GenAI Processors fournit une bibliothèque de processeurs réutilisables et configurables pour construire des flux de travail d'IA générative de bout en bout. Les développeurs peuvent ingérer des documents, les diviser en morceaux sémantiques, générer des embeddings, stocker et interroger des vecteurs, appliquer des stratégies de récupération, et construire dynamiquement des prompts pour les appels des grands modèles de langage. Son architecture plug-and-play permet une extension facile des étapes de traitement personnalisées, une intégration transparente avec les services Google Cloud ou d'autres magasins de vecteurs, et la gestion de pipelines RAG complexes pour des tâches telles que la réponse aux questions, le résumé et la récupération de connaissances.

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.