Votre agent IA connaît l'historique complet de chaque utilisateur
# Store user preference, then inject context client.agents("support-bot").remember( content="User prefers email over phone", memory_type="semantic" ) ctx = client.agents("support-bot").inject_context( message=user_message ) # inject ctx.context_block into your LLM prompt
Chaque appel, chaque objection, chaque signal d'achat
# After each sales call, persist deal context client.agents("sales-bot").remember( content=call_summary, memory_type="episodic", session_id=deal_id, metadata={"stage": "negotiation"} )
Votre outil IA rappelle les précédents
# Recall relevant legal context semantically memories = client.agents("legal-bot").recall( query="GDPR Article 17 case law", memory_type="semantic", top_k=8 )
Votre outil IA mémorise les décisions d'architecture
# Persist repo style preferences, inject before each generation client.agents("code-bot").remember( content="Use snake_case, prefer dataclasses over dicts", memory_type="procedural" ) ctx = client.agents("code-bot").inject_context( message=f"Generate: {task}" )
Votre assistant IA construit un profil utilisateur persistant
# Build a lasting user profile client.agents("personal-assistant").remember( content="User is based in Paris, prefers concise answers", memory_type="semantic" ) context = client.agents("personal-assistant").inject_context( message="What does the user prefer?" )
Dans les systèmes multi-agents, chaque spécialiste partage un espace mémoire commun — les agents de recherche, rédaction et révision travaillent tous depuis le même contexte persistant sans relire les documents.
# All agents share the same namespace shared = client.agents("pipeline-shared") shared.remember(content=research_findings, memory_type="semantic") # Writer agent injects shared context ctx = shared.inject_context(message=writing_task) # ctx.context_block fed directly into writer LLM
Toutes les données hébergées en Europe. Droit à l'effacement via un seul appel API. Les données ne quittent jamais l'UE. Idéal pour la fintech, la healthtech ou tout secteur réglementé.
# Erase all data for a user — GDPR Art. 17 # Delete all memories for this agent requests.delete( f"https://api.kronvex.io/api/v1/agents/{agent_id}/memories", headers={"X-API-Key": api_key} ) # Returns 204 — all memories permanently erased # Data never left the EU
Tuteurs IA qui suivent la progression, les lacunes et le rythme d'apprentissage de chaque élève entre les sessions. Personnalisation à grande échelle.
Antécédents patients, préférences médicamenteuses, consultations précédentes — rappelés en <40ms avec pleine conformité RGPD. Données UE uniquement.
Agents shopping qui mémorisent les préférences de taille, commandes passées, articles favoris et choix stylistiques entre les sessions.
Préférences de portefeuille, tolérance au risque, conseils passés et historique d'investissement — toujours disponibles pour votre agent conseiller IA.
Contexte candidat, notes d'entretien, signaux d'adéquation culturelle — votre agent recruteur construit une mémoire relationnelle à chaque point de contact.
Agents BI qui mémorisent les métriques préférées de votre équipe, les requêtes passées et les cadres analytiques. Plus besoin de recontextualiser à chaque fois.
La plupart des équipes essaient Redis, une table Postgres maison ou un vector DB bricolé. Voici ce qu'elles ratent.
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