4 रिपॉजिटरी
Saving agent state and project memories to non-volatile storage for cross-session continuity.
Distinct from Disk Persistence: Specifically handles AI agent memories and project plans rather than general database persistence.
Explore 4 awesome GitHub repositories matching data & databases · Agent Memory Persistence. Refine with filters or upvote what's useful.
This project is a comprehensive collection of Python programming education materials, including tutorials, exercises, and curated code samples. It serves as a learning curriculum and software engineering toolkit, utilizing Jupyter Notebooks to combine executable code with descriptive educational text. The repository provides practical implementation guides for building large language model applications, such as retrieval-augmented generation systems, stateful AI agents, and machine learning workflows. It distinguishes itself by offering a structured approach to agentic coding workflows, cover
Ships mechanisms to save project plans and agent memories into persistent files for use across different sessions.
Chronos एक LLM सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एजेंट और रिपॉजिटरी-स्केल डिबगिंग मॉडल है, जिसे ऑटोनॉमस बग फिक्सिंग के लिए बनाया गया है। यह सिस्टम डिफेक्ट्स को लोकेट करता है, मूल कारणों (root causes) का विश्लेषण करता है और वैलिडेटेड मल्टी-फाइल पैच लागू करता है। यह प्रोजेक्ट अपने ग्राफ-गाइडेड रिट्रीवल इंजन के लिए जाना जाता है, जो बड़ी रिपॉजिटरी में कॉल रिलेशनशिप और डेटाफ्लो को नेविगेट करने के लिए एक पर्सिस्टेंट मेमोरी ग्राफ का उपयोग करता है। यह कमिट्स और लॉग्स के इतिहास को इंडेक्स करता है ताकि पैटर्न को पहचाना जा सके और बार-बार होने वाली गलतियों से बचा जा सके। सिस्टम में रूट कॉज़ एनालिसिस, ऑटोनॉमस कोड रिपेयर और मल्टी-हॉप कॉन्टेक्स्टुअल रिट्रीवल जैसी क्षमताएं शामिल हैं। यह हर फिक्स के लिए रिस्क असेसमेंट और जस्टिफिकेशन के साथ ऑटोमेटेड डिबग डॉक्यूमेंटेशन भी तैयार करता है।
Maintains a graph-indexed history of commits and logs to retain lessons learned and avoid repeating mistakes.
OpenSquilla is an LLM agent orchestration framework designed to coordinate multi-step AI workflows and tool execution using directed acyclic graphs. It functions as a centralized system for managing specialized skill packages and executing complex reasoning sequences. The project distinguishes itself through a routing gateway that directs tasks to different AI providers based on complexity, cost, and performance. It utilizes a multi-tier AI memory system that organizes working, episodic, and semantic knowledge using local embeddings and SQLite, alongside a secure execution sandbox that isolat
Saves and retrieves agent state and project memories to non-volatile storage for cross-session continuity.
यह प्रोजेक्ट एक मल्टी-चैनल AI एजेंट और चैटबॉट फ्रेमवर्क है, जो एक ही AI इंटेलिजेंस को विभिन्न मैसेजिंग प्लेटफॉर्म, वेब इंटरफेस और ईमेल अकाउंट्स पर डिप्लॉय करने की सुविधा देता है। यह एक क्रॉस-मॉडल AI गेटवे के रूप में कार्य करता है, जो अलग-अलग लार्ज लैंग्वेज मॉडल प्रोवाइडर्स के बीच रिक्वेस्ट को रूट करने के लिए एक एकीकृत इंटरफेस प्रदान करता है। यह सिस्टम अपनी स्वायत्त कार्य योजना (autonomous task planning) और ज्ञान प्रबंधन क्षमताओं के लिए जाना जाता है। यह बाहरी टूल्स और हेडलेस ब्राउज़र का उपयोग करके जटिल लक्ष्यों को क्रमिक निष्पादन चरणों में विभाजित कर सकता है, साथ ही बातचीत से जानकारी निकालकर विज़ुअल रिलेशनशिप ग्राफ के साथ एक संरचित ज्ञान आधार (knowledge base) तैयार कर सकता है। इस प्लेटफॉर्म में लॉन्ग-टर्म कॉन्टेक्स्ट रिट्रीवल के लिए एक टियर्ड मेमोरी सिस्टम, कार्यक्षमता बढ़ाने के लिए एक डायनामिक स्किल प्लगइन इंजन और रिमोट सिस्टम कमांड निष्पादित करने की क्षमता शामिल है। यह मल्टीमॉडल वर्कफ़्लो को भी सपोर्ट करता है, जिससे विभिन्न संचार चैनलों पर इमेज, वॉयस मैसेज और फाइलों का आदान-प्रदान संभव होता है। इस इंस्टेंस को वेब कंसोल, टर्मिनल-आधारित कमांड इंटरफेस या इन-चैट स्लैश कमांड के माध्यम से मैनेज किया जा सकता है।
Uses keyword and vector retrieval to persist important information and ensure context continuity.