Xemantic AI Tool Schemaは、AIエージェントツールの記述、検証、呼び出し方法を標準化するためのJSON SchemaとTypeScript型定義の集合です。開発者は、名前や説明、パラメータなどのツールメタデータを定義し、スキーマに対してインスタンスを検証したり、開発中に生成されたTypeScriptインターフェースを使用できます。Schemaは、パラメータの型、ネスト構造、デフォルト値、バージョン管理をサポートし、堅牢な検証と互換性を保証します。一定のスキーマに従うことで、AIエージェントは実行時にツールを確実に発見し呼び出すことができ、保守性の向上と連携エラーの削減につながります。このパッケージは、Xemantic AIエージェントとシームレスに統合でき、カスタム用途にも拡張可能です。

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。

RecurSearchは、再帰的な意味検索を可能にし、Retrieval-Augmented Generation（RAG）やAIエージェントのワークフローを向上させるためのオープンソースのPythonライブラリです。ユーザーはクエリとドキュメントをベクトル空間に埋め込み、前回の結果に基づいてクエリを繰り返し洗練し、メタデータやキーワードのフィルターを適用し、結果を要約または集約します。このステップごとの洗練により、精度が向上し、API呼び出しを削減し、エージェントが大規模なコーパスから深くネストされたまたはコンテキスト固有の情報を抽出しやすくなります。