Best Agent Memory (2026)

1

Neon AI

Selfedokklik Postgres databases ja samamobilt arvutipildid (postgresbaas)

4.5 (4)

· freemium

Täielik arvustus

Neon AI on serverless Postgres platvorm, mis on loodud tänapäevase rakenduse arendamise toetamiseks, sealhulgas AI agentide poolt juhitud töökoormused. See pakub kohest andmebaasi eraldamist, harude loomist sarnaselt Gitiga ja automaatset skaleerimist, muutes selle hästi sobivaks meeskondadele, kes peavad kiiresti käivitama, testima ja keskkondi lõpetama. See teenus on suunatud tehisintellektil põhinevaid rakendusi ehitavatele arendajatele, pakkudes selliseid funktsioone nagu pgvectori tugi manustuste jaoks, koopia-on-write harud katsetamiseks ja API, mis võimaldab agendil luua ja hallata oma andmebaase programmeeritavalt. Neon eraldab salvestusruumi arvutusest, mis võimaldab skaalautuvust nullini hinna ja kiireid külma alguseid. Meeskonnad kasutavad Neonit tavaliselt SaaS-toodete, mitme üürniku rakenduste, eelvaatekeskkondade ja agendikäivitavate töövoogude jaoks, kus on vaja palju lühiajalisi andmebaase nõudmisel.

• Serverless Postgres automaatselt skaleeruva arvutusega
• Git-stiilis andmebaasi harud ja taastamine kindlasse ajapunkti
• pgvector laiendus manustuste ja sarnasuse otsinguks
• Andmesalvestuse ja arvutuse eraldamine
• Arendaja API programmeerimiseks andmebaasi haldamiseks
• Eelvaate keskkonnad ja CI/CD integreerimine

2

LangMem

LangChainist pärit SDK, mis annab AI-agentidele pikaajalise mälestuse, mis püsib ja kohandub vestluste vahel

4.0 (4)

· freemium

Täielik arvustus

LangMem on LangChaini meeskonna toodetud tarkvaraarenduse komplekt, mis keskendub AI-agentidele pikaajalise mälu andmisele. Kui enamik LLM-rakendusi on piiratud ühe seansi kontekstiaknaga, siis LangMem käsitleb püsivuse probleemi: kuidas agent saab säilitada kasulikku teavet paljude interaktsioonide vahel ja kasutada seda aja jooksul järjepidevamalt ja personaalsemalt käitumiseks. SDK pakub tööriistu mälestuste eraldamiseks, salvestamiseks ja taastamiseks agentide vestlustest. Selle asemel, et lihtsalt logida toorest transkriptsiooni, on see loodud interaktsioonide destilleerimiseks struktureeritud või semantilisteks mälestusteks, mida saab hiljem otsida ja taaskasutada. See võimaldab agendil meenutada fakte kasutaja kohta, akumuleeritud eelistusi või varasemaid otsuseid ning neid tulevaste vastuste kujundamiseks kasutada. LangMem eristab erinevaid mälestuste tüüpe, kontseptuaalselt laenates kognitiivsetest ideedest, nagu semantilised mälestused (faktid ja teadmised), episoodilised mälestust (varasemad sündmused ja interaktsioonid) ja protseduurilised mälestused (õpitud käitumised või juhised). See pakub utiliite nende mälestuste moodustamiseks ja värskendamiseks uue teabe saabumisel, et agendi arusaam võib areneda selle asemel, et jääda staatiliseks. See on loodud töötama laiemas LangChaini ja LangGraphi ökosüsteemis ning integreerub püsivate salvestusbackenditega, nii et mälestused jäävad ellu ühe protsessi piires. See muudab selle loomulikuks valikuks meeskondadele, kes juba ehitavad agente nendest raamistikest, kes soovivad lisada mälu kihti ilma retentsiooni ja konsolideerimise loogikat nullist kokku panemata. Nagu enamik tekkivaid agent-mälu tööriistu, on LangMem suunatud peamiselt arendajatele, kes on mugavad Pythoni ja LangChaini virnaga, mitte kodeerimata kasutajatele, ning pikaajalise agenti mälu valdkond on veel küpsemas, seega jätkuvalt arenevad mustrid ja API-d.

• Mälestuste eraldamine agentide vestlustest
• Mälestuste salvestamine ja semantilised otsingud
• Semantilised, episoodilised ja protseduurilised mälestuste kontseptsioonid
• Mälestuste värskendamine ja konsolideerimine aja jooksul
• Integreerimine püsivate salvestusbackenditega
• Ühilduvus LangGraphi agentidega