Il meglio di Agent Memory (2026)

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Neon AI

Postgres serverless progettato per agenzie e sviluppatori AI che raggiungono rapidità

4.5 (4)

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Neon AI è una piattaforma serverless Postgres progettata per supportare lo sviluppo di applicazioni moderne, inclusi carichi di lavoro guidati da agenti AI. Offre provisioning istantaneo del database, ramificazione simile a Git e scalabilità automatica, rendendola particolarmente adatta a team che devono creare, testare e eliminare ambienti rapidamente. Il servizio è rivolto agli sviluppatori che creano applicazioni basate su AI, con funzionalità come il supporto a pgvector per gli embeddings, branch con copia-all'avvio per l'esperimentazione e un'API che consente agli agenti di creare e gestire i propri database in modo programmatico. Neon separa l'archiviazione dal calcolo, il che consente prezzi scalabili a zero e partenze a freddo rapide. In genere, i team utilizzano Neon per supportare prodotti SaaS, app multi-tenant, ambienti di anteprima e flussi di lavoro basati su agenti in cui sono necessarie molte banche dati a breve durata di vita su richiesta.

• Postgres serverless con scalabilità di calcolo automatica
• Ramificazioni di database simili a Git e punto-in-tempo ripristino
• Estensione pgvector per i vettori e la ricerca di somiglianza
• Separazione di archiviazione e calcolo
• API per il management di database programmatico
• Ambienti preview e integrazione CI/CD

2

LangMem

Un SDK di LangChain per dare agli agenti di AI una memoria a lungo termine che persiste e si adatta tra le conversazioni

4.0 (4)

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LangMem è un kit di sviluppo software prodotto dall'equipe LangChain che si concentra sulla fornitura agli agenti AI di una memoria a lungo termine. Mentre la maggior parte delle applicazioni LLM sono limitate al contesto di una sola sessione, LangMem affronta il problema della persistenza: come un agente possa mantenere informazioni utili attraverso molte interazioni e usarle per comportarsi in modo più coerente e personale nel tempo. La SDK fornisce strumenti per l'estrazione, il storage e il riavvio dei ricordi dai dialoghi con l'agente. Piuttosto che semplicemente registrare trascrizioni brute, è stato progettato per trasformare le interazioni in ricordi strutturati o semantici che possono essere cercati e reusi in futuro. Questo consente all'agente di ricordare fatti riguardanti l'utente, le preferenze accumulate, o le precedenti scelte, e di integrarle nelle risposte future. LangMem distingue tra diversi tipi di memoria, ispirandosi alle idee cognitive come la memoria semantica (fatti e conoscenze), la memoria epidemenica (eventi ed interazioni passati) e la memoria procedurale (comportamenti o istruzioni appresi). Esponiamo utilità per la formazione di queste memorie e per aggiornarle in seguito all'arrivo di nuove informazioni, in modo che la comprensione di un agente possa evolversi invece di rimanere statica. È stato progettato per funzionare all'interno dell'ecosistema di LangChain e LangGraph, e si integra con backends di memorizzazione persistente, cosicché i ricordi sopravvivono oltre a un singolo processo. Ciò lo rende un abbinamento naturale per i team che stanno già sviluppando agenti con questi framework e vogliono aggiungere una strato di memoria senza dover assemblare la logica di recupero e consolidamento da zero con l'API, l'SDK o la funzione di LL. Come molti strumenti di agenti-memoria in via di sviluppo, LangMem si indirizza principalmente verso i sviluppatori confortevoli con Python e lo stack LangChain piuttosto che verso gli utenti no-code, e il campo della memoria di lungo termine per gli agenti sta ancora maturando, quindi i pattern e le API a suo riguardo continuano a evolversi.

• Estrazione di memoria dalle conversazioni degli agenti
• Memorizzazione e ricovero semantico delle memorie
• Concetti di memoria semantico, episodico e procedurale
• Aggiornamento e consolidamento della memoria nel tempo
• Integrazione con back-end di archiviazione persistente
• Compatibilità con agenti di LangGraph