Geteilt.
Unsere KI-Agenten verfügen über ein gemeinsames Langzeitgedächtnis. Was ein Agent lernt, steht allen zur Verfügung.
Gepflegt.
Der Master Attractor sorgt dafür, dass nur verifiziertes, wertvolles Wissen bleibt. Was veraltet, wird aussortiert.
Lokal.
Alle gespeicherten Erkenntnisse liegen auf Ihrem eigenen Server. Die Vektorsuche läuft über ein lokales Embedding-Modell.
Schreiben
Agenten schreiben Erkenntnisse in den Speicher, etwa wenn ein Prozess eine Besonderheit aufweist.
Prüfen
Ein Qualitätssystem prüft auf Duplikate, inhaltlich und semantisch, bewertet die Verlässlichkeit und archiviert Veraltetes.
Abrufen
Vor jeder neuen Aufgabe ruft ein Agent automatisch die relevanten Erkenntnisse ab, gefiltert nach Fachgebiet, Kontext und Relevanz.
Injizieren
Diese Erkenntnisse werden als Kontext injiziert, sodass der Agent von Anfang an informiert arbeitet.
Verdichten
Ein täglicher Prüflauf bewertet die Qualität aller Einträge, ein wöchentlicher Konsolidierungslauf fasst Ähnliches zusammen.
Berichten
Jeden Morgen schreibt der Master Attractor den Morning Digest: welche Agenten welche Erkenntnisse gewonnen haben.
Für Ihr Unternehmen
KI-Agenten mit geteiltem Langzeitgedächtnis verändern die Art, wie automatisierte Systeme arbeiten.
Weniger Fehler
Ihre Agenten machen weniger Fehler, weil sie aus vergangenen Fehlern lernen.
Mehr Konsistenz
Sie arbeiten konsistenter, weil sie Kundenpräferenzen und Prozessbesonderheiten dauerhaft kennen.
Kein Neustart
Kein Agent beginnt mehr bei null, Wissen muss nicht bei jeder Sitzung neu aufgebaut werden.
Kein Wissenssilo
Ein Agent weiß, was ein anderer herausgefunden hat, und läuft nicht in denselben Fehler.
Wissensstand und Prüfung
Erkenntnisse erfahrener Nutzer gelten sofort als geprüft, Beiträge neuerer Teammitglieder durchlaufen einen Qualitäts-Check.
Löschen auf Verlangen
Verlangt ein Kunde Löschung, lassen sich alle zugehörigen Erkenntnisse gezielt identifizieren und entfernen.
