crewAI Playground est un kit d'outils et un bac à sable pour construire et expérimenter avec des agents pilotés par IA. Vous définissez des agents via des fichiers de configuration ou du code, en spécifiant des invites, des outils et des modules de mémoire. Le playground exécute plusieurs agents simultanément, gère le routage des messages et enregistre l'historique des conversations. Il prend en charge les intégrations de plugins pour des sources de données externes, des backends mémoire personnalisables (en mémoire ou persistants) et une interface web pour les tests. Utilisez-le pour prototyper des chatbots, des assistants virtuels et des flux de travail automatisés avant le déploiement en production.

MemoryPlugin ajoute une mémoire à long terme à vos discussions avec l'IA, permettant à des outils comme ChatGPT, Claude, Gemini et d'autres de se souvenir de détails importants au fil des conversations. Cela réduit la nécessité de répéter les informations et améliore la personnalisation et l'efficacité de vos interactions avec l'IA. En utilisant l'extension Chrome et en vous connectant via memoryplugin.com, vous pouvez gérer ce que l'IA se souvient et garantir que vos discussions reposent toujours sur une base de connaissances cohérente, ce qui conduit à une assistance meilleure et plus rapide.

ThinkThread permet aux développeurs d'ajouter une mémoire persistante aux applications alimentées par ChatGPT. Il encode chaque échange à l'aide de Sentence Transformers et stocke les embeddings dans des magasins de vecteurs populaires. Lors de chaque nouvelle entrée utilisateur, ThinkThread effectue une recherche sémantique pour récupérer les messages passés les plus pertinents et les injecte comme contexte dans le prompt. Ce processus assure la continuité, réduit l'effort d'ingénierie des prompts, et permet aux bots de se souvenir de détails à long terme tels que les préférences utilisateur, l'historique des transactions ou les informations spécifiques au projet.

Agent Workflow Memory est une bibliothèque Python conçue pour augmenter les agents IA avec une mémoire persistante dans des workflows complexes. Elle exploite des magasins vectoriels pour encoder et récupérer le contexte pertinent, permettant aux agents de se souvenir des interactions passées, de maintenir l'état et de prendre des décisions éclairées. La bibliothèque s'intègre parfaitement avec des frameworks comme le WorkflowAgent de LangChain et offre des rappels de mémoire personnalisables, des politiques d'éviction de données, et le support pour divers backends de stockage. En stockant l'historique des conversations et les métadonnées des tâches dans des bases de données vectorielles, elle permet d'effectuer des recherches par similarité sémantique pour faire apparaître les souvenirs les plus pertinents. Les développeurs peuvent affiner les périmètres de récupération, compresser les données historiques, et implémenter des stratégies de persistance personnalisées. Idéal pour des sessions longues, la coordination multi-agent et les dialogues riches en contexte, Agent Workflow Memory assure que les agents IA fonctionnent avec continuité, permettant des interactions plus naturelles et sensibles au contexte tout en réduisant la redondance et en améliorant l'efficacité.