Agent Workflow Memory é uma biblioteca Python projetada para aprimorar agentes de IA com memória persistente em fluxos de trabalho complexos. Ela usa armazéns vetoriais para codificar e recuperar contexto relevante, permitindo que os agentes lembrem de interações passadas, mantenham o estado e tomem decisões informadas. A biblioteca integra-se facilmente com frameworks como o WorkflowAgent do LangChain, oferecendo callbacks de memória personalizáveis, políticas de exclusão de dados e suporte a diversos backends de armazenamento. Ao alojar históricos de conversas e metadados de tarefas em bancos de dados vetoriais, permite buscas por similaridade semântica para exibir as memórias mais relevantes. Desenvolvedores podem ajustar escopos de recuperação, comprimir dados históricos e implementar estratégias de persistência personalizadas. Ideal para sessões de longa duração, coordenação multiagente e diálogos ricos em contexto, o Agent Workflow Memory garante que os agentes de IA operem com continuidade, facilitando interações mais naturais e conscientes do contexto, além de reduzir redundâncias e melhorar a eficiência.

Sherloq é uma plataforma colaborativa de próxima geração focada na gestão de dados SQL. Permite que as equipes criem, salvem e compartilhem facilmente consultas em diversos projetos, reduzindo significativamente o tempo gasto na recuperação e análise de dados. Ao automatizar o processo de documentação, ajuda os usuários a encontrar e entender rapidamente seus dados. A plataforma integra-se perfeitamente com IDEs populares e não requer reestruturação dos fluxos de trabalho existentes, tornando-se uma ferramenta ideal para equipes orientadas por dados que buscam aumentar a produtividade e a colaboração.