Agenten-Gedächtnis braucht seinen OpenTelemetry-Moment
Agent memory needs its OpenTelemetry moment
Wer heute Coding-Agenten einsetzt, findet schnell vier oder mehr Gedächtnisformate auf der Platte – AGENTS.md, Cursor-Regeln, Anthropics Memory-Tool, MCP-Knowledge-Graphs – und keines kann die anderen lesen. Was fehlt, ist keine weitere Bibliothek, sondern eine gemeinsame Vereinbarung über Datenmodell, Namenskonventionen und Protokoll, so wie OpenTelemetry es 2019 für Observability geschafft hat. Der LoreKit-Autor zeigt, was die bestehenden Ansätze richtig machen und welche Fragen noch offen sind.
Das Problem ist kein fehlendes Werkzeug. Es ist eine fehlende Vereinbarung, und die entsteht nur, wenn die Community gemeinsam daran arbeitet.
- armchairhacker
Ist das ein signifikantes Problem? Es scheint, als gäbe es 15 Lösungen für jedes KI-„Textformat“-Problem, aber alle sind lediglich Struktur über der Fütterung der KI mit informellem Englisch, Struktur, von der ich glaube, dass das „Transformer“-Modell speziell in der Lage ist, sie auf eine gemeinsame Form zu reduzieren (so funktionierte ja auch das Training auf dem gesamten Internet).
KI profitiert davon, Fähigkeiten zu erlernen und mit guten Strukturen instruiert zu werden (wie „speichere [bestimmte wichtige Art von Detail] in Erinnerungen“ und „plane, bevor du irgendetwas implementierst“). Aber keine dieser Gedächtnislösungen scheint besser zu sein als die andere, sie sind im Grunde nur verschiedene Ordner. Deine CLAUDE.md kann sagen „siehe AGENTS.md“ und AGENTS.md kann sagen „schreibe Erinnerungen nach .agent/memories/“, und ich wäre an einer Messung interessiert, aber ich nehme an, es verhält sich fast genau wie natives CLAUDE.md und .claude/memories.
Eine Sache, die mir aufgefallen ist: KI ist viel besser darin als ich, keinen Zwang zur „perfekten“ Lösung zu haben.
- Dirak
Nein, ist es nicht. Im LLM-Bereich findet immer noch viel Innovation/Veränderung statt, und keine Lösung passt für alles. Soweit ich das sehe, müssen Lösungen einen Kompromiss zwischen drei Hauptbelangen eingehen: Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten. Ich glaube nicht einmal, dass Erinnerung als Dateien schon in Stein gemeißelt ist. In diesem Bereich gibt es so viel Innovation und Fortschritt zu erzielen.
- speedping
Der gesamte Blogbeitrag stinkt nach LLM.
Wenn es eine ausreichend zuverlässige Methode gäbe, LLM-Text zu erkennen, würde ich eine Browser-Erweiterung bauen, die ihn einfach komplett herausfiltert.
- Fordec
Zur allgemeinen Prämisse stimme ich zu. Aber ich glaube nicht, dass dieser Moment heute ist, noch nicht jedenfalls. Ich glaube nicht, dass wir schon verstehen, wie man Kontext und Erinnerung richtig angeht oder wie lange sie halten sollten, geschweige denn, dass wir uns vorzeitig auf eine Abstraktion standardisieren, die am Ende wie SOAP oder SGML wird.
- baalimago
Brauchen wir das wirklich..? Was LLMs gut können, ist natürliche Sprache zu interpretieren. Also sind sie ein Schwamm für welches Format auch immer in einem bestimmten Projekt verwendet wird: ein vordefiniertes Format ist nicht wirklich nötig.
Außerdem, wollen wir wirklich, dass die Erinnerung der Agenten von Nutzer A mit der Erinnerung von Nutzer B koexistiert? Nicht wirklich. Das Argument für Zusammenarbeit und Teilen ist also ziemlich dünn, zumindest für Coding-Agenten. Der repository-spezifische Kontext kann in ein docs/- oder architecture/-Verzeichnis kodiert werden, so wie es auch vor Agentenzeiten gemacht wurde.
Für die Überwachung eingesetzter Agenten: vielleicht. Dafür habe ich (noch ein) Speicherverwaltungstool gebaut, slivingdoc.dev, damit ist es möglich, den dauerhaften Kontext aller Agenten herunterzuladen. Aber hier ist das Problem ein verteiltes System, nicht das Format der Erinnerungen.
- imgyuri
Die Notwendigkeit eines einheitlichen Formats oder einer Spezifikation ist im Fall von Agenten-Gedächtnis stark reduziert, weil es per Definition von Agenten gelesen wird, und Agenten bereits instruiert/programmiert sind, Gedächtnisdateien verschiedener Formate zu lesen. Selbst wenn solche Anweisungen nicht existierten, sind Agenten extrem gut darin, Dateien zu durchsuchen, um den nötigen Kontext zu bekommen.
- palijer
Es ist zu früh, für dieses Problem eine Standardisierung zu befürworten. Otel entstand nach Jahrzehnten der Erfahrung in diesem Bereich, und wir haben unzählige Lösungen erkundet und daraus geschöpft, als wir Otel entwickelten.
Zu sagen, wir hätten jetzt genug Agenten-Gedächtnislösungen erkundet, um sie zu standardisieren und weitere Experimente mit Reibung zu belegen, wäre meiner Meinung nach ein Fehler.
- anuptalwalkar
Es ist eine Lösung, die ein Problem sucht. Gedächtnis und tatsächlich die gesamte Speicherschicht müssen für Agenten und alltägliche Workloads unsichtbar sein. Niemand baut/verkauft Agenten wegen ihres großartigen Speichers, sondern wegen dem, was sie damit tun können.
Niemand baut Agenten für das Gedächtnis, aber sie bauen darauf auf. Man lässt Lösungen sich selbst vereinfachen, damit Nutzer sich auf die eigentlichen Geschäftsprobleme konzentrieren können, nichts weiter.
Kleine Eigenwerbung – ich betreibe https://github.com/Polign/recall in einigen Produktions-Workflows, und das meiste, was ich höre, ist, dass es einfach funktioniert.