Memor oferece um subsistema de memória para agentes de modelos de linguagem, permitindo armazenar embeddings de eventos passados, preferências de usuário e dados contextuais em bancos de dados vetoriais. Suporta múltiplos backends, como FAISS, ElasticSearch e armazenamentos em memória. Usando busca por similaridade semântica, os agentes podem recuperar memórias relevantes com base em embeddings de consulta e filtros de metadados. Pipelines de memória personalizáveis incluem segmentação, indexação e políticas de expulsão, garantindo gerenciamento escalável de contexto a longo prazo. Integre-o no fluxo de trabalho do seu agente para enriquecer prompts com contexto histórico dinâmico e melhorar a relevância das respostas em múltiplas sessões.