Gedächtnis- und Datenebene¶
KIM ist nur so gut wie sein Gedächtnis. Diese Ebene entscheidet, ob Agenten sich erinnern, belegen und begründen können — oder nur plaudern.
Die vier Gedächtnisarten¶
flowchart LR
classDef data fill:#0f1420,stroke:#a78bfa,color:#ece8f8
A["Agent\n(KIMclaw · NemoClaw · KIMody)"] --> L["Letta (MemGPT)\nWER bin ich, WEN kenne ich\ncore · recall · archival"]:::data
A --> Q["Qdrant\nWAS weiß der Mandant\nKB 1000+ · CRM · Tickets · Compliance"]:::data
A --> T["Trino\nWAS sagen die Zahlen\n12 Postgres-DBs · Iceberg · ClickHouse"]:::data
A --> O["OpenSearch\nWO stand das\nLogs · Audit · Doku · Hybrid-Search"]:::data| Schicht | Dienst | Inhalt | Wer nutzt es |
|---|---|---|---|
| Episodisch | Letta | Persistentes Agenten-Gedächtnis über Sessions hinweg (Postgres-backed) | NemoClaw, Cowork-AI, künftig KIMody |
| Semantisch | Qdrant | Vektor-Collections: Wissensbasis (1000+ Einträge), audit_events, Sales-CRM, Customer-Tickets, Compliance-Docs | Chat, Dify, KIMclaw |
| Strukturiert | Trino | Federiertes SQL über Postgres (12 DBs), MinIO/Iceberg, ClickHouse (Langfuse), OpenSearch | KPI-Mining, H2O, n8n |
| Volltext | OpenSearch | Logs, Audit-Events, MkDocs-Inhalte; Hybrid-Search mit Vector + Reranker | Betrieb, Audit, Doku-Suche |
Zulieferer und Ablage¶
- MinIO (12 Buckets) ist die Objektablage darunter: documents, audit, backups, langfuse-events, dify-uploads, n8n-binary, qdrant-snapshots, ml-artifacts, restic-snapshots.
- Docling wandelt Dokumente in agentenlesbare Form; SearXNG liefert Web-Wissen ohne Tracking (30+ Suchmaschinen) an Cowork-AI, NemoClaw und Chat.
- Embeddings entstehen lokal (
bge-m3via Ollama) — auch das Erinnern verlässt den Cluster nicht.
Mandanten-Aspekt¶
Gedächtnis ist die sensibelste Ebene der Mandantentrennung: Qdrant-Collections, Letta-Bestände und Trino-Kataloge sind pro Mandant zu führen; Langfuse trennt Cross-Mandant-Traces über Tags. Beim Provisioning eines neuen Mandanten gehören leere, getrennte Gedächtnis-Bestände zum Standardpaket — nicht nachträglich.