Agentic Shared Memory proporciona una solución robusta para gestionar datos contextuales en entornos multiagente impulsados por IA. Aprovechando embeddings vectoriales y estructuras de datos eficientes, almacena observaciones, decisiones y transiciones de estado de los agentes, permitiendo una recuperación y actualización sin fisuras del contexto. Los agentes pueden consultar la memoria compartida para acceder a interacciones pasadas o conocimientos globales, fomentando un comportamiento coherente y la resolución colaborativa de problemas. La biblioteca soporta integración plug-and-play con frameworks de IA populares como LangChain o coordinadores de agentes personalizados, ofreciendo estrategias de retención personalizables, ventanas de contexto y funciones de búsqueda. Al abstraer la gestión de la memoria, los desarrolladores pueden centrarse en la lógica del agente y garantizar una gestión escalable y coherente de la memoria en implementaciones distribuidas o centralizadas. Esto mejora el rendimiento del sistema, reduce cálculos redundantes y aumenta la inteligencia de los agentes con el tiempo.

Council proporciona un entorno estructurado para diseñar agentes de IA definiendo roles, encadenando tareas e integrando herramientas o APIs externas. Los usuarios pueden configurar almacenes de memoria, gestionar el estado del agente e implementar canalizaciones de razonamiento personalizadas. La arquitectura de plugins de Council permite una integración sencilla con servicios de NLP, fuentes de datos y herramientas de terceros, permitiéndote prototipar rápidamente y desplegar sistemas de múltiples agentes que coordinan para realizar tareas complejas de manera confiable.