Memary - memória de longo prazo para agentes de automação

• Atualmente, os agentes usam LLMs limitados por uma janela de contexto fixa
• O Memary supera essa limitação ao permitir que agentes armazenem grandes volumes de informação em um grafo de conhecimento, infiram o conhecimento do usuário por meio de um módulo de memória e recuperem apenas as informações relevantes para respostas significativas
• Recursos oferecidos
  • Agente de roteamento: usa um agente ReAct para rotear consultas a serem executadas em várias ferramentas
  • Criação e busca em grafo de conhecimento: usa Neo4j para criar um grafo de conhecimento que armazena respostas do agente para recuperação posterior
  • Fluxo de memória: usa extração de entidades para rastrear todas as entidades armazenadas no grafo de conhecimento. Esse fluxo reflete o conhecimento amplo do usuário
  • Repositório de conhecimento de entidades: agrupa e ordena todas as entidades do fluxo de memória para enviar as N principais entidades para a janela de contexto. Esse repositório reflete a profundidade do conhecimento do usuário

[xguru]

Parece que o principal contribuidor é coreano ;)