IMMA (Interactive Multi-Modal Memory Agent) est un cadre modulaire conçu pour améliorer l’IA conversationnelle avec une mémoire persistante. Il encode le texte, les images et d’autres données des interactions passées dans un stockage mémoire efficace, effectue une récupération sémantique pour fournir un contexte pertinent lors de nouveaux dialogues, et applique des techniques de résumé et de filtrage pour maintenir la cohérence. Les API de IMMA permettent aux développeurs de définir des politiques d’insertion et de récupération de mémoire personnalisées, d’intégrer des embeddings multimodaux et de peaufiner l’agent pour des tâches spécifiques au domaine. En gérant le contexte utilisateur à long terme, IMMA supporte des cas d’usage nécessitant continuité, personnalisation et raisonnement multi-tours sur des sessions prolongées.

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.