Best Agent Memory (2026)
Genom att klicka på dessa länkar kan vi få en provision, men det påverkar inte våra bedömningar.
A curated guide to the best Agent Memory tools, which give AI agents persistent context, recall, and long-term knowledge across sessions and tasks.
Agent Memory i siffror
Prismix
Best Agent Memory (2026)
Neon AI är en serverlös plattform för Postgres-designad för att stödja modern programutveckling, inklusive belastningar drivna av AI-agenter. Den erbjuder omedelbart databasprovisionering, grenar liknande Git och automatisk skala, vilket gör den väl lämplig för team som behöver skapa upp, testa och ta ned miljöer snabbt. Tjänsten är uppkallad för utvecklare som bygger AI-drivna applikationer och har funktioner som stöd för pgvector för inmatning, kopiera-på-skribande grenar för experiment och en API som låter agenter skapa och hantera sina egna databaser programmässigt. Neon separerar lagring från beräkning, vilket gör det möjligt att kunna skalas ner till noll kostnad och att ha snabba start av kall server. Team använde vanligtvis Neon för att bygga SaaS-produkter, multi-hyrdeloser appar, förhandsgranskningsmiljöer och agent-drivna arbetsflöden där många kortlivade databaser behövs efterfrågan.
- Serverlös Postgres med autoskalningskomputering
- Git-stil databasbrytningar samt punktidstid återställning
- pgvector-tillägg för inbäddningar och liknande sökning
- Skiljande lagring och komputering
- Utvecklar-API för programmatisk databasadministration
- Förhandsvisningsmiljöer och CI/CD-integrering
LangMem
Ett SDK från LangChain för att ge AI-agenter långsiktigt minne som består och anpassar sig över konversationer
LangMem är ett software development kit som utvecklats av LangChain-teamet och som fokuserar på att utrusta AI-agenter med långtidsminne. Till skillnad från de flesta LLM-applikationer, som begränsas till kontextfönstret för en enskild session, adresserar LangMem problemet med persistence: hur en agent kan behålla användbar information över många interaktioner och använda den för att bete sig mer konsekvent och personligt över tid. SDK:n tillhandahåller verktyg för att extrahera, lagra och hämta minnen från agentsamtal. Istället för att bara logga råtranskriptioner är den utformad för att destillera interaktioner till strukturerade eller semantiska minnen som kan sökas och återanvändas senare. Detta låter en agent komma ihåg faktan om en användare, ackumulerade preferenser eller tidigare beslut och inkorporera dem i framtida svar. LangMem skiljer på olika typer av minne, och lånar begreppsmässigt från kognitiva idéer som semantiskt minne (fakta och kunskap), episodiskt minne (tidigare händelser och interaktioner) och proceduriellt minne (inlärda beteenden eller instruktioner). Det tillhandahåller verktyg för att bilda dessa minnen och för att uppdatera dem allteftersom ny information anländer, så att en agents förståelse kan utvecklas istället för att förbli statisk. Det är byggt för att fungera inom det bredare LangChain- och LangGraph-ekosystemet och integrerar med beständiga lagringsbakändar så att minnen överlever längre än en enskild process. Detta gör det till ett naturligt val för team som redan bygger agenter med dessa ramverk och som vill lägga till ett minneslager utan att behöva sammanställa hämtnings- och konsolideringslogiken från grunden. Liksom de flesta nyutvecklade agent-minnesverktyg riktar sig LangMem främst till utvecklare som är bekanta med Python och LangChain-stacken snarare än användare utan kod, och området långsiktig agentminne är fortfarande under utveckling, så mönster och APIer kring det fortsätter att utvecklas.
- Minnesutvinning från agentkonversationer
- Lagring och semantisk återvinning av minnen
- Semantiska, episodiska och procedurella minneskoncept
- Uppdatering och konsolidering av minnen över tid
- Integration med bestående lagringsbackends
- Kompatibilitet med LangGraph-agenter
Bläddra bland alla 2 Agent Memory-verktyg
Den kompletta, sökbara katalogen — rankad efter riktiga användarrecensioner.
