MemontoはAIエージェント向けのミドルウェアライブラリとして、完全なメモリーライフサイクルを調整します。各会話ターンで、ユーザとAIのメッセージを記録し、重要な詳細を抽出し、コンパクトな概要を生成します。これらの概要は埋め込みに変換され、ベクトルデータベースやファイルベースのストアに保存されます。新しいプロンプトを構築する際、Memontoは意味的検索を行い、最も関連性の高い過去の記憶を取得し、コンテキストを維持し、ユーザの好みを思い出し、パーソナライズされた応答を可能にします。SQLite、FAISS、Redisなどの複数のストレージバックエンドをサポートし、埋め込み、概要化、検索のための設定可能なパイプラインを提供します。開発者は既存のエージェントフレームワークにMemontoをシームレスに統合でき、コヒーレンスと長期的なエンゲージメントを向上させます。

Memorは、言語モデルエージェントのための記憶サブシステムを提供し、過去のイベント、ユーザーの好み、コンテキストデータの埋め込みをベクトルデータベースに保存します。FAISSやElasticsearch、インメモリストアなど複数のバックエンドに対応しています。意味的類似性検索を使用して、エージェントはクエリの埋め込みやメタデータフィルターに基づいて関連する記憶を検索できます。Memorのカスタマイズ可能な記憶パイプラインには、チャンク化、インデックス作成、排除ポリシーが含まれ、スケーラブルな長期コンテキスト管理を実現します。これをエージェントのワークフローに統合し、動的な履歴コンテキストでプロンプトを豊かにし、複数セッションにわたる応答の関連性を向上させます。