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.

Memor는 언어 모델 에이전트용 메모리 하위 시스템을 제공하며, 과거 이벤트, 사용자 선호도 및 맥락 데이터를 벡터 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. FAISS, ElasticSearch 및 인메모리 저장소와 같은 여러 백엔드를 지원합니다. 의미 유사성 검색을 사용하여 에이전트는 쿼리 임베딩과 메타데이터 필터를 기반으로 관련 메모리를 검색할 수 있습니다. Memo는 청크화, 인덱싱, 축출 정책이 포함된 맞춤형 메모리 파이프라인을 제공하여 확장 가능한 장기 맥락 관리를 보장합니다. 이를 에이전트 작업 흐름에 통합하여 동적 기록 맥락으로 프롬프트를 풍부하게 하고 다중 세션 간 응답 관련성을 향상시키십시오.

RedNote는 Python과 LangChain으로 구축된 오픈소스 AI 에이전트로, 사용자는 원시 텍스트 또는 문서 파일을 입력하여 자동 처리를 수행할 수 있습니다. 대형 언어 모델을 활용하여 간결한 요약을 생성하고, 작업 항목을 추출하며, 핵심 인사이트를 식별하고, 정보를 분류합니다. 에이전트는 내장된 메모리 저장소를 활용하여 세션 간 컨텍스트를 유지하며, 누적 지식 구축을 지원합니다. 사용자는 후속 질문을 통해 요약을 세밀하게 조정하거나 확장할 수 있으며, 결과를 구조화된 마크다운 파일로 내보낼 수 있습니다. RedNote의 모듈형 아키텍처와 플러그인 시스템은 Notion, Obsidian 등의 외부 서비스와의 통합을 가능하게 합니다. 이 솔루션은 개인과 팀의 노트 작성, 연구 통합, 지식 관리를 향상시킵니다.