本質上，Memary 提供一個模組化的記憶管理系統，專為大型語言模型代理而設。通過統一 API 抽象記憶體交互，支援多種儲存後端，包括內存字典、Redis 進行分散快取以及 Pinecone 或 FAISS 等向量存儲進行語義搜尋。用戶可以定義基於結構的記憶（情節、語義或長期）並利用嵌入模型自動填充向量儲存。檢索功能允許在對話中召回相關記憶，提升代理的回應質量與過往交互或專用領域資料相關性。設計上具擴展性，Memary 支援定制後端與嵌入函數，適合打造穩健且有狀態的 AI 應用，如虛擬助手、客戶服務機器人及需持久知識的研究工具。

Memonto作為AI代理的中介庫，規劃整個記憶生命週期。在每次對話回合中，它記錄用戶和AI訊息，萃取重要細節，生成簡潔摘要。這些摘要會轉換為嵌入並存入向量數據庫或文件存儲中。在構建新對話提示時，Memonto執行語義搜尋以獲取最相關的歷史記憶，使代理保持上下文，回憶用戶偏好，並提供個性化回應。它支援多種存儲後端（SQLite、FAISS、Redis），並提供可配置的流程管道用於嵌入、摘要與檢索。開發者能無縫整合Memonto到現有的代理框架中，提升連貫性與長期互動。

GenAI Processors 提供一套可重複使用且可配置的處理器庫，用於建立端到端的生成式 AI 工作流程。開發者可以引入文件、將其分割成語意區塊、生成嵌入、存取和查詢向量、應用抽取策略，並動態構建提示詞以呼叫大型語言模型。其即插即用設計方便擴充自訂處理步驟，無縫整合 Google Cloud 服務或外部向量存儲，並協調複雜的 RAG 管道，適用於問答、摘要及知識檢索等任務。