A-Memは、PythonベースのAIエージェントフレームワークとシームレスに連携するように設計されており、次の３つの異なるメモリモジュールを提供します：エピソードごとのコンテキストを保持するエピソードメモリ、即時の過去の行動のための短期メモリ、時間とともに知識を蓄積する長期メモリ。開発者は、容量、保持ポリシー、シリアライズバックエンド（メモリやRedis）をカスタマイズできます。ライブラリには、類似性とコンテキストウィンドウに基づいて関連性の高い記憶を高速に検索する効率的なインデキシングアルゴリズムが含まれています。これらのメモリハンドラーをエージェントの知覚-アクションループに挿入することで、観測、行動、結果を保存し、過去の経験を照会して現在の意思決定を支援できます。このモジュール化された設計は、強化学習、対話型AI、ロボットナビゲーションなど、コンテキスト認識や時間的推論を必要とするタスクでの迅速な実験を可能にします。

Empathic Agents JSは、JavaScriptで感情認識を持つ会話エージェントを作成するための堅牢なフレームワークを提供します。開発者はカスタムの感情状態を定義し、それらをユーザー入力に応じて更新し、短期・長期メモリにコンテキストを保存できます。このエージェントは、提供された統合を通じてOpenAI GPT-3.5または互換性のあるLLMを活用し、動的で文脈に適したエンパシーに基づく対話が可能です。レスポンススタイルや感情に基づく分岐ロジック、メモリ管理のフックもサポートし、カスタマイズ性に優れています。そのモジュール式設計により、カスタムアクションによる拡張が可能であり、カスタマーサポート、教育チューター、協調ロボットなどのエンパシーが重要なアプリケーションに適しています。Empathic Agents JSはブラウザとNode.jsの両方で動作し、Web及びサーバープラットフォームへの展開を容易にします。