Memoria de agente para LLMs: 30 cuadernos Jupyter ejecutables que cubren búferes de conversación, almacenes de vectores, gráficos de conocimiento, memoria episódica y semántica, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, benchmarks de Graphiti, LoCoMo y patrones de producción.
Aprende sobre diferentes técnicas de memoria para agentes de IA a través de cuadernos interactivos que puedes ejecutar tú mismo.
Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.
Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.
Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasMemoria de agente para LLMs: 30 cuadernos Jupyter ejecutables que cubren búferes de conversación, almacenes de vectores, gráficos de conocimiento, memoria episódica y semántica, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, benchmarks de Graphiti, LoCoMo y patrones de producción.
Agent_Memory_Techniques tiene 820 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 109 veces. Agent_Memory_Techniques está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2026. Agent_Memory_Techniques está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: agent-memory, ai-agents, anthropic, episodic-memory.
Memoria de agente para LLMs: 30 cuadernos Jupyter ejecutables que cubren búferes de conversación, almacenes de vectores, gráficos de conocimiento, memoria episódica y semántica, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, benchmarks de Graphiti, LoCoMo y patrones de producción.
Agent_Memory_Techniques es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
Sí. Agent_Memory_Techniques es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
Agent_Memory_Techniques está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
Agent_Memory_Techniques está escrito principalmente en Jupyter Notebook.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/nirdiamant-agent-memory-techniques.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.