203 - Memory im Überblick

Was du einem Agenten heute beibringst, weiß er morgen nicht mehr. In unserer Agentenreihe beginnt das Thema Gedächtnis, und wir fangen mit dem Überblick an: Warum braucht ein Agent überhaupt ein eigenes Memory-System, und warum gibt es dafür so verschiedene Lösungen? Grundlage sind neun Gedächtnissysteme aus der Community, die wir uns für die DeepSeek Harness direkt im Quellcode angesehen haben. Warum Verlauf und Regeldateien nicht reichen, und woran du merkst, dass deinem Agenten ein Gedächtnis fehlt Fünf Schichten von Gedächtnis: Regeln, Nutzerprofil, Projektwissen, Episoden und Wissenssammlung – und wie viel davon immer im Kontext liegen sollte Die Muster im Vergleich: das Notizbuch, das das Modell selbst führt, die automatische Destillation mit Dream, Honcho als externer Beobachter, der Suchindex über alte Gespräche und das LLM-Wiki nach Andrej Karpathy Drei Fragen, nach denen sich jedes System sortieren lässt: Verhalten oder Wissen? Wer schreibt? Und läuft es mitten in der Sitzung oder parallel daneben? Was ein Gedächtnis im Kontext kostet und warum es eine Rolle spielt, ob Erinnerungen im System-Prompt oder als eigene Nachricht landen Die Stimmen in diesem Podcast sind künstlich erzeugt. Die Inhalte stammen von uns.