CUHK-Hangzhou-Paper formalisiert: Skill-MDs und RAG-Stores sind Lookup-Tabellen, kein echtes Lernen — Abruf braucht kombinatorische Abdeckung, Gewichtsupdates generalisieren aus O(N) Beispielen.
Googles ReasoningBank trennt Erfolgs- und Misserfolgs-Trajektorien für Agenten-Gedächtnis: +8,3 Punkte auf WebArena, 57,4 % SWE-Bench bei nur +4,3 % Token-Overhead.
Memori erreicht 81,95% LoCoMo-Genauigkeit bei nur 1.294 Token/Anfrage – 67% kleinere Prompts als Zep, 20-fach günstiger als Full-Context.
memsearch von Zilliz: ein Speicher-Backend für Claude Code, Codex, OpenClaw und OpenCode – Markdown als Quelle, lokale ONNX-Embeddings, hybride Suche.
DPM ersetzt zustandsbehaftetes Agenten-Gedächtnis durch unveränderliche Entscheidungsprotokolle – mit Audit-Trail, Mehrmandanten-Isolation und Provenienz für regulierte Unternehmen.
Kuratierte AI-Einblicke — wir senden, wenn es sich lohnt.