MindSearch提供一個模組化的檢索增強生成架構，旨在提高大型語言模型的即時知識存取能力。它連接到多種資料來源，包括本地檔案系統、文件存庫和雲端向量數據庫，並利用可配置的嵌入模型進行索引和嵌入。在運行期間，它可檢索最相關的上下文，使用可定制的評分函數重新排序結果，並為LLM組織一個全面的提示以生成準確的回應。它亦支援快取、多模態資料類型及結合多個檢索器的管線。Powerful API讓開發者可以調整嵌入參數、檢索策略、分塊方法與提示模板。無論是建立對話AI助手、問答系統還是領域專屬聊天機器人，MindSearch都能簡化外部知識整合。

Python AGNO Memory Agent通過組織記憶於AGNO框架中，提供結構化的代理記憶方法。它利用嵌入模型將文本記憶轉換為向量表示，並存儲於可配置的向量存儲如ChromaDB、FAISS或SQLite。代理能夠新增記憶，查詢相關過往事件，更新過時條目或刪除不相關資料。該庫提供時間軸追蹤、多代理場景的命名空間記憶存儲，以及可定制的相似度閾值，並易於與流行的LLM框架集成，也可擴展為使用自定義嵌入模型以適應不同的AI代理應用。