Memor предоставляет подсистему памяти для агентов на базе языковых моделей, позволяющую сохранять векторные представления прошедших событий, предпочтений пользователей и контекстных данных в векторных базах данных. Поддерживаются несколько бэкендов, таких как FAISS, ElasticSearch и системы в памяти. С помощью поиска по семантическому сходству агенты могут получать релевантные воспоминания на основе запросных векторных представлений и фильтров метаданных. Настраиваемые пайплайны памяти Memor включают сегментацию, индексирование и политики вытеснения, обеспечивая масштабируемое управление контекстом на длительный срок. Интегрируйте это в рабочий процесс вашего агента для обогащения команд динамическим историческим контекстом и повышения релевантности ответов в многосессионных взаимодействиях.

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.