LangGraph-Chatchat выступает в роли плагина управления памятью для фреймворка ChatChat, использующий модель графовой базы данных LangGraph для хранения и извлечения контекста диалога. В процессе работы пользовательский ввод и ответы агента преобразуются в семантические узлы с связями, формируя полную графу знаний. Эта структура позволяет эффективно выполнять запросы по сходству, ключевым словам или пользовательским фильтрам. Плагин поддерживает настройку сохранения памяти, слияния узлов и политики TTL, обеспечивая сохранение релевантного контекста без излишнего нагромождения. Благодаря встроенным сериализаторам и адаптерам, LangGraph-Chatchat легко интегрируется в развертывания ChatChat, предоставляя разработчикам надежное решение для создания ИИ-агентов с долговременной памятью, повышенной релевантностью ответов и обработкой сложных диалогов.

SimplerLLM предоставляет разработчикам минималистичный API для создания цепочек LLM, определения действий агентов и организации вызовов инструментов. Благодаря встроенным абстракциям для хранения памяти, шаблонов подсказок и парсинга результатов, пользователи могут быстро создавать диалоговых агентов, сохраняющих контекст между взаимодействиями. Фреймворк беспрепятственно интегрируется с моделями OpenAI, Azure и HuggingFace, а также поддерживает расширяемые наборы инструментов для поиска, калькуляторов и собственных API. Его лёгкое ядро минимизирует зависимости, обеспечивая гибкую разработку и лёгкое развертывание в облаке или на периферии. Будь то создание чатботов, QA-ассистентов или автоматизаторов задач, SimplerLLM упрощает создание полноценной цепочки работы LLM-агентов.