Best Ajan Belleği (2026)
3 min read
Bu bağlantıları tıklamak bize bir komisyon getirebilir, ancak bu değerlendirmelerimizi etkilemez.
En iyi Agent Memory araçlarını tanıtan bir rehber, AI агентlerine oturumlar ve görevler boyunca persistent kontekst, hatırlama ve uzun vadeli bilgi sunar.
Hatırlayamayan AI Agent Problemi
Konuşma AI'siyle daha derinlemiş olarak girdiğimizde, en çarpıcı şeyin çok açık olması gerekir: en çok agentlerin çok çok unutkan olduklarıdır. Sadece o konvansiyonu hatırlar, belki, ama orada bellekleri bitiyor. Gibi duruyorlar sanki masaları üzerinde yapışkan notla "John ile Konu" ve hiçbir şey daha. Ama neyse ki sizin AI agent'larını anlamlı bilgiyi saklamaları, etkileşimlerden öğrenmeleri ve farklı konvansiyonlarda ilgili bilgiyi hatırlamaları gerektiğini istiyorsanız mı? Sağlam mantık gibi görünüyor, değil mi? İşte o zaman AgentMemory geliyor.
Doğru AgentMemory Araçlarını Seçmek
Uzakta olan AgentMemory çözümü seçerken, birkaç ana faktörden bahsetmek durumundayız. Sürdürülülük en açık olanı – sizin AI agent'inin konvansiyonları boyunca belleğini saklayıp saklayamayacağı ya da sohbet sona erdiğinde resets mi yoksa? Bazı araçlar gibi LangMemLangChain, AI agent'larına uzun süreli bir bellek adapte ve konvansiyonları boyunca devam etmesini sağlayan LangChain'dir.
Diğer hayati bir özellik ölçeklenebilirlik. Eğer sizin konvansiyonel AI'si çok fazla etkileşimle çalışıyorsa, bu durumda bu sorunu çözmek için bir çözüm bulmanız lazım. Neon AI, örneğin, bu ihtiyacı karşılamak için tamamen tasarlanmıştır – hızlı bir şekilde taşıyıcı geliştiriciler ile bir veri tabanları karşılayabilecek.
Veritabanı yapısı da dikkate değer bir noktadır. Bazı Memori Ajana Araçları ilişkisel veritabanlarına bağlı olarak çalışırken, diğerleri grafik veritabanlarına ya da hatta NoSQL çözümlerine güvenirler. Seçilen araç tarafından veri ne türde depolandığının ve nasıl erişildiğinin anlaşılması, AIinizin verileri ne yönde gerekli olduğunu göz önünde bulundurarak önemlidir.
Sıkıntılar ve Ücret Esasları
Bir Memori Ajana Araçlarından tercih etme when sırasında önemli olan veri güvenliğinin ön değere sahip olduğu unutulmamalıdır. Memori Ajana çözümleri hassas bilgiler ile ilgilidir, bu sebeple bu bilginin güvenliği ve bütünlüğü için önlemler alınması gerekmektedir. Bu konulara yönelik güvenlik özelliklerine sahip olan Araçlar; bir örnekle LangMem gibi araçlardır.
Pricing konularında ise Memori Ajana Araçları genellikle freemium modelini takip ederler. Bu modelle LangMem, ücretsiz bir temel plan sunmakta, daha üst seviyedeki özellikler ise ücretli abonelik ile kullanılabilir iken, Neon AI ise benzer modeli uygulayarak geliştiricilere ücretli abonelik olmadan sunulmakta, gerekli olduğu anda aboneliği güncellemeleri yapılabilmesi sağlanmaktadır.
Memori Ajana Kullanımı
Haklı Memori Ajana aracını seçmek, AI konuşma kurşununu konuların ötesinde yürüme yeteneklerini geliştirdiği için, müşteri destek botu veya web uygulamanız için bir söyleşme Aracı'nın kurulması, başarıda hayati öneme sahiptir; geliştirmeye yönelik bir adım olarak bu araçlar kullanılır.
Eylemlerde, bu, ailenize özel bellek gereksinimlerinizi karşılayacak bir araç seçmek demektir, bunun için bellekten uyumlu olana kadar esneklik ve ölçeklenebilirlik seçenekleri bulunuyor. Doğru bir Agent Memory aracı sizinle çalıştığında, sizin karşılama AI'sine birçok olasılığın önünü açacaktır. Zamanı geldi, sizin AI'nizin belleğine sahip olduğunu unutmamış olmasını sağlama zamanı.
Rakamlarla Ajan Belleği
Fiyat dağılımı
Best Ajan Belleği (2026)
Neon AI
Süreçsiz Postgres, AI ajansı için ve geliştiricilere hızı gönderen geliştiriciler için tasarlandı
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
LangMem
İleri düzey AI ajanlarına uzun vadeli bellek sağlama ve konuşmalar arasında uyarlama için SDK
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
Tüm 2 Ajan Belleği aracına göz atın
Eksiksiz, aranabilir dizin — gerçek kullanıcı incelemelerine göre sıralandı.
