A-Mem設計用於無縫整合Python為基礎的AI代理框架，提供三大不同的記憶模組：每集上下文的情境記憶、即時過去行動的短期記憶，以及隨時間累積知識的長期記憶。開發者可以自訂記憶容量、保留策略與序列化儲存後端，如記憶體或Redis。此函式庫包含高效的索引演算法，用於根據相似度及上下文窗伍來檢索相關記憶。將A-Mem的記憶處理器插入代理的感知-行動循環中，使用者可在運行時儲存觀察、行動與結果，並查詢過去經驗來輔助當前決策。其模組化設計便於在強化學習、對話AI、機器人導航等任務中快速實驗，這些任務需具備情境感知與時間推理能力。

MInD 是一個基於 Python 的記憶框架，旨在為由 LLM 驅動的 AI 代理提供強大的記憶能力。它可以捕捉用戶輸入和系統事件作為事件日誌，將這些日誌濃縮為語義摘要，並根據需求檢索相關記憶。通過可配置的保留策略、相似度搜尋與自動摘要，MInD 維持一個持久的知識庫，供代理在推理時查詢。這確保它們能準確回憶先前的互動、根據歷史調整回應，並在多個會話中提供個性化且連貫的對話。