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Gedächtnisverwaltung

Gedächtnisverwaltung

Überblick

Die Seite Gedächtnisverwaltung dient zum Anzeigen und Pflegen des kontoweiten Gedächtnisses. Das kontoweite Gedächtnis wird organisationsübergreifend geteilt und ist an den einzelnen Nutzer gebunden – wenn du dich in verschiedenen Organisationen mit demselben Konto anmeldest, folgt dir das Gedächtnis überallhin.

Beim Erstellen einer neuen Unterhaltung fragt der Agent automatisch das Kontogedächtnis ab und fügt es in Form eines „Nutzerprofils" in den System-Prompt ein. Dadurch „kennt" der Agent dich wirklich.

Screenshot-Position


Zwei Ansichten

Ansicht Beschreibung
Liste Alle Gedächtniseinträge seitenweise durchsuchen + Suchen + Bearbeiten / Löschen / Leeren
Graph Kraftgesteuerte Graph-Visualisierung, die das Beziehungsnetz zwischen den Gedächtniseinträgen darstellt

Ansicht wechseln: Am oberen Rand der Seite befinden sich die Tabs Liste / Graph.


Listenansicht

Gedächtniseinträge

Jeder Gedächtniseintrag wird als Karte dargestellt:

Feld Beschreibung
Textinhalt Die Kerninformation des Gedächtnisses (z. B. „Nutzer bevorzugt TypeScript")
Konfidenz Konfidenzwert zum Zeitpunkt der Extraktion (0 ~ 1)
Metadaten Zusatzinformationen (Quell-Sitzungs-ID, Extraktionszeitpunkt usw.)

Aktionen

Aktion Beschreibung
Suchen Gedächtnisliste nach Stichwort filtern
Manuell hinzufügen Einen neuen Gedächtniseintrag eingeben
Bearbeiten Vorhandenen Gedächtnisinhalt ändern
Löschen Einen einzelnen Gedächtniseintrag entfernen
Alles leeren Mit einem Klick alle kontoweiten Gedächtniseinträge entfernen (⚠️ nicht wiederherstellbar)

Seitennummerierung

  • Standardmäßig 50 Einträge pro Seite
  • Erste Ladung: 50 Einträge + Graph-Daten
  • Am unteren Rand lädt Mehr laden die nächste Seite nach

Graph-Ansicht

Der Wechsel zur Graph-Ansicht ermöglicht die Visualisierung des Beziehungsnetzes zwischen den Gedächtniseinträgen:

Screenshot-Position

Knotentypen

Typ Farbe Beschreibung
Hub (Zentrum) Violett #6d28d9 Nutzer-Zentralknoten
Fact (Fakt) Blau #2563eb Einzelner Gedächtniseintrag
Entity (Entität) Bernstein #f59e0b Aus dem Gedächtnis extrahierte Entität

Verbindungstypen

Typ Stil Beschreibung
Hierarchische Beziehung Graue Verbindung Fact → Hub, Entity → Hub
Assoziative Beziehung Bernsteinfarbene Verbindung Entity ↔ Entity Querverbindung

Interaktion

  • Knoten anklicken: Details anzeigen, Bearbeiten / Löschen möglich
  • Über Knoten schweben: Zeigt den vollständigen Text
  • Ziehen: Knotenposition anpassen
  • Zoomen: Ansicht mit dem Mausrad zoomen
  • Zusammengeklappter Modus: Bei mehr als 100 Gedächtniseinträgen zeigt der Zentralknoten ein Zähler-Label (z. B. „128 Einträge") anstelle aller Fakt-Knoten

Optimierung der Graph-Darstellung (Update 2026-04) NEW

Die neue Graph-Version führt einen Doppel-Dichte-Gate-Mechanismus ein, der verhindert, dass sich bei zu vielen Knoten die Labels überlappen und unlesbar werden:

Schwellenwert-Konstante Wert Bedeutung
PILL_READABILITY_MIN_SCALE 1.5 Bei einem Zoomfaktor unter 1,5x werden keine Text-Labels gerendert
PILL_MIN_SCREEN_AREA_PER_NODE 3000 Wenn die durchschnittliche Bildschirmfläche pro Knoten weniger als 3000 Pixel beträgt, werden keine Text-Labels gerendert

Labels werden nur gerendert, wenn beide Bedingungen gleichzeitig erfüllt sind. Andernfalls werden nur Punkte angezeigt, um die visuelle Klarheit zu wahren.

