--- type: types/entity.md entity_type: tool tags: [llm, memory, agent, knowledge-management, python] created: 2026-07-26 modified: 2026-08-29 related: [iii Engine, LLM Wiki Pattern, Memory Lifecycle, Knowledge Graph] sources: [Source - LLM Wiki v2] confidence: 0.95 confidence_base: 0.95 provenance: sourced summary: Persistenter Speicher für KI-Coding-Agenten; setzt Wissensgraph- und Lifecycle-Management-Muster um. --- # Agent Memory **Typ:** Tool (Persistente Memory-Engine für KI-Agenten) ## Beschreibung [agentmemory](https://github.com/rohitg00/agentmemory) ist eine persistente Memory-Engine für KI-Coding-Agenten mit über 20.000 Stars auf GitHub. Sie bietet die Infrastruktur für KI-Agenten, um langfristig Erinnerungen über Sitzungen hinweg zu bewahren, was ihnen ermöglicht, Kontext zu speichern, von früheren Interaktionen zu lernen und auf vorherigem Wissen aufzubauen. Basierend auf [iii-engine](https://github.com/iii-hq/iii) löst agentmemory die praktischen Herausforderungen der Implementierung des LLM-Wiki-Musters im großen Maßstab. Sie dient als bewährte Implementierung vieler in LLM Wiki v2 beschriebener Konzepte, insbesondere im Hinblick auf Memory Lifecycle Management, Knowledge Graphs und Event-Driven Automation. ## Kerndaten - **Zweck:** Persistente Memory für KI-Coding-Agenten - **Status:** Aktiv (20K+ GitHub-Stars) - **Sprache/Technik:** Python-basiert - **Repository:** [github.com/rohitg00/agentmemory](https://github.com/rohitg00/agentmemory) - **Autor:** [[Rohit Gupta]] - **Basiert auf:** [[iii Engine]] - **Verwandtes Muster:** [[LLM Wiki Pattern]] ## Features Basierend auf den Lektionen von agentmemory (wie in LLM Wiki v2 beschrieben): - **Memory Lifecycle Management:** Implementiert Confidence Scoring, Supersession und Vergessen-Mechanismen - **Knowledge Graph:** Strukturierte Entities mit typisierten Beziehungen für bessere Abfragen und Entdeckung - **Event-Driven Automation:** Hooks für Auto-Ingest, Auto-Lint und Context-Injection - **Hybrid Search:** Kombiniert BM25, Vektorsuche und Graph-Traversierung - **Qualitätskontrollen:** Self-Healing-Mechanismen und Konfliktauflösung - **Multi-Agent-Unterstützung:** Mesh-Synchronisierung für parallele Agent-Zusammenarbeit ## Beziehungen - **Implementiert:** [[LLM Wiki Pattern]] - **Basiert auf:** [[iii Engine]] - **Erstellt durch:** [[Rohit Gupta]] - **Erweitert:** [[Knowledge Graph]] Concepts - **Nutzt:** [[Memory Lifecycle]] Mechanismen - **Verwandt mit:** [[Event-Driven Automation]] ## Anwendungsfälle - Kontext über mehrere Coding-Sitzungen hinweg beibehalten - Persistente Knowledge Bases für KI-Agenten erstellen - Agenten ermöglichen, von früheren Interaktionen zu lernen - Langfristige Memory für Forschungs- und Entwicklungsaufgaben bereitstellen ## Siehe auch - [[iii Engine]] - [[LLM Wiki Pattern]] - [[Memory Lifecycle]] - [[Knowledge Graph]] - [[Event-Driven Automation]] - [[Rohit Gupta]]