Agentic Shared Memory — это надёжное решение для управления контекстными данными в системах с несколькими агентами, управляемых ИИ. Используя векторные встраивания и эффективные структуры данных, он хранит наблюдения, решения и переходы состояния агентов, обеспечивая беспрепятственный доступ и обновление контекста. Агенты могут запрашивать совместную память для доступа к прошлым взаимодействиям или глобальному знанию, способствуя согласованному поведению и совместной работе по решению проблем. Библиотека поддерживает быстрые интеграции с популярными фреймворками ИИ, такими как LangChain или пользовательские организаторы агентов, предлагая настраиваемые стратегии хранения, окна контекста и функции поиска. Скрывая управление памятью, разработчики могут сосредоточиться на логике агента, одновременно обеспечивая масштабируемое и последовательное управление памятью в распределённых или централизованных системах. Это повышает общую производительность системы, снижает избыточные вычисления и усиливает интеллект агентов со временем.

JaCaMo предоставляет единое окружение для разработки и запуска многоагентных систем (MAS), объединяя три основных компонента: язык программирования агентов Jason для агентов на базе BDI, CArtAgO для моделирования окружающей среды с помощью артефактов и Moise для задания организационных структур и ролей. Разработчики могут писать планы агентов, определять артефакты с операциями и организовывать группы агентов в рамках нормативных структур. Платформа включает инструменты для симуляции, отладки и визуализации взаимодействий MAS. Благодаря поддержке распределённого выполнения, репозиториям артефактов и гибкому обмену сообщениями, JaCaMo позволяет быстро создавать прототипы и проводить исследования в областях, таких как ройоподобный интеллект, коллаборативная робототехника и распределённое принятие решений. Его модульная архитектура обеспечивает масштабируемость и расширяемость для академических и промышленных проектов.