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.

NeuralGPT는 모듈형 구성요소와 표준화된 파이프라인을 제공하여 AI 에이전트 개발을 간소화합니다. 핵심적으로 커스터마이즈 가능한 에이전트 클래스, 검색 강화 생성(RAG), 그리고 대화 맥락을 유지하는 메모리 레이어를 갖추고 있습니다. 개발자는 의미론적 검색을 위한 벡터 데이터베이스(Chroma, Pinecone, Qdrant)를 통합하거나, 외부 API 또는 명령어 호출을 수행하는 도구 에이전트를 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Hugging Face, Azure 등 여러 LLM 백엔드를 지원하며, 빠른 프로토타이핑을 위한 CLI와 프로그래밍 컨트롤을 위한 Python SDK를 포함합니다. 내장 로그, 오류 처리, 확장 가능한 플러그인 아키텍처를 갖추어 스마트 어시스턴트, 챗봇, 자동화 워크플로우 배포를 가속화합니다.

ChainStream은 대형 언어 모델의 부분 출력을 실시간으로 스트리밍하는 크로스 플랫폼 모바일 및 데스크탑 추론 프레임워크입니다. LLM 추론을 하위 모델 체인으로 분할하여 점진적 토큰 전달을 가능하게 하며, 인지된 지연 시간을 줄입니다. 개발자는 간단한 C++ API를 사용하여 ChainStream을 앱에 통합할 수 있으며, ONNX Runtime 또는 TFLite와 같은 백엔드 선택 및 파이프라인 단계 맞춤화도 가능합니다. 이는 Android, iOS, Windows, Linux, macOS에서 실행되어 서버 의존 없이 AI 기반 채팅, 번역, 어시스턴트 기능을 온 디바이스에서 제공합니다.