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。

Empathic Agents JS提供一個堅固的架構，用於在JavaScript中創建具有情感意識的對話代理。開發者可以定義自訂的情緒狀態、根據用戶輸入更新它們，並在短期及長期記憶模組中存儲語境。代理利用提供的整合，運用OpenAI GPT-3.5或相容的LLM，使對話動態化、情境相關且具同理心。此函式庫支持配置回應風格、情感驅動的分歧邏輯及記憶管理掛鉤，以達到個性化效果。模組化設計允許擴展自訂行動，適用於客服支援、教育輔導、伴侶機器人等以同理心為核心的應用。Empathic Agents JS可在瀏覽器與Node.js環境中運行，簡化部署於Web與伺服器平台。