Agent Memory Hesaplaşma — 17 Ekim 2024

1

Neon AI

Süreçsiz Postgres, AI ajansı için ve geliştiricilere hızı gönderen geliştiriciler için tasarlandı

4.5 (4)

Freemium

Tam inceleme

Neon AI, AI agentları tarafından desteklenen modern uygulama geliştirme için tasarlanmış bir sunucusuz Postgres platformudur. Saniyeler içinde veritabanı sunucusu kurulumu, Git benzeri dallandırma ve otomatik ölçeklendirme sunar, bu nedenle hızlı ortam oluşturma, test etme ve ortadan kaldırma gerektiren timler için elverişlidir. Hizmet, AI destekli uygulamalar geliştirmeye odaklanmış olan geliştiriciler için tasarlanmıştır, özellikler gibi pgvector desteği için embeddings, deneme için copy-on-write dal ve programatik olarak kendi veritabanlarını oluşturmak ve yönetmek için API olan ajanslar. Neon depolama ile hesaplama ayrıldığını, scale-to-zero fiyatlandırması ve hızlı soğuk başlangıç olmasını sağlayarak ayırır. Takımlar genellikle Neon'u, manyetik alan ürünlerinin, katmanlı uygulamaların, önizleme ortamlarının ve ajan yönlü akış işlemlerinin arka planındaki SaaS ürünlerinde, çok kısa ömürlü birçok geçici veritabanı oluşturma gerektiren durumları desteklemek için kullanır.

• Süreçsiz Postgres otomatik küçülme desteği ile
• Git-style veri tabanı dallandırma ve geçmişte noktada geri yükleme
• pgvector uzantısı embeddings ve benzersizlik araması için
• Depolama ve hesaplama ayırmaya
• Geliştirici API ile programa tabanlı veri tabanı yönetimi
• Önizleme ortamları ve CI/CD entegrasyonu

2

LangMem

İleri düzey AI ajanlarına uzun vadeli bellek sağlama ve konuşmalar arasında uyarlama için SDK

4.0 (4)

Freemium

Tam inceleme

LangMem, LangChain ekibi tarafından geliştirilen bir yazılım geliştirme ortamıdır, ancak burada odak noktası uzun vadeli hafıza ile AI öznelerini donatmaktır. Çoğu LLM uygulaması tek bir seansın bağlam penceresinde sınırlı olduğu için, LangMem bilgiyi birçok etkileşimde saklayabilme sorunu olan kalıcılık sorununu ele alır: bir öznelerin birçok etkileşim boyunca kullanılmak istenen bilgileri saklayabilme ve zamanla daha tutarlı ve kişisel bir şekilde davranabilme yeteneğini. SDK, agent konuşmalarından bellek extraction, saklama ve geri çağırma araçları sağlar. Tamamen gerçek zamanlı sözlük kayıtlarını basit olarak kaydederken, işleme dönüştürülen etkileşimleri düzenli veya sözdizimsel anılar haline çevirir ki bu daha sonra aranabilir veya yeniden kullanılır. Bu, bir kullanıcı hakkında gerçekleştirdiği gerçekleri, birikmiş tercihleri veya önceki kararlardan hatırlayıp gelecek yanıtlara ekleyebilir. LangMem, kelime tanımlarını, olayları ve davranışları anlama yeteneklerini farklı türler olarak ayırt eder. Bölgeler arası dilbilim teorilerinden esinlenerek semantik bellek (faktler ve bilgiler), hikaye belleği (geçmiş olaylar ve interaktifler) ve prosedürel bellek (öğrenilmiş davranışlar veya talimatlar) gibi kavramsal fikirlerden esinlenir. LangMem, bu belleklerin oluşturulması ve yeni bilgiler ulaştıkça güncellenmesi için araçlar sunarak, bir agentin anladığı konuyu geliştirebileceği böylece bir statik hale düşmeksizin evrenebilir. LangMem, daha geniş LangChain ve LangGraph ekosistemine entegre olarak tasarlandı ve anlık süreçler haricinde kalıcı depolama arka uçlarıyla çalışır. Bu onun, zaten ilgili o frameworkler üzerinde ajanlar geliştiren takımların bellek katMANI eklemeleri için bellek getirme ve birleştirme mantığından baştan yaratma zahmetine girmemek istemeleri için doğal bir uyum oluşturur. LangMem gibi çoğun yeni ajan hafıza araçlarını gibi, LangMem geliştiricilerin Python ve LangChain kütüphanesiyle aşina olduğu geliştiricilere yöneliktir, kod yapmayan kullanıcılar yerine, ve uzun süreli ajan hafızası alan halihazırda yetişkin durumdadır, bu yüzden bunun etrafındaki modeller ve API'ler halen evrimleşmektedir.

• Ajan konuşmalarından bellek çıkarma
• Bellek depolama ve anlam temelli getirme
• Anlamsal, episodik ve prosedürel bellek tasarımları
• Zaman boyunca bellek güncellemesi ve entegrasyonu
• Sabit depolama arkasındaki ile entegrasyon
• LangGraph ajanslarla uyumluluk