Agentenspeicher für LLMs: 30 ausführbare Jupyter-Notebooks, die Gesprächspuffer, Vektorspeicher, Wissensgraphen, episodisches und semantisches Gedächtnis, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti, LoCoMo-Benchmarks und Produktionsmuster abdecken.
Erfahre mehr über verschiedene Gedächtnistechniken für KI-Agenten durch interaktive Notebooks, die du selbst ausführen kannst.
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Agent_Memory_Techniques hat 820 Sterne auf GitHub. Es wurde 109-mal geforkt. Agent_Memory_Techniques ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2026 aktiv entwickelt. Agent_Memory_Techniques ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: agent-memory, ai-agents, anthropic, episodic-memory.
Agentenspeicher für LLMs: 30 ausführbare Jupyter-Notebooks, die Gesprächspuffer, Vektorspeicher, Wissensgraphen, episodisches und semantisches Gedächtnis, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti, LoCoMo-Benchmarks und Produktionsmuster abdecken.
Agent_Memory_Techniques ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.
Ja. Agent_Memory_Techniques ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Agent_Memory_Techniques ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.
Agent_Memory_Techniques ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.
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[](https://opensourceai.tech/project/nirdiamant-agent-memory-techniques.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.