De beste Agent Memory (2026)

1

Neon AI

Serverloze Postgres gebouwd voor AI-agents en ontwikkelaars die snel leveren

4.5 (4)

· freemium

Volledige review

Neon AI is een serverloze Postgres-platform dat is ontworpen om moderne applicatieontwikkeling te ondersteunen, inclusief workloads die worden aangestuurd door AI-agenten. Het biedt directe database-inrichting, vertakking vergelijkbaar met Git en automatische schaling, waardoor het zeer geschikt is voor teams die snel omgevingen moeten opstarten, testen en neerhalen. De dienst is gericht op ontwikkelaars die AI-aangedreven applicaties bouwen, met functies zoals pgvector-ondersteuning voor embeddings, copy-on-write-takken voor experimenten en een API die agents in staat stelt hun eigen databases programmatisch te maken en te beheren. Neon scheidt opslag van rekenresources, waardoor schaal-tot-zero-prijzen en snelle koude starts mogelijk zijn. Teams gebruiken Neon doorgaans om SaaS-producten, multi-tenant-apps, preview-omgevingen en agent-gestuurde workflows te ondersteunen, waarbij veel kortlevende databases on-demand nodig zijn.

• Serverloze Postgres met autoschaling compute
• Git-style database-branching en point-in-time restore
• pgvector-extensie voor embeddings en gelijkeniszoeking
• Scheiding van opslag en compute
• Developer API voor programmatisch databasebeheer
• Preview-omgevingen en CI/CD-integratie

2

LangMem

Een SDK van LangChain voor het geven van AI-agenten een langetermijngeheugen dat blijft bestaan en zich aanpast over gesprekken heen

4.0 (4)

· freemium

Volledige review

LangMem is een software development kit gemaakt door het LangChain-team dat zich richt op het uitrusten van AI-agenten met een langetermijngeheugen. Waar de meeste LLM-toepassingen beperkt zijn tot het contextvenster van een enkele sessie, adresseert LangMem het probleem van persistentie: hoe een agent nuttige informatie over veel interacties kan behouden en gebruiken om zich in de loop der tijd consistenter en persoonlijker te gedragen. De SDK biedt tools voor het extraheren, opslaan en ophalen van herinneringen uit agentgesprekken. In plaats van alleen maar onbewerkte transcripten te loggen, is het ontworpen om interacties te distilleren in gestructureerde of semantische herinneringen die later kunnen worden doorzocht en hergebruikt. Hierdoor kan een agent feiten over een gebruiker, verzamelde voorkeuren of eerdere beslissingen herinneren en deze opnemen in toekomstige reacties. LangMem onderscheidt tussen verschillende soorten geheugen, conceptueel lenend uit cognitieve ideeën zoals semantisch geheugen (feiten en kennis), episodisch geheugen (vorige gebeurtenissen en interacties) en procedureel geheugen (geleerde gedragingen of instructies). Het stelt hulpmiddelen beschikbaar voor het vormen van deze herinneringen en voor het bijwerken ervan zodra nieuwe informatie binnenkomt, zodat het begrip van een agent kan evolueren in plaats van statisch te blijven. Het is gebouwd om te werken binnen de bredere LangChain- en LangGraph-ecosystemen en integreert met persistente opslagbackends, zodat herinneringen de levensduur van een enkel proces overleven. Dit maakt het een natuurlijke keuze voor teams die al agenten bouwen met die frameworks en een geheugenlaag willen toevoegen zonder de ophaal- en consolidatielogica vanaf nul samen te stellen. Net als de meeste opkomende agent-geheugentools is LangMem voornamelijk gericht op ontwikkelaars die comfortabel zijn met Python en de LangChain-stack, in plaats van no-code-gebruikers, en het gebied van langetermijngeheugen voor agenten is nog volop in ontwikkeling, dus patronen en APIs eromheen blijven evolueren.

• Geheugenextractie uit agentgesprekken
• Opslag en semantische ophaling van herinneringen
• Semantische, episodische en procedurele geheugenconcepten
• Geheugenupdating en -consolidatie in de loop der tijd
• Integratie met persistente opslagbackends
• Compatibiliteit met LangGraph-agenten