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Ferramentas KI-Memory-Management para todas as ocasiões

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KI-Memory-Management

  • A-Mem

    A-Mem fornece aos agentes de IA um módulo de memória que oferece armazenamento e recuperação de memória episódica, de curto prazo e de longo prazo.
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    O que é A-Mem?
    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.
    Recursos Principais do A-Mem
    • Módulo de memória episódica
    • Módulo de memória de curto prazo
    • Módulo de memória de longo prazo
    • Políticas de retenção personalizáveis
    • Indexação de memória escalável
    • Backends de armazenamento plug-and-play

  • Agentic Shared Memory

    Uma biblioteca Python que fornece memória compartilhada baseada em vetor para agentes de IA armazenarem, recuperarem e compartilharem contexto em diferentes fluxos de trabalho.
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    O que é Agentic Shared Memory?
    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.
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