A-Mem foi projetado para integrar-se perfeitamente com frameworks de IA baseados em Python, oferecendo três módulos distintos de memória: memória episódica para o contexto de cada episódio, memória de curto prazo para ações passadas imediatas e memória de longo prazo para acumular conhecimentos ao longo do tempo. Desenvolvedores podem personalizar a capacidade de memória, políticas de retenção e backends de serialização, como armazenamento em memória ou Redis. A biblioteca inclui algoritmos de indexação eficientes para recuperar memórias relevantes com base na similaridade e janelas de contexto. Inserindo os manipuladores de memória do A-Mem no ciclo percepção-ação, os usuários podem armazenar observações, ações e resultados e consultar experiências passadas para informar decisões atuais. Este design modular suporta rápida experimentação em aprendizagem por reforço, IA conversacional, navegação robótica e outras tarefas que exigem consciência de contexto e raciocínio temporal.

MARFT é uma biblioteca baseada em Python para LLMs, permitindo experimentos reprodutíveis e prototipagem rápida de sistemas de IA colaborativos.