Agentic Shared Memoryは、AI駆動のマルチエージェント環境においてコンテキストデータを管理する強力なソリューションを提供します。ベクトル埋め込みと効率的なデータ構造を活用して、エージェントの観察、決定、状態遷移を保存し、シームレスなコンテキストの検索と更新を可能にします。エージェントは共有メモリをクエリして過去のやり取りやグローバルな知識にアクセスでき、一貫性のある動作と協力的な問題解決を促進します。このライブラリは、LangChainやその他のフレームワークとのプラグアンドプレイの統合をサポートし、カスタマイズ可能な保持戦略、コンテキストウィンドウ、検索機能を提供します。メモリ管理を抽象化することで、開発者はエージェントのロジックに集中でき、分散または集中型展開においてもスケーラブルで一貫したメモリ処理を保証します。これにより、システムの全体パフォーマンスが向上し、冗長な計算が削減され、時間とともにエージェントの知能が向上します。

LlamaIndexは、Python用の開発者志向のライブラリであり、大規模な言語モデルとプライベートまたはドメイン固有のデータのギャップを埋めることを目的としています。ベクトル、ツリー、キーワードインデックスなど複数のインデックスタイプを提供し、データベース、ファイルシステム、Web APIのためのアダプターも備えています。ドキュメントをノードに分割し、一般的な埋め込みモデルを用いてノードを埋め込み、インテリジェントなリトリーバルを行いLLMにコンテキストを供給するツールが含まれています。キャッシングやクエリスキーマ、ノード管理を備え、LlamaIndexはリトリーバル強化生成の構築を効率化し、チャットボットやQAサービス、分析パイプラインにおいて高精度かつコンテキスト豊富な応答を実現します。