Pebbling AI est une infrastructure mémoire dédiée conçue pour améliorer les capacités des agents IA. En proposant des intégrations de stockage vectoriel, un support pour la génération augmentée par récupération et des politiques de gestion de mémoire personnalisables, elle garantit une gestion efficace du contexte à long terme. Les développeurs peuvent définir des schémas de mémoire, construire des graphes de connaissances et définir des politiques de rétention pour optimiser l’utilisation des jetons et la pertinence. Avec des tableaux de bord analytiques, les équipes surveillent la performance de la mémoire et l’engagement des utilisateurs. La plateforme supporte la coordination multi-agent, permettant à des agents séparés de partager et accéder à des connaissances communes. Que ce soit pour construire des chatbots conversationnels, des assistants virtuels ou des workflows automatisés, Pebbling AI rationalise la gestion de la mémoire pour offrir des expériences personnalisées et riches en contexte.

MInD est un cadre de mémoire basé sur Python conçu pour renforcer les agents IA pilotés par LLM avec des capacités de mémoire robustes. Il permet aux agents de capturer les entrées utilisateur et les événements système comme des journaux épisodiques, de condenser ces journaux en résumés sémantiques et de récupérer des souvenirs pertinents à la demande. Avec des politiques de rétention configurables, une recherche de similarité et un résumé automatique, MInD maintient une base de connaissances persistante que les agents consultent lors de l’inférence. Cela garantit qu’ils se souviennent avec précision des interactions précédentes, adaptent leurs réponses en fonction de l’historique et offrent des dialogues personnalisés et cohérents sur plusieurs sessions.