Memory
Die Memory-Funktion gibt jedem Bot einen persistenten Langzeitspeicher, der über Sitzungen hinweg besteht. Bots können sich an Fakten, Präferenzen und Kontext zwischen Gesprächen erinnern, ohne dass Sie sich wiederholen müssen.
Wie es funktioniert
Jeder Bot hat seinen eigenen isolierten Speicher, der durch IndexedDB gestützt wird. Memory-Einträge sind Schlüssel-Wert-Paare, die im Browser über Seiten-Neuladungen und Sitzungen hinweg persistieren.
Wenn ein Bot Memory-Einträge hat, werden sie automatisch in den System-Prompt injiziert, bevor jede Nachricht gesendet wird. Das Modell erhält den gespeicherten Kontext als Teil seiner Anweisungen, was ihm Zugang zu erinnerten Informationen gibt, ohne sichtbaren Chat-Verlauf zu verbrauchen.
Das injizierte Format sieht intern so aus:
<memory>
- user_name: Alice
- preferred_language: Python
- project: Baue eine REST API mit FastAPI
</memory>
Memories hinzufügen
Der /remember-Befehl
Geben Sie einen Memory-Befehl direkt im Chat ein:
Sagen Sie dem Bot: bcz_remember("user_name", "Alice")
Wenn das Modell bcz_remember("schlüssel", "wert") in seiner Antwort enthält, analysiert und speichert die Plattform den Memory-Eintrag automatisch. Dies erlaubt dem Modell zu entscheiden, was es wert ist, sich basierend auf Ihren Gesprächen zu erinnern.
Memory-Panel in Einstellungen
Sie können Memories auch manuell verwalten:
- Öffnen Sie Einstellungen
- Navigieren Sie zum Memory-Abschnitt für den aktuellen Bot
- Fügen Sie hinzu, bearbeiten oder entfernen Sie einzelne Memory-Einträge
Memories anzeigen
Alle Memory-Einträge für den aktuellen Bot sind in den Einstellungen sichtbar. Jeder Eintrag zeigt:
- Schlüssel -- die Kennung (z.B. "user_name", "project_context")
- Wert -- die gespeicherte Information
- Zeitstempel -- wann der Eintrag zuletzt aktualisiert wurde
Memories bearbeiten und löschen
Vom Memory-Panel in den Einstellungen:
- Bearbeiten Sie jeden Memory-Eintrag, indem Sie seinen Schlüssel oder Wert ändern
- Löschen Sie einzelne Einträge mit der Entfernen-Schaltfläche
- Alle löschen -- Memories für den aktuellen Bot leeren
Das Löschen eines Memory ist dauerhaft. Es gibt kein Rückgängig. Wenn Sie alle Memories löschen, beginnt der Bot frisch ohne erinnerten Kontext.
Memory-Format
Memories werden als Schlüssel-Wert-Paare gespeichert:
| Schlüssel | Wert | Beispiel-Verwendung |
|---|---|---|
user_name | Alice | Antworten personalisieren |
preferred_language | Python | Codegenerierungs-Präferenz |
timezone | Europe/Berlin | Zeitbewusste Antworten |
project | FastAPI REST API | Laufender Projektkontext |
coding_style | PEP 8, Type Hints, Docstrings | Code-Stil-Präferenzen |
Schlüssel sollten beschreibend und prägnant sein. Werte können beliebiger Text sein.
Anwendungsfälle
- Persönliche Präferenzen -- Name, Zeitzone, Programmiersprache, Kommunikationsstil
- Projektkontext -- aktuelle Projektdetails, Tech-Stack, Anforderungen
- Wiederkehrende Anweisungen -- "Code immer mit Kommentaren formatieren", "kurze Antworten bevorzugen"
- Domänenwissen -- Fakten speichern, die der Bot immer über Ihre Umgebung wissen sollte
- Gesprächszusammenfassungen -- den Bot eine laufende Zusammenfassung vergangener Diskussionen führen lassen
Beginnen Sie mit einigen Schlüssel-Memories (Ihr Name, bevorzugte Sprache, Projektname) und lassen Sie sie natürlich wachsen. Der Bot wird nützlicher, während er Kontext über Ihre Präferenzen und Workflows ansammelt.
Pro-Bot-Isolierung
Memory ist pro-Bot -- jeder Bot hat seinen eigenen unabhängigen Memory-Speicher. Memories sickern nicht zwischen Bots. Das bedeutet:
- Ihr Programmierassistent erinnert sich an Ihren Tech-Stack
- Ihr Schreibassistent erinnert sich an Ihren Schreibstil
- Keiner sieht die Memories des anderen
Speicher-Details
| Eigenschaft | Detail |
|---|---|
| Backend | IndexedDB (gespeichert als ais-memory-{botId}) |
| Persistenz | Überdauert Seiten-Neuladungen, Browser-Neustarts, Sitzungswechsel |
| Bereich | Lokal in Ihrem Browser -- niemals an einen Server gesendet |
| Export | In "Alle Daten exportieren"-Backup eingeschlossen |
| Geteilte URLs | Memory ist NICHT in geteilten Bot-URLs eingeschlossen |
Tool-Call-Integration
Modelle mit Tool-Calling-Unterstützung können ihren eigenen Memory durch strukturierte Tool-Aufrufe verwalten. Wenn das Modell einen bcz_remember()-Aufruf in seiner Antwort ausgibt, macht die Plattform automatisch:
- Analysiert den Funktionsaufruf
- Extrahiert Schlüssel und Wert
- Speichert (oder aktualisiert) den Memory-Eintrag in IndexedDB
Dies erlaubt dem Modell autonom zu entscheiden, welche Information wichtig genug ist, um für zukünftige Gespräche erinnert zu werden.
Memory-Injektion fügt zur System-Prompt-Länge hinzu, was zum Kontextfenster des Modells zählt. Wenn Sie viele Memory-Einträge haben, verbrauchen sie Tokens, die sonst für Gesprächsverlauf verwendet werden könnten.