MInD é uma estrutura de memória baseada em Python projetada para aprimorar agentes de IA impulsionados por LLM com capacidades robustas de memória. Ela permite que os agentes captem entradas do usuário e eventos do sistema como registros episódicos, condensem esses registros em resumos semânticos e recuperem memórias relevantes sob demanda. Com políticas de retenção configuráveis, busca por similaridade e sumarização automática, o MInD mantém uma base de conhecimento persistente que os agentes consultam durante inferências. Isso garante que eles relembrem interações anteriores com precisão, adaptem respostas com base no histórico e ofereçam diálogos personalizados e coerentes em várias sessões.