Stateless Decision Memory (DPM) führt Event-Sourced-Agenten-Gedächtnis für Unternehmen ein
Stateless Decision Memory (DPM) schlägt vor, zustandsbehaftetes Agenten-Gedächtnis durch ein unveränderliches Entscheidungsprotokoll zu ersetzen — einen Strom von Append-Only-Ereignissen, den jede Agenten-Instanz abspielen kann, um vollständigen Kontext zu rekonstruieren. Damit entfällt die Zustandsbehaftung, die Multi-Agenten-Systeme schwer auditierbar macht; das Verfahren skaliert natürlich auf Multi-Tenant-Deployments (jeder Mandant erhält isolierte Log-Partitionen) und liefert ereignisgenaue Provenienz, die in Finanz-, Gesundheits- und Rechtsdeployments regulatorisch vorgeschrieben ist. Das Paper ist als Deployment-Spezifikation konzipiert, nicht als neue Theorie.
Warum das relevant ist
DPM ist das erste Agenten-Gedächtnis-Architektur-Paper, das regulierte Unternehmensanforderungen konsequent als erstklassige Constraints behandelt — nicht als Nachgedanken. Für Teams, die AI für Finanz, Gesundheit oder andere regulierte Sektoren entwickeln, ist dies eine direkte Designreferenz für revisionssicheres Agenten-Gedächtnis.