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.

Agentic Shared Memory fornece uma solução robusta para gerenciamento de dados contextuais em ambientes multi-agente movidos por IA. Aproveitando embeddings vetoriais e estruturas de dados eficientes, ela armazena observações, decisões e transições de estado dos agentes, permitindo recuperação e atualização de contexto de forma contínua. Os agentes podem consultar a memória compartilhada para acessar interações passadas ou conhecimento global, promovendo comportamentos coerentes e resolução colaborativa de problemas. A biblioteca suporta integração plug-and-play com frameworks populares de IA como LangChain ou orquestradores de agentes personalizados, oferecendo estratégias de retenção personalizáveis, janelas de contexto e funções de busca. Ao abstrair o gerenciamento de memória, os desenvolvedores podem focar na lógica do agente, garantindo manipulação escalável e consistente de memória em implantações distribuídas ou centralizadas. Isso melhora o desempenho geral do sistema, reduz cálculos redundantes e aumenta a inteligência dos agentes ao longo do tempo.