Gedachtnissystem

PRX bietet ein flexibles Gedachtnissystem, das es Agenten ermoglicht, Kontext uber Gesprache hinweg zu persistieren und abzurufen. Das Gedachtnissystem unterstutzt 5 Speicher-Backends, die jeweils fur verschiedene Bereitstellungsszenarien optimiert sind.

Ubersicht

Das Gedachtnissystem erfullt drei primare Funktionen:

• Abruf -- relevante vergangene Interaktionen und Fakten vor jedem LLM-Aufruf abrufen
• Speicherung -- wichtige Informationen aus Gesprachen extrahieren und persistieren
• Komprimierung -- alte Erinnerungen zusammenfassen und komprimieren, um in Kontextlimits zu passen

Speicher-Backends

Backend	Persistenz	Suche	Geeignet fur
Markdown	Dateibasiert	Volltext-Grep	Einzelbenutzer-CLI, versionskontrolliertes Gedachtnis
SQLite	Lokale Datenbank	FTS5-Volltext	Lokale Bereitstellungen, kleine Teams
PostgreSQL	Remote-Datenbank	pg_trgm + FTS	Multi-User-Server-Bereitstellungen
Embeddings	Vektorspeicher	Semantische Ahnlichkeit	RAG-Abruf, grosse Wissensbasen
In-Memory	Keine (nur Sitzung)	Linearer Scan	Ephemere Sitzungen, Tests

Konfiguration

Wahlen und konfigurieren Sie das Gedachtnis-Backend in config.toml:

[memory]
backend = "sqlite"  # "markdown" | "sqlite" | "postgres" | "embeddings" | "memory"
max_recall_items = 20
recall_relevance_threshold = 0.3

[memory.sqlite]
path = "~/.local/share/openprx/memory.db"

[memory.postgres]
url = "postgresql://user:pass@localhost/prx"

[memory.embeddings]
provider = "ollama"
model = "nomic-embed-text"
dimension = 768

Gedachtnis-Lebenszyklus

1. Extraktion -- nach jeder Gesprachsrunde extrahiert das System Schlusselfakten
2. Deduplizierung -- neue Fakten werden mit bestehenden Erinnerungen verglichen
3. Speicherung -- einzigartige Fakten werden im konfigurierten Backend persistiert
4. Abruf -- vor jedem LLM-Aufruf werden relevante Erinnerungen abgerufen
5. Hygiene -- periodische Wartung komprimiert und bereinigt veraltete Eintrage

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