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chemenu/kb/entities/tools/Agent Memory.md
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torben 9e2f9bf98d feat: Link-Taxonomie u2 - kb/entities/people, projects, kb/comparisons gelabelt
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2026-09-02 19:58:07 +02:00

2.8 KiB

type, entity_type, tags, created, modified, related, sources, confidence, confidence_base, provenance, summary
type entity_type tags created modified related sources confidence confidence_base provenance summary
types/entity.md tool
llm
memory
agent
knowledge-management
python
2026-07-26 2026-08-29
implements
LLM Wiki Pattern
operates-on
Memory Lifecycle
operates-on
Knowledge Graph
invokes
Event-Driven Automation
runs-on
iii Engine
Source - LLM Wiki v2
0.95 0.95 sourced 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 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 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

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

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

Beziehungen