GenAI Processors proporciona una biblioteca de procesadores reutilizables y configurables para construir flujos de trabajo de IA generativa de extremo a extremo. Los desarrolladores pueden ingerir documentos, dividirlos en fragmentos semánticos, generar embeddings, almacenar y consultar vectores, aplicar estrategias de recuperación y construir dinámicamente prompts para llamadas a grandes modelos de lenguaje. Su diseño plug-and-play facilita la extensión de pasos de procesamiento personalizados, la integración sin fisuras con servicios de Google Cloud o almacenes de vectores externos, y la orquestación de pipelines RAG complejos para tareas como respuestas a preguntas, resumen y recuperación de conocimientos.

Python AGNO Memory Agent ofrece un enfoque estructurado para la memoria de los agentes, organizando los recuerdos mediante un marco AGNO. Utiliza modelos de incrustación para convertir recuerdos textuales en representaciones vectoriales y los almacena en almacenes de vectores configurables como ChromaDB, FAISS o SQLite. Los agentes pueden añadir nuevos recuerdos, consultar eventos pasados relevantes, actualizar entradas obsoletas o borrar datos irrelevantes. La biblioteca ofrece seguimiento del cronograma, almacenes de memoria con espacio de nombres para escenarios multi-agente y umbrales de similitud personalizables. Se integra fácilmente con los marcos LLM populares y puede extenderse con modelos de incrustación personalizados para diversas aplicaciones de agentes IA.