Farbstabilisierung nach Entitätstyp: Die Farbe aller Entity-Knoten wird über einen djb2-Hash berechnet – Entitäten desselben Typs behalten in verschiedenen Ansichten und zu verschiedenen Zeitpunkten dieselbe Farbe, was die visuelle Erkennung erleichtert. Eine Palette aus 10 Farben unterstützt einen unbegrenzten Typenzyklus.

Korrektur des Entitätstyp-Felds: Die Felder sourceTypes und targetTypes werden nun korrekt an den Frontend-Graphen übergeben. Der bisherige Bug, bei dem alle Knoten wegen des fehlenden Felds auf Grau zurückfielen, wurde behoben.


Wie das Gedächtnis geschrieben wird

Manuell hinzufügen

In der Listenansicht auf die Schaltfläche „Hinzufügen" klicken, den Gedächtnistext eingeben und speichern.

Automatische Extraktion aus der Unterhaltung

Der Agent erkennt in der Unterhaltung automatisch merkenswerte Informationen und speichert sie:

Auslöseart Beispiel Konfidenz
Explizite Anweisung „Merke dir, dass ich gerne TypeScript benutze" 0.99
Implizite Erkennung „Ich heiße Zhang San und bin Frontend-Entwickler" 0.93

Details zum Extraktionsmechanismus findest du unter Dreidimensionales Gedächtnissystem.


Die Rolle des Gedächtnisses in der Unterhaltung

  1. Neue Unterhaltung: Das System fragt das Profil des kontoweiten Gedächtnisses ab und fügt es in Form eines „Nutzerprofils" in den System-Prompt ein
  2. Frage während der Unterhaltung: Der Agent fragt anhand der Semantik der Nutzerfrage relevante Gedächtniseinträge ab (memory_query-Tool)
  3. Gedächtnisaktualisierung: Neue Informationen aus der Unterhaltung können die Aktualisierung oder Zusammenführung bestehender Gedächtniseinträge auslösen

Kontoübergreifende Gateway-Isolierung NEW

Zum Schutz der Privatsphäre greifen von einem anderen Konto über das Gateway verteilte Sitzungen nicht auf dein Kontogedächtnis zu:

  • Wenn dein Knoten auf enterprise gesetzt ist und von einem anderen Konto derselben Organisation aufgerufen wird, kann der Ausführungsprozess dein Kontogedächtnis nicht lesen
  • Nur das Unternehmensgedächtnis (Organisationsebene) ist für kontoübergreifende Sitzungen zugänglich
  • Deine eigenen lokalen Sitzungen sind davon nicht betroffen

Weitere Informationen unter Multi-Knoten-Architektur — Kontoübergreifende Isolierung.


Anleitung

So fügst du manuell ein Gedächtnis hinzu

  1. Öffne die APP → Einstellungen → Gedächtnis
  2. Klicke in der Listenansicht auf die Schaltfläche Hinzufügen
  3. Gib die Information ein, an die sich der Agent erinnern soll, zum Beispiel: „Ich schreibe Code bevorzugt in TypeScript"
  4. Speichern

Effekt: Beim nächsten Erstellen einer Unterhaltung weiß der Agent, dass du TypeScript bevorzugst, und verwendet bei Antworten mit Code-Bezug automatisch TypeScript.

So zeigst du den Gedächtnisgraphen an

  1. Wechsle auf der Seite Gedächtnisverwaltung zur Graph-Ansicht
  2. Der große violette Kreis in der Mitte ist dein Nutzer-Zentralknoten
  3. Die blauen Knoten sind Gedächtniseinträge (z. B. „mag TypeScript"), die über graue Verbindungen mit dem Zentrum verbunden sind
  4. Die bernsteinfarbenen Knoten sind extrahierte Entitäten (z. B. „TypeScript", „React"), zwischen den Entitäten stellen bernsteinfarbene Verbindungen die Assoziationen dar
  5. Bedienung:
    • Klicke auf einen beliebigen Knoten, um Details anzuzeigen, zu bearbeiten oder zu löschen
    • Ziehe Knoten, um ihre Position anzupassen
    • Zoome die Ansicht mit dem Mausrad
    • Schwebe über einen Knoten, um den vollständigen Text anzuzeigen

So leerst du das Gedächtnis

  1. Klicke auf der Seite Gedächtnisverwaltung auf die Schaltfläche Alles leeren
  2. Bestätige den Leervorgang

Hinweis: Der Leervorgang ist nicht wiederherstellbar. Nach dem Leeren kennt der Agent in zukünftigen Unterhaltungen keine deiner Vorlieben, Hintergründe und Verlaufsinformationen mehr. Der Agent kommuniziert mit dir, als würdet ihr euch zum ersten Mal begegnen. Verwende diese Funktion nur, wenn du wirklich „von vorne beginnen" möchtest.


