KoG Playground est une plateforme open-source basée sur le navigateur, conçue pour simplifier le développement d'agents de génération augmentée par récupération (RAG). Elle se connecte à des bases de données vectorielles populaires comme Pinecone ou FAISS, permettant aux utilisateurs d'ingérer des corpus de texte, de calculer des embeddings et de configurer visuellement des pipelines de récupération. L'interface offre des composants modulaires pour définir des modèles de prompts, des backends LLM (OpenAI, Hugging Face) et des gestionnaires de chaîne. Des logs en temps réel affichent l'utilisation des tokens et les métriques de latence pour chaque appel API, aidant ainsi à optimiser la performance et le coût. Les utilisateurs peuvent ajuster les seuils de similarité, les algorithmes de re-ranking et les stratégies de fusion des résultats à la volée, puis exporter leur configuration sous forme d'extraits de code ou de projets reproductibles. KoG Playground facilite le prototypage pour les chatbots basés sur la connaissance, les applications de recherche sémantique et les assistants IA personnalisés avec peu de programmation nécessaire.

Python AGNO Memory Agent offre une approche structurée de la mémoire des agents en organisant les souvenirs via un cadre AGNO. Il utilise des modèles d'intégration pour convertir les souvenirs textuels en représentations vectorielles et les stocke dans des magasins de vecteurs configurables comme ChromaDB, FAISS ou SQLite. Les agents peuvent ajouter de nouveaux souvenirs, interroger les événements passés pertinents, mettre à jour des entrées obsolètes ou supprimer des données non pertinentes. La bibliothèque propose un suivi chronologique, des magasins de mémoire avec espaces de noms pour des scénarios multi-agents, et des seuils de similarité personnalisables. Elle s'intègre facilement aux frameworks LLM populaires et peut être étendue avec des modèles d'intégration personnalisés pour diverses applications d'agents IA.