Couche de contexte open source permettant aux agents d'IA d'apprendre et de s'améliorer par eux-mêmes. Elle va au-delà de la simple mémoire pour stocker les conversations, observer les tâches, tirer des enseignements des exécutions passées et collecter les procédures opérationnelles standard dans la mémoire à long terme de l'agent. Installation et exécution en seulement 2 lignes de code. 100% open-source.
Le problème : les agents d’IA fonctionnent parfaitement une fois, puis tombent mystérieusement en panne la fois suivante. Ils ne se souviennent ni de ce qui a fonctionné auparavant, ni des raisons de leurs échecs. Des espaces de stockage en mémoire dispersés, des pipelines RAG et des journaux rendent l'analyse impossible. @acontext_io a résolu ce problème grâce à une plateforme de contexte unifiée.
Acontext offre à vos agents 3 fonctionnalités clés en une seule : ↳ Stockage multimodal pour les messages et les artefacts ↳ Observabilité des tâches en temps réel grâce au tableau de bord intégré ↳ Expérience d'apprentissage qui capture les modèles réussis en tant que compétences réutilisables.
Comment ça marche : Votre agent termine une tâche → Acontext extrait le modèle d'exécution → L'apprend comme un bloc de compétences → Le stocke dans un espace de travail de type Notion → L'agent le réutilise dans les tâches futures. N'apprend que des tâches réussies confirmées par l'utilisateur. Ne modifie jamais l'invite de commande de votre système.
Compatible avec OpenAI, Anthropic, LangChain ou tout autre framework. Kits de développement logiciel (SDK) Python et TypeScripgithub.com/memodb-io/Acon…rez le dépôt et mettez-y une étoile : https://t.co/0WuTfoISXC
Plus d'outils et de projets d'IA detheunwindai.comco/BvTc8nQQW5 : Accédez à plus de 100 tutoriels sur les agents IA, RAG, LLM et MCP avec code source ouvert – le tout GRATUITEMENT.