Awesome GitHub RepositoriesComposable Memory Architectures

LangChain is an orchestration framework designed for building, managing, and deploying applications powered by large language models. It provides a unified integration layer that normalizes disparate model provider APIs into a consistent set of primitives, enabling developers to build complex, multi-step AI workflows that manage state, memory, and tool execution. The project distinguishes itself through a durable execution runtime that maintains persistent state across long-running processes by checkpointing progress to external storage. It models agent workflows as directed graphs, allowing

AgentMemory is a persistent knowledge store and memory server designed to provide AI coding agents with long-term memory. It functions as a knowledge graph engine and vector database store that saves and recalls project context, architectural decisions, and patterns across different sessions. The system distinguishes itself by using a tiered-memory consolidation pipeline that compresses raw observations into episodic, semantic, and procedural layers to optimize token usage. It employs a hybrid retrieval strategy combining keyword matching, vector embeddings, and graph traversal to surface rel

Omi is an open-source wearable AI platform that captures audio and screen data to provide real-time conversational assistance and memory. It integrates a wearable hardware development kit with a vector memory database and large language model capabilities to create a persistent digital record of user interactions. The platform is distinguished by its BLE audio streaming pipeline, which transmits raw audio from wearable hardware for real-time transcription and speaker identification. It utilizes a plugin-based agent tool framework that allows AI assistants to autonomously invoke custom functio

memU is a long-term memory system for AI agents that provides a persistent knowledge base. It extracts facts and preferences from conversations into structured memories, organizing this information through a hierarchical knowledge base based on a file-system architecture of nested categories and linked resources. The system includes a multimodal data ingestion pipeline that converts audio, video, and images into standardized natural language for storage in large language model contexts. It also features a model provider abstraction layer, offering a unified interface to use interchangeable la

Evolver is a self-evolving AI agent framework that uses gene expression programming to autonomously improve agent behaviors through a continuous five-step loop of scanning, selecting, mutating, validating, and solidifying. It functions as an auditable evolution system that records every mutation and selection step, and can translate natural-language problems into executable Python code for automated grading and evaluation. The framework distinguishes itself through a distributed architecture that enables multiple agents to collaborate and share learned experiences across a network. It operate

Promptbase est un framework d'ingénierie de prompt conçu pour concevoir, tester et optimiser des prompts pour les grands modèles de langage. Il fournit un système pour mesurer la précision et les performances du modèle via une boîte à outils d'évaluation qui compare les sorties par rapport à des ensembles de données de vérité terrain. Le projet inclut également un pipeline d'orchestration pour automatiser les tâches de machine learning à plusieurs composants à travers des points de terminaison basés sur le cloud et un utilitaire pour préparer des ensembles de données de génération augmentée par récupération (RAG). Le framework se distingue par une optimisation avancée de la qualité des réponses, utilisant des générateurs de chaîne de pensée pour produire des étapes de raisonnement intermédiaires et une récupération dynamique d'exemples few-shot utilisant une recherche sémantique basée sur l'embedding. Il implémente des méthodes d'ensemble pour augmenter la précision prédictive, employant un routage de requête basé sur la complexité et une agrégation par vote majoritaire de plusieurs variations de modèles. Le système couvre des fonctionnalités plus larges en gestion de données et automatisation, y compris le formatage de données externes en fichiers structurés pour l'entraînement et l'orchestration de pipelines d'exécution de modèles via des utilitaires en ligne de commande.

MemOS is an open-source persistent memory layer for AI agents and large language models, providing a self-hosted server that stores and retrieves structured memory across sessions. It enables AI systems to recall user preferences, history, and context without retraining, using a graph-based API and a web management interface for viewing, editing, and organizing memory items, skills, traces, and knowledge bases. The system distinguishes itself through a portable memory interchange protocol that allows memory to be transferred between different AI models, devices, and applications, along with a

OpenSquilla est un framework d'orchestration d'agents LLM conçu pour coordonner des workflows IA multi-étapes et l'exécution d'outils via des graphes orientés acycliques (DAG). Il fonctionne comme un système centralisé pour gérer des packages de compétences spécialisés et exécuter des séquences de raisonnement complexes. Le projet se distingue par une passerelle de routage qui dirige les tâches vers différents fournisseurs d'IA en fonction de la complexité, du coût et de la performance. Il utilise un système de mémoire IA à plusieurs niveaux qui organise les connaissances de travail, épisodiques et sémantiques à l'aide d'embeddings locaux et de SQLite, ainsi qu'un bac à sable d'exécution sécurisé qui isole le code généré par l'agent via des profils de permission basés sur les risques. La plateforme couvre un large éventail de capacités, incluant le déploiement multicanal vers le web et les plateformes de messagerie, la planification automatisée des tâches via cron, et un pont Model Context Protocol pour se connecter à des outils externes. Elle fournit également des outils complets de surveillance et d'observabilité pour suivre les coûts en jetons, auditer les décisions d'exécution et gérer un catalogue de compétences réutilisables. Le système inclut des utilitaires en ligne de commande pour l'initialisation de l'espace de travail et la gestion du cycle de vie des compétences.