KI-Langzeitgedächtnis

Agenten schreiben Erkenntnisse in den Speicher, etwa wenn ein Prozess eine Besonderheit aufweist.

Ein Qualitätssystem prüft auf Duplikate, inhaltlich und semantisch, bewertet die Verlässlichkeit und archiviert Veraltetes.

Vor jeder neuen Aufgabe ruft ein Agent automatisch die relevanten Erkenntnisse ab, gefiltert nach Fachgebiet, Kontext und Relevanz.

Diese Erkenntnisse werden als Kontext injiziert, sodass der Agent von Anfang an informiert arbeitet.

Ein täglicher Prüflauf bewertet die Qualität aller Einträge, ein wöchentlicher Konsolidierungslauf fasst Ähnliches zusammen.

Jeden Morgen schreibt der Master Attractor den Morning Digest: welche Agenten welche Erkenntnisse gewonnen haben.

Ihre Agenten machen weniger Fehler, weil sie aus vergangenen Fehlern lernen.

Sie arbeiten konsistenter, weil sie Kundenpräferenzen und Prozessbesonderheiten dauerhaft kennen.

Kein Agent beginnt mehr bei null, Wissen muss nicht bei jeder Sitzung neu aufgebaut werden.

Ein Agent weiß, was ein anderer herausgefunden hat, und läuft nicht in denselben Fehler.

Erkenntnisse erfahrener Nutzer gelten sofort als geprüft, Beiträge neuerer Teammitglieder durchlaufen einen Qualitäts-Check.

Verlangt ein Kunde Löschung, lassen sich alle zugehörigen Erkenntnisse gezielt identifizieren und entfernen.