NeuralGPT está diseñado para simplificar el desarrollo de Agentes de IA ofreciendo componentes modulares y tuberías estandarizadas. En su núcleo, cuenta con clases de Agentes personalizables, generación augmentada por recuperación (RAG) y capas de memoria para mantener el contexto conversacional. Los desarrolladores pueden integrar bases de datos vectoriales (por ejemplo, Chroma, Pinecone, Qdrant) para búsquedas semánticas y definir agentes de herramientas para ejecutar comandos externos o llamadas a APIs. El framework soporta múltiples backends de LLM como OpenAI, Hugging Face y Azure OpenAI. NeuralGPT incluye una CLI para prototipado rápido y un SDK en Python para control programático. Con registro integrado, manejo de errores y arquitectura de plugins extensible, acelera el despliegue de asistentes inteligentes, chatbots y flujos de trabajo automatizados.

Memonto funciona como una librería middleware para agentes de IA, orquestando todo el ciclo de vida de la memoria. Durante cada turno de conversación, registra los mensajes del usuario y de la IA, destila detalles relevantes y genera resúmenes concisos. Estos resúmenes se convierten en incrustaciones y se almacenan en bases de datos vectoriales o en archivos. Al construir nuevos prompts, Memonto realiza búsquedas semánticas para recuperar las memorias pasadas más relevantes, permitiendo que los agentes mantengan el contexto, recuerden preferencias del usuario y proporcionen respuestas personalizadas. Soporta múltiples sistemas de almacenamiento (SQLite, FAISS, Redis) y ofrece pipelines configurables para incrustaciones, resúmenes y recuperación. Los desarrolladores pueden integrar fácilmente Memonto en marcos de agentes existentes, mejorando la coherencia y el compromiso a largo plazo.