Memonto fonctionne comme une bibliothèque intermédiaire pour les agents IA, orchestrant tout le cycle de vie de la mémoire. Lors de chaque tour de conversation, il enregistre les messages utilisateur et IA, distille les détails importants et crée des résumés concis. Ces résumés sont convertis en embeddings et stockés dans des bases de données vectorielles ou des systèmes de fichiers. Lors de la création de nouveaux prompts, Memonto effectue des recherches sémantiques pour récupérer les souvenirs historiques les plus pertinents, permettant aux agents de maintenir le contexte, de se souvenir des préférences de l'utilisateur et de fournir des réponses personnalisées. Il supporte plusieurs backends de stockage (SQLite, FAISS, Redis) et offre des pipelines configurables pour l'intégration de l'embedding, du résumé et de la récupération. Les développeurs peuvent intégrer Memonto de manière transparente dans des frameworks d'agents existants, renforçant ainsi la cohérence et l'engagement à long terme.

Cognita offre une architecture modulaire pour la création d’applications RAG : ingestion et indexation des documents, sélection parmi OpenAI, TrueFoundry ou des fournisseurs tiers d’intégration, et configuration des pipelines de récupération via YAML ou Python DSL. Son interface frontend intégrée permet de tester les requêtes, d’ajuster les paramètres de récupération et de visualiser la similarité vectorielle. Une fois validé, Cognita fournit des modèles de déploiement pour Kubernetes et les environnements serverless, permettant de faire évoluer des assistants IA basés sur la connaissance en production avec observabilité et sécurité.