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。

LangGraph Agent將LLMs與圖結構記憶相結合，以建立能記憶事實、推理關係並在需要時調用外部函數或工具的自主代理。開發者定義記憶架構為圖節點與邊，插入自訂工具或API，並通過可配置的規劃者與執行器協調代理工作流程。此方法提升語境保持、促進知識驅動的決策，並支持在多元應用中進行動態工具調用。