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.

MInD — это фреймворк памяти на Python, предназначенный для расширения возможностей LLM-агентов с надежной памятью. Он позволяет агентам захватывать пользовательские вводы и системные события как эпизодические логи, сокращать эти логи в семантические резюме и извлекать релевантные воспоминания по требованию. Благодаря настраиваемым политикам хранения, поиску по похожести и автоматическому суммированию, MInD поддерживает постоянно доступную базу знаний, которую используют агенты для точного воспоминания предыдущих взаимодействий, адаптации ответов на основе истории и предоставления персонализированных, связных диалогов в течение нескольких сессий.