IMMA (Agente de Memória Multimodal Interativa) é uma estrutura modular projetada para aprimorar a IA de conversação com memória persistente. Ela codifica texto, imagem e outros dados de interações passadas em um armazenamento de memória eficiente, realiza recuperação semântica para fornecer contexto relevante durante novos diálogos, e aplica técnicas de resumo e filtragem para manter a coerência. As APIs do IMMA permitem que desenvolvedores definam políticas de inserção e recuperação de memória personalizadas, integrando embeddings multimodais e ajustando o agente para tarefas específicas de domínio. Ao gerenciar o contexto do usuário a longo prazo, o IMMA suporta casos de uso que exigem continuidade, personalização e raciocínio em múltiplas etapas ao longo de sessões estendidas.

Pebbling AI é uma infraestrutura de memória dedicada projetada para aprimorar as capacidades do agente de IA. Ao oferecer integrações de armazenamento vetorial, suporte à geração aumentada por recuperação e poda de memória personalizável, garante um processamento eficiente de contexto de longo prazo. Os desenvolvedores podem definir esquemas de memória, construir gráficos de conhecimento e estabelecer políticas de retenção para otimizar o uso de tokens e relevância. Com painéis de análise, as equipes monitoram o desempenho da memória e o engajamento dos usuários. A plataforma suporta coordenação de múltiplos agentes, permitindo que agentes separados compartilhem e acessem conhecimento comum. Seja construindo bots de conversação, assistentes virtuais ou fluxos de trabalho automatizados, o Pebbling AI simplifica o gerenciamento de memória para oferecer experiências personalizadas e ricas em contexto.