Agent Workflow Memory — это библиотека Python, разработанная для усиления возможностей ИИ-агентов с помощью постоянной памяти при выполнении сложных рабочих процессов. Она использует векторные хранилища для кодирования и извлечения релевантного контекста, позволяя агентам помнить прошлые взаимодействия, сохранять состояние и принимать обоснованные решения. Библиотека безупречно интегрируется с такими фреймворками, как WorkflowAgent из LangChain, и обеспечивает настраиваемые обратные вызовы памяти, политики удаления данных и поддержку различных бэкендов хранения. Сохраняя истории диалогов и метаданные задач в векторных базах, она позволяет выполнять семантический поиск по сходству и выявлять наиболее релевантные воспоминания. Разработчики могут настраивать области поиска, сжимать исторические данные и реализовывать собственные стратегии сохранения. Идеально подходит для долгосрочных сессий, координации многопользовательских агентов и диалогов, насыщенных контекстом, гарантируя, что ИИ-агенты работают с непрерывностью, обеспечивая более естественные, контекстно-осознанные взаимодействия, при этом снижая дублирование и повышая эффективность.

Sherloq - это платформа следующего поколения, ориентированная на совместное управление SQL-данными. Она позволяет командам легко создавать, сохранять и делиться запросами по различным проектам, значительно сокращая время, затрачиваемое на извлечение и анализ данных. Автоматизируя процесс документооборота, Sherloq помогает пользователям быстро находить и понимать свои данные. Платформа бесшовно интегрируется с популярными IDE и не требует перестройки существующих рабочих процессов, что делает ее идеальным инструментом для команд, ориентированных на данные, стремящихся повысить производительность и сотрудничество.