Best Agent Memory (2026)

1

Neon AI

Serverlentelen Postgres a szerverek nélküli kiépítésre épül, a fejlett AI ügynökökkel és fejlesztők számára, akik gyorsan képesek tesztelni

4.5 (4)

· freemium

Teljes értékelés

A Neon AI szerver nélküli Postgres platform, melyet kifejezetten a modern alkalmazásfejlesztéshez terveztek, beleértve a mesterséges intelligencia-ügynökök által generált terheket is. Kínálatuk tartalmaz gyorsabb adatbázis-kiosztást, Githez hasonló ágakat, valamint automatikus méretezést, így kiváló választásnak számít azoknak a csapatoknak, akik azonnali környezetek felállítását, tesztelését és leállítását igénylik. A szolgalat fejlesztők felé van elérhető azzal a technológiával, akik AI hajtású alkalmazásokat fejlesztenek. Egyebek között van egy pgvector támogatás az oltalmazáshoz és egy úgynevezett copy-on-write ágazat a kísérleti célokra. A szolgalat biztosít egy API-t, amely az ügynököknek lehetővé teszi, hogy saját adatbázisaikat automatizálják és iránytartsák. A Neon külön tartja el a tárolt és számítási erőforrásokat, amely a szkálarezonanciához szükséges nullához számítás és a gyors hideg startokat teszi lehetővé. A csapatok szinte mindig a Neon alkalmazását használják több felhasználót szolgáló alkalmazásokhoz, előnézet-környezetekhez, ügynök-meghajtású munkafolyamatokhoz, ahol nagyszámú, alacsony élettartamú adatbázist igényelnek szükségleteik alapján.

• Serverlentelen Postgres a skálázható számítási részlelökkel
• Gitstílusú adatbáziságazatok és időpontból való helyreállítás
• pgvector kiterjesztés a hozzáilleszkedésekhez és az hasonlósági kereséshez
• A tárhelyelosztás és a számítási összetevők elszeparálása
• Fejlesztői API az adatbázisok programmatikus kezeléséhez
• Áttételes környezetek és CI/CD integráció

2

LangMem

Egy SDK a LangChain-től, amely az AI-ügynököknek hosszú távú memóriát biztosít, amely megmarad és alkalmazkodik a konverzációk között

4.0 (4)

· freemium

Teljes értékelés

A LangMem egy szoftvertervezési keretrendszer, amelyet a LangChain csapat fejlesztett ki, és amelynek célja, hogy az AI ügynököket hosszú távú emlékezettel lássa el. Az LLM alkalmazások legtöbbje korlátozott a egyes üzenetek kontextusablakára, a LangMem azonban címei a tartósulásnak, az agentnek, hogyan tárolhat hasznos információkat számos interakciójuk és viselkedhessen több összefüggésben és személyes általánosságra, hosszú távon. A programozási felület (SDK) kézi eszközöket biztosít az ügynökbeszélgetések emlékeinek kinyeréséhez, tárolásához és visszanyeréséhez. Az ügynök-interakciókat egyszerűen rögzítő felvételeketől függetlenül azt a célt tűzte ki, hogy az alkalmazást átalakítsa struktúrázott vagy szemantikus emlékké, amely később kereshetővé és újrafelhasználhatóvá válik. Ennek eredményeként egy ügynök később hívhatja vissza az olyan információkat, mint a felhasználóról gyűjtött tények, a megszerzett preferenciák vagy a korábbi döntések, és azokat a jövőbeli válaszokba is integrálhatja. A LangMem különböző fajtákat különböztet meg az emlékezet terén, koncepcionálisan kölcsönözve az emberi agyműködésből, mint például a szemantikus emlékezet (tények és tudás), az episztoláris emlékezet (múltbeli események és interakciók), és az eljárásos emlékezet (tanult magatartások vagy utasítások). Exponál szolgáltatásokat a fenti emlékezetek kialakításához és frissítéséhez új információk érkezésekor, így egy ügynök értelme egy dinamikusabb folyamaton változhat, mintsem statikus maradjon. A terméket a LangChain és a LangGraph-ökoszisztémába építve fejlesztették ki, és integrálja a tartós tároló háttérrel is, így az emlékek túlélnek egyetlen folyamatot is. Ez természetes passzolás a csapatokhoz, akik máris azokkal az keretrendszerekkel dolgoznak, akik szeretnék hozzáadni egy emlék réteget anélkül, hogy újrakoncepcionálnák a beszerzési és az integrációs logikát. Ahogy a legtöbb emelkedő ügynök-emlékezetű eszközcsoportnál, a LangMem elsősorban a Pythonban és a LangChain árkában jártas fejlesztők számára készült, és nem a nem-kód felhasználóknak, továbbá a hosszú távú ügynök-emlékezet területe még fejlődik, ezért a környezetek és az API-k körülöttünk folyamatosan változó minták.

• Memória kivonatolás ügynökök beszélgetéseiből
• Memória tárolás és szemantikus memória visszakeresése
• Szemantikus, episzodikus és procedureli memória fogalmak
• Memória frissítés és konsoliderálás az idő múlásával
• Integráció tartós tároló háttérrel
• Kompatibilitás LangGraph ügynökökkel