El marco BeeAI ofrece una arquitectura completamente modular para construir agentes inteligentes capaces de realizar tareas, gestionar estados e interactuar con herramientas externas. Incluye un gestor de memoria para retención de contexto a largo plazo, un sistema de plugins para integración de habilidades personalizadas, y soporte integrado para encadenamiento de APIs y coordinación multi-agente. El framework proporciona SDKs en Python y JavaScript, una interfaz de línea de comandos para crear proyectos y scripts de despliegue para cloud, Docker o dispositivos Edge. Paneles de control y utilidades de registro ayudan a monitorear el rendimiento de los agentes y resolver problemas en tiempo real.

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.