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Speicherarchitektur für KI-Agenten: Kurzzeit-, Langzeit- und Vektorspeicher (2026)

Wie man Agenten baut, die sich Benutzereinstellungen über Sitzungen hinweg merken. Kombination von Redis, pgvector-Embeddings und semantischem Speicher.

KI-Agenten-SpeicherVektordatenbankpgvectorRedisKI-EntwicklungLLM-Kontext

Mehrstufige Speicherarchitektur für autonome Agenten

Zustandslose LLM-Aufrufe verlieren den Verlauf, wenn das Kontextfenster voll ist. KI-Agenten kombinieren Kurzzeitspeicher mit Langzeitspeichern, um Benutzerfakten zu behalten.

Soll das gebaut werden, nicht nur erklärt?

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