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.

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.