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。

NeuralGPTは、モジュラーコンポーネントと標準化されたパイプラインを提供することでAIエージェント開発を簡素化します。カスタマイズ可能なエージェントクラス、検索強化生成（RAG）、会話のコンテキストを保持するメモリ層を備えています。開発者は、セマンティック検索用にベクターデータベース（Chroma、Pinecone、Qdrant）を統合したり、外部APIやコマンドライン呼び出しを実行するツールエージェントを定義したりできます。フレームワークはOpenAI、Hugging Face、Azure OpenAIといった複数のLLMバックエンドをサポートします。NeuralGPTにはクイックプロトタイピング用のCLIと、プログラム制御用のPython SDKが含まれています。ログ記録、エラー処理、拡張性のあるプラグインアーキテクチャを備え、インテリジェントアシスタントやチャットボット、自動化ワークフローの展開を高速化します。

ChainStreamは、モバイルとデスクトップ向けのクロスプラットフォーム推論フレームワークで、大規模言語モデルの部分出力をリアルタイムでストリーミングします。LLM推論をサブモデルチェーンに分割し、トークンの逐次配信を可能にし、遅延を低減します。開発者はシンプルなC++ APIを使ってChainStreamをアプリに統合し、ONNX RuntimeやTFLiteを選択し、パイプラインのステージをカスタマイズできます。Android、iOS、Windows、Linux、macOS上で動作し、サーバー依存なしに真のデバイス内AIチャット、翻訳、アシスタント機能を実現します。