No seu núcleo, Memary fornece um sistema modular de gerenciamento de memória adaptado para agentes de modelos de linguagem grande. Ao abstrair as interações de memória por meio de uma API comum, ele suporta múltiplos backends de armazenamento, incluindo dicionários em memória, Redis para cache distribuído e armazenamentos vetoriais como Pinecone ou FAISS para busca semântica. Os usuários podem definir memórias baseadas em esquemas (episódicas, semânticas ou de longo prazo) e utilizar modelos de embedding para preencher automaticamente os armazenamentos vetoriais. Funções de recuperação permitem uma recordação relevante do contexto durante conversas, aprimorando as respostas dos agentes com interações passadas ou dados específicos de domínio. Projetado para extensibilidade, Memary pode integrar backends de memória personalizados e funções de embedding, sendo ideal para desenvolver aplicações robustas e com estado, como assistentes virtuais, bots de atendimento ao cliente e ferramentas de pesquisa que exigem conhecimento persistente ao longo do tempo.

Memor oferece um subsistema de memória para agentes de modelos de linguagem, permitindo armazenar embeddings de eventos passados, preferências de usuário e dados contextuais em bancos de dados vetoriais. Suporta múltiplos backends, como FAISS, ElasticSearch e armazenamentos em memória. Usando busca por similaridade semântica, os agentes podem recuperar memórias relevantes com base em embeddings de consulta e filtros de metadados. Pipelines de memória personalizáveis incluem segmentação, indexação e políticas de expulsão, garantindo gerenciamento escalável de contexto a longo prazo. Integre-o no fluxo de trabalho do seu agente para enriquecer prompts com contexto histórico dinâmico e melhorar a relevância das respostas em múltiplas sessões.