KoG Playground — это платформа с открытым исходным кодом, основанная на браузере, предназначенная для упрощения разработки агентов с дополнением поиска (RAG). Она соединяется с популярными векторными хранилищами, такими как Pinecone или FAISS, позволяя пользователям вводить текстовые корпуса, вычислять встраивания и визуально настраивать пайплайны поиска. Интерфейс предлагает модульные компоненты для определения шаблонов подсказок, бэкендов LLM (OpenAI, Hugging Face) и обработчиков цепочек. В реальном времени отображаются логи использования токенов и метрики задержки для каждого вызова API, что помогает оптимизировать производительность и стоимость. Пользователи могут регулировать порог сходства, алгоритмы повторного ранжирования и стратегии слияния результатов в режиме реального времени, а затем экспортировать свою конфигурацию в виде фрагментов кода или воспроизводимых проектов. KoG Playground упрощает прототипирование чатботов на базе знаний, приложений для семантического поиска и пользовательских AI-ассистентов с минимальными затратами на кодирование.

Python AGNO Memory Agent предоставляет структурированный подход к памяти агента, организуя её через фреймворк AGNO. Он использует модели вложений для преобразования текстовой памяти в векторные представления и хранит их в настраиваемых векторных хранилищах, таких как ChromaDB, FAISS или SQLite. Агентам доступны добавление новой памяти, запросы релевантных прошлых событий, обновление устаревших записей или удаление нерелевантных данных. Библиотека предлагает отслеживание событий по времени, области памяти с пространственной сегрегацией для многоагентных сценариев и настраиваемые пороги поиска по сходству. Она легко интегрируется с популярными фреймворками LLM и может быть расширена пользовательскими моделями вложений для различных применений ИИ.