Agentic AI

Memory Management

Memory Management in Agentic AI beschreibt die Techniken, mit denen KI-Agenten Informationen über einzelne Interaktionen hinaus speichern, abrufen und priorisieren. Es umfasst Kurzzeit-Memory (Konversationskontext), Langzeit-Memory (gelerntes Wissen) und episodisches Memory (Erfahrungen aus vergangenen Aufgaben).

Warum ist das relevant?

Ohne Memory muss ein KI-Agent jede Aufgabe von Grund auf neu beginnen. Mit intelligentem Memory Management lernt der Agent aus vergangenen Interaktionen: Er kennt Ihre bevorzugten Lieferanten, weiß, welche Genehmigungsschritte nötig sind, und erinnert sich an frühere Entscheidungen. Das spart Einarbeitungszeit bei jedem Aufruf.

So setzt IJONIS das ein

Wir implementieren dreistufiges Memory mit Redis für Kurzzeit-Kontext, pgvector/Pinecone für semantisches Langzeit-Memory und strukturierten Datenbanken für episodisches Memory. LangGraph-Checkpointing sichert den Zustand bei langläufigen Workflows — selbst nach Systemneustarts geht kein Kontext verloren.

Häufige Fragen

Ist das Langzeit-Memory eines KI-Agenten DSGVO-konform?

Ja, wenn es richtig umgesetzt wird. Wir speichern personenbezogene Daten nur in Ihrer eigenen Infrastruktur (On-Premise oder EU-Cloud), implementieren automatische Löschfristen und granulare Zugriffskontrollen. Jeder Memory-Eintrag ist einem Datenhalter zugeordnet und kann gezielt gelöscht werden.

Wie viel Kontext kann ein KI-Agent gleichzeitig verarbeiten?

Das Context Window moderner LLMs umfasst 128.000 bis 2 Millionen Token. Durch intelligentes Memory Management wählt der Agent gezielt die relevantesten Informationen aus — statt das Kontextfenster wahllos zu füllen. So bleibt die Antwortqualität auch bei großen Wissensbasen konstant hoch.

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