LangGraph-Chatchat는 LangGraph의 그래프 데이터베이스 모델을 활용하여 대화 맥락을 저장 및 검색하는 ChatChat 대화 프레임워크용 메모리 관리 플러그인입니다. 런타임 동안 사용자 입력과 에이전트 응답은 의미 노드로 변환되어 관계를 형성하며, 포괄적인 지식 그래프를 생성합니다. 이 구조는 유사도 지표, 키워드 또는 맞춤 필터를 기반으로 과거 상호작용을 효율적으로 검색할 수 있게 합니다. 또한, 메모리 지속성, 노드 병합, TTL 정책의 구성을 지원하여 관련 맥락을 적절히 유지하면서 과부하를 방지합니다. 내장된 직렬화기와 어댑터를 통해 ChatChat 배포에 원활하게 통합 가능하며, 장기 기억 유지, 응답 관련성 향상, 복잡한 대화 흐름 처리를 지원합니다.

Memonto는 AI 에이전트의 미들웨어 라이브러리로, 전체 메모리 수명 주기를 조율합니다. 각 대화 턴마다 사용자 및 AI 메시지를 기록하고, 중요한 세부 정보를 요약하며, 이 요약을 임베딩으로 변환하여 저장합니다. 새 프롬프트를 생성할 때, Memonto는 의미론적 검색을 수행하여 가장 관련성 높은 과거 기억을 검색하며, 에이전트가 맥락을 유지하고, 사용자 선호도를 기억하며, 맞춤형 응답을 제공할 수 있도록 합니다. SQLite, FAISS, Redis 등 여러 저장소 백엔드를 지원하며, 임베딩, 요약, 검색을 위한 구성 가능한 파이프라인을 제공합니다. 개발자는 기존 에이전트 프레임워크에 쉽게 통합하여 일관성과 장기 참여를 강화할 수 있습니다.

FAgent는 환경 추상화, 정책 인터페이스, 도구 커넥터를 포함하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 인기 있는 LLM 서비스와의 통합을 지원하고, 컨텍스트 유지를 위한 메모리 관리와 에이전트 행동을 기록·모니터링하는 관찰 계층을 제공합니다. 개발자는 커스텀 도구와 액션을 정의하고, 다단계 워크플로우를 조율하며, 시뮬레이션 기반 평가를 수행할 수 있습니다. 또한 데이터 수집, 성능 지표, 자동 테스트를 위한 플러그인도 갖추고 있어 연구, 프로토타이핑, 다양한 도메인에서 자율 에이전트의 배포에 적합합니다.