A-Mem разработан для беспрепятственной интеграции с фреймворками ИИ на Python, предоставляя три различных модуля памяти: эпизодическую для контекста каждого эпизода, краткосрочную для действий, совершенных недавно, и долгосрочную для накопления знаний с течением времени. Разработчики могут настраивать емкость памяти, политики удержания и бекенды сериализации, такие как хранение в памяти или Redis. Библиотека включает эффективные алгоритмы индексирования для поиска релевантных воспоминаний по сходству и окнам контекста. Вставляя обработчики памяти A-Mem в цикл восприятия-действия агента, пользователи могут сохранять наблюдения, действия и результаты, а также выполнять запросы к прошлым опыту для влияния на текущие решения. Такая модульная конструкция поддерживает быструю экспериментальную работу в обучении с подкреплением, диалоговом ИИ, навигации роботов и других задач, требующих осведомленности о контексте и временного мышления.

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.