A-Mem은 Python 기반 AI 에이전트 프레임워크와 원활하게 통합하도록 설계되었으며, 세 가지 독립적인 메모리 모듈을 제공합니다: 에피소드별 맥락을 저장하는 에피소드 메모리, 즉각적인 과거 행동을 위한 단기 메모리, 시간에 따라 축적되는 지식을 위한 장기 메모리. 개발자는 용량, 보존 정책, 세션 직렬화 백엔드(인메모리 또는 Redis 등)를 사용자 정의할 수 있습니다. 라이브러리에는 유사성 및 맥락 창에 근거하여 관련 기억을 빠르게 검색하는 효율적인 인덱싱 알고리즘이 포함되어 있습니다. A-Mem의 메모리 핸들러를 에이전트의 인지-행동 루프에 삽입함으로써 사용자는 관측, 행동, 결과를 저장하고 과거 경험을 조회하여 현재 결정을 지원할 수 있습니다. 이러한 모듈식 설계는 강화학습, 대화 AI, 로보틱스 네비게이션 등 맥락 인식과 시간적 추론이 필요한 작업을 빠르게 실험할 수 있도록 합니다.

Kin은 영감, 개인화된 안내 및 실용적인 도움을 제공하여 여러분의 일상 생활을 향상시키기 위해 설계된 개인 AI입니다. Kin은 여러분의 개인 데이터가 기밀로 유지되도록 하여 여러분의 개인 정보 보호 및 보안에 중점을 두고 있습니다. 의미 기억 및 사건 기억과 같은 기능을 통해 Kin은 여러분의 개별 요구에 맞춰 상호작용을 조정합니다. 일상의 도전을 탐색하려 하거나, 창의력을 자극하거나, 단순히 누군가와 이야기를 나누고 싶을 때, Kin이 도와드리겠습니다.

MInD는 강력한 메모리 기능으로 LLM 구동 AI 에이전트를 확장하는 파이썬 기반 메모리 프레임워크입니다. 에이전트가 사용자 입력과 시스템 이벤트를 에피소드 로그로 캡처하고, 이를 의미적 요약으로 압축하며, 필요시 관련 기억을 검색할 수 있습니다. 설정 가능한 유지 정책, 유사도 검색, 자동 요약 기능을 통해 MInD는 인퍼런스 동안 참조하는 지속적인 지식 기반을 유지하여, 이전 상호작용을 정확히 기억하고 역사를 기반으로 응답을 조정하며 연속적이고 개인화된 대화를 제공합니다.