Best Agent Memory (2026)

1

Neon AI

Serverless Postgres, izveidots AI ziloņiem un izstrādātājiem, kas piegādā ātri

4.5 (4)

· freemium

Pilna recenzija

Neon AI ir bezserveru PostgreSQL platforma, kas paredzēta modernās programmu attīstības atbalstam, tostarp darbības, ko dira AI agenti. Tas piedāvā tiešsaistē iestādeva instalēšanu, saknesņu funkcionalitāti līdzīgu Git, un automātisko skalēšanu, kas to padara piemērotu teamiem, kurām nepieciešamas ātrās iestādes izveidošana, testēšana un iznīcināšana. Līdzeklis ir paredzēts programmētājiem, kuru ir jābūt attīstītājs tiešsaistē dzīvojošo lietojumu, tādēļ tas piedāvā iespējas, kā piemēram, pgvector atbalstu datu paplatīšanai, eksperimentēšanas nodaļu kopienu, ko sauc arī par atkarīgu kopīgo rakstīšanu, un API rīku, kuru arī aģenti var izmantot, lai programma ziņas un pārrauga pats savas datubāzes prorammatiski. Neon atdala datu glabāšanu no apstrādes procesa, kas atļauj izmaksu modeli 'mazinātu līdz zero' un iespējamu apturēšanos priekš sākuma. Tīmekļa grupu parasti izmanto Neon lai atbalstu SaaS produktus, daudzietīgu lietotniem, pētījumu vidiem, un agentu izmantojošām darbībām, kur tiek nepieciešami dažādās ģenerācijās nodrošināmi labi dzīvoošas datiāru bāzes.

• Serverless Postgres ar automātiskā skalušanas aprēķiniem
• Git-izmantošanas datubāzes veidnes un laika punktā atjaunošana
• pgvector paplašinājums embedings un līdzīguma meklēšanai
• Glabāšanas un aprēķinu atdalīšana
• Izstrādātāja API programmatiskai datubāzes pārvaldībai
• Priekšskatīšanas videi un CI/CD integrācija

2

LangMem

LangChain SDK, kas piešķir AI agentiem ilgtermiņa atmiņu, kas saglabājas un pielāgojas pāri sarunām

4.0 (4)

· freemium

Pilna recenzija

LangMem ir programmatūras izstrādes komplekts, ko izstrādājusi LangChain komanda, kas koncentrējas uz AI agentu aprīkojšanu ar ilgtermiņa atmiņu. Kur lielākā daļa LLM lietojumprogrammu ir ierobežota vienas sesijas konteksta logā, LangMem risina saglabāšanas problēmu: kā agents var saglabāt noderīgu informāciju vairākās mijiedarbībās un izmantot to, lai uzvedību uzlabotu un personīgākumu palielinātu laika gaitā. SDK nodrošina rīkus atmiņu izstrādei, glabāšanai un atgūšanai no agenta sarunām. Tā vietā, lai vienkārši reģistrētu netīros pārskatus, tas ir izveidots, lai pārveidotu mijiedarbības uz strukturētām vai semantiskām atmiņām, kuras var meklēt un atkārtoti izmantot. Tas ļauj agentam atcerēties lietotāja faktus, akumulētās preferences vai iepriekšējos lēmumus un iekļaut tos nākotnes atbildēs. LangMem atšķir dažādus atmiņas veidus, principāli balstoties uz kognitīvām idejām, piemēram, semantiskās atmiņas (fakti un zināšanas), episodiskās atmiņas (pagātnes notikumi un mijiedarbības) un procedūras atmiņas (mācītas uzvedības vai instrukcijas). Tas piedāvā rīkus šo atmiņu veidošanai un atjaunināšanai, kad rodas jauna informācija, ļaujot agenta izpratnei attīstīties, nevis palikt statiska. Tā ir izstrādāta, lai darbinātu plašāka LangChain un LangGraph ekosistēmas ietvaros un integrējas ar pastāvīgiem glabāšanas serveriem, lai atmiņas izdzīvotu pāri vienas procesa beigu. Tas padara to par dabisku izvēli komandām, kas jau veido agentus ar šiem ietvariem, un vēlas pievienot atmiņas slāni, neuzkāpjot no jaunas meklēšanas un konsolidācijas loģikas. Kā ar lielāko daļu jauniem atmiņas rīkiem, LangMem ir vērsts uz izstrādātājiem, kas ir komfortabļi ar Python un LangChain tehnoloģijām, nevis bezkoda lietotājiem, un ilgtermiņa agenta atmiņa joma joprojām attīstās, tādēļ parādās un mainās API un modeļi.

• Atmiņas izstrādē no agenta sarunām
• Atmiņu glabāšana un semantiskais atgūšana
• Semantiskās, episodiskās un procedūras atmiņas koncepcijas
• Atmiņas atjaunināšana un konsolidēšana laika gaitā
• Integrācija ar pastāvīgiem glabāšanas serveriem
• Saderība ar LangGraph agentiem