Auswirkung des Gedächtnisses auf die Unterhaltungsqualität

Gedächtniszustand Unterhaltungserlebnis
Reichhaltiges und genaues Gedächtnis Der Agent kennt deine Identität, Vorlieben und den Projekthintergrund, die Antworten sind personalisiert und präzise
Leeres Gedächtnis Der Agent verhält sich wie bei einer ersten Begegnung, du musst jedes Mal deinen Hintergrund und deine Vorlieben erneut erklären
Veraltetes oder falsches Gedächtnis Der Agent gibt möglicherweise unpassende Empfehlungen auf Basis falscher Informationen
Zu viel Gedächtnis Das in die Unterhaltung eingefügte Gedächtnisprofil wird länger und beansprucht möglicherweise Kontextraum

Empfehlung: Sieh die Gedächtnisliste regelmäßig durch (z. B. einmal im Monat) und lösche veraltete oder nicht mehr zutreffende Einträge. Ein schlankes und genaues Gedächtnis zu behalten, ist der Schlüssel zum besten Unterhaltungserlebnis.


Automatische Extraktion vs. manuelles Hinzufügen

Vergleich Automatische Extraktion Manuelles Hinzufügen
Auslöseart Der Agent erkennt automatisch während der Unterhaltung Du gibst manuell auf der Seite Gedächtnisverwaltung ein
Genauigkeit Hängt vom Konfidenzschwellenwert ab, kann etwas übersehen oder falsch extrahieren Vollständig von dir kontrolliert, 100 % genau
Anwendungsfall Natürliche Ansammlung im täglichen Gespräch Wenn der Agent bestimmte Informationen (z. B. Projektkonventionen) merken soll

Tipp: Beide Methoden lassen sich kombinieren. Überlasse die automatische Extraktion den alltäglichen Informationen, und füge wichtige Projektkonventionen und Arbeitsvorlieben manuell hinzu, um Genauigkeit sicherzustellen.


Häufige Fragen

Warum hat sich der Agent nicht gemerkt, was ich gesagt habe?

Mögliche Ursachen:

  1. Konfidenz zu gering: Die Information wirkt nicht genug „wie ein merkenswerter Fakt". Versuche, dich deutlicher auszudrücken: „Bitte merke dir, dass ich ein dunkles Design mag."
  2. Durch Ausschlussregeln gefiltert: Reine Fragen, Smalltalk, Inhalte in Codeblöcken und zeitbezogene Informationen (wie „das Wetter heute") werden nicht extrahiert.
  3. Verzögerung bei der Gedächtnisextraktion: Das Gedächtnis wird erst nach dem Ende jeder Gesprächsrunde extrahiert; wenn die Unterhaltung unterbrochen wird, ist die Extraktion möglicherweise nicht abgeschlossen.

Warum antwortet der Agent auf Basis eines falschen Gedächtnisses?

Möglicherweise hast du veraltete Gedächtniseinträge. Lösung:

  1. Öffne die Gedächtnisverwaltung und suche nach dem betreffenden Gedächtnis
  2. Finde den falschen Eintrag und klicke auf Bearbeiten, um ihn zu korrigieren, oder auf Löschen
  3. Du kannst auch in der Unterhaltung sagen: „Vergiss, dass ich vorher gesagt habe, ich mag Python; ich benutze jetzt TypeScript"

Wie viel Kontextraum belegt das Gedächtnis?

Das System fügt das Gedächtnis beim Erstellen einer neuen Unterhaltung in Form eines Profils in den System-Prompt ein, was in der Regel 200–1000 Tokens beansprucht (abhängig von der Menge der Gedächtniseinträge). Verglichen mit einem Kontextfenster von 128K–200K ist das ein sehr kleiner Anteil, der den verfügbaren Raum nicht wesentlich beeinträchtigt.


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