas para proporcionar un contexto relevante en nuevos diálogos, y aplica técnicas de resumen y filtrado para mantener la coherencia. Las API de IMMA permiten a los desarrolladores definir políticas personalizadas de inserción y recuperación de memoria, integrar embeddings multimodales y ajustar el agente para tareas específicas del dominio. Al gestionar el contexto del usuario a largo plazo, IMMA soporta casos de uso que requieren continuidad, personalización y razonamiento multinivel en sesiones extendidas.