Das Gedächtnis eines KI-Agenten speichert Informationen aus früheren Schritten und Durchläufen. Der Agent nutzt diese Informationen als Kontext für seine nächsten Entscheidungen.
Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis
Das Verfahren Reflexion unterscheidet zwei Formen. Das Kurzzeitgedächtnis enthält den bisherigen Verlauf einer Aufgabe (die Trajektorie). Das Langzeitgedächtnis speichert die Ergebnisse der Selbstreflexion. Das Vorbild ist der Mensch: Er erinnert sich an frische Details und zugleich an verdichtete wichtige Erfahrungen. Beide Speicher liefern zusammen einen Kontext, der konkret ist und zugleich Lehren aus mehreren Versuchen enthält.
Lernen ohne neues Training
Ein Reflexion-Agent lernt nicht über angepasste Modellgewichte, sondern über sprachliches Feedback. Das Verfahren wandelt Rückmeldungen der Umgebung (etwa ein Ja oder Nein oder eine Punktzahl) in eine Textzusammenfassung um. Diese Zusammenfassung legt der Agent in einem episodischen Speicher ab. Im nächsten Durchlauf dient sie als zusätzlicher Kontext. Lange, gescheiterte Versuche verdichtet der Agent so zu Hinweisen an sich selbst. Das hilft in zwei Fällen. Erstens lässt sich ein früher Fehler in einem langen Ablauf leicht erkennen. Zweitens kann der Agent bei sehr vielen Prüfstellen über mehrere Versuche hinweg gründlich suchen.
Grenzen
Das Gedächtnis ist begrenzt, weil das Sprachmodell nur einen begrenzten Kontext verarbeiten kann. Reflexion speichert deshalb in der Regel nur ein bis drei Erfahrungen. In der Praxis kürzt das Verfahren das Gedächtnis auf die letzten drei Selbstreflexionen. Als mögliche Erweiterung gelten aufwendigere Speicherstrukturen wie Vektordatenbanken oder klassische SQL-Datenbanken.
Gedächtnis im Gespräch
Chat-Assistenten folgen heute den Anweisungen ihrer Nutzer auch in Dialogen über mehrere Runden. Kennt die KI die Arbeitsmuster eines Nutzers aus ihrem Gedächtnis oder dem Gesprächsverlauf, kann der Nutzer direkt fragen. Er muss dann nicht alles neu erklären.
Abgrenzung
Das Gedächtnis ersetzt kein Training: Die Modellgewichte bleiben unverändert, der Agent lernt nur über gespeicherten Text. Verwandte Einträge: KI-Agent; Reflexion (KI); RAG (Retrieval-Augmented Generation) im ERP-Kontext; Large Language Model (LLM).
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