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.