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Herausforderung

Sich über Sitzungen hinweg erinnern

Morgen ist der Prozess neu gestartet - was weiß der Agent dann noch, woher, und wer hat es dort hingeschrieben?

Warum das schwer ist

Das Modell erinnert sich an nichts. Alles, was der Agent morgen noch weiß, hat der Harness heute irgendwo hingeschrieben und morgen wieder in den Prompt geholt. Das klingt nach einer Datei, ist aber drei Entscheidungen: was gespeichert wird, wer das entscheidet, und wie es zurückkommt - fest im System-Prompt, per Suche, oder nur auf Abruf.

Die Grenze zwischen Verlauf und Gedächtnis ist dabei die eigentliche Frage. Ein persistierter Verlauf ist noch kein Memory: Er erinnert die eine Sitzung, nicht den Nutzer. Ein Memory, das aus dem Verlauf extrahiert wird, ist eine Wette darauf, dass der Extraktor das Richtige behält. Und was in den System-Prompt eingesetzt wird, kostet bei jedem Aufruf - also lohnt der Blick, welche Quellen ein Harness dort wirklich einspeist.

Vorschau

Ab Pro: die Matrix je Herausforderung, alle elf Themen mit Belegen und das Architektur-Portrait jedes Harness. Frei sichtbar sind die sechs Kurzporträts:

  • OpenClaw - Der Multi-Kanal-Personal-Agent - ein halbes Millionen-Zeilen-Haus mit Gateway, Kanälen und Werkzeugpark, dessen Loop-Kern dieselbe Abstammung hat wie Pi.
  • Hermes - Der Python-Harness von Nous Research - deterministische Schleife, Skill-System und ein Fehlerpfad, der gestaffelt eskaliert statt einfach aufzugeben.
  • Pi - Der Coding-Agent mit bewusst kleinem Kern - jede Schicht selbst gebaut und lesbar gehalten, vom Provider-Paket bis zur Session-Datei.
  • HybridClaw - Die Enterprise-Runtime - Sandbox-Ausführung, Approvals und Credentials, die als Referenzen durch den Kontext reisen statt als Klartext.
  • DeepSeek Harness - Der Plugin-Radikale - „everything is a plugin“ heißt hier wörtlich: auch Provider, Tools und Loop sind Bausteine am Cordis-Kern.
  • NanoClaw - Der Minimalist - klein genug, um ihn ganz zu verstehen: die Modell-Schicht wandert hinter das Claude Agent SDK, die Isolation in einen Container.

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