Die meisten KI-Agenten vergessen es. Sie bearbeiten eine Anfrage, beantworten sie und löschen dann den Kontext. Google Clouds generative-ai Das Repository liefert jetzt ein Beispiel aus, das dieses Drawback direkt angeht. Es ist das All the time-On-Speicheragenteine Referenzimplementierung, die Speicher als laufenden Prozess behandelt.
All the time-On-Speicheragent
Im Grunde ist das Projekt ein leichter Hintergrundagent, der niemals stoppt. Es läuft rund um die Uhr als kontinuierlicher Prozess und nicht als einmaliger Anruf. Es ist mit gebaut Google ADK (Agent Growth Equipment) und Gemini 3.1 Flash-Lite. Insbesondere werden keine Vektordatenbank und keine Einbettungen verwendet. Stattdessen liest, denkt und schreibt ein LLM strukturiertes Gedächtnis SQLite. Die Modellauswahl zielt auf niedrige Latenz und niedrige Kosten für kontinuierliche Hintergrundarbeit ab.
So funktioniert es: Erfassen, Konsolidieren, Abfragen
Architektonisch leitet ein Orchestrator jede Anfrage an einen von drei spezialisierten Subagenten weiter. Jeder Subagent verfügt über eigene Instruments zum Lesen oder Schreiben des Speichers.
Erstens, die IngestAgent verarbeitet eingehende Inhalte. Es nutzt die multimodalen Funktionen von Gemini, um eine Zusammenfassung, Entitäten, Themen und einen Wichtigkeitswert zu extrahieren. Dieser strukturierte Datensatz landet dann im reminiscences Tisch.
Als nächstes die ConsolidateAgent Läuft mit einem Timer, standardmäßig alle 30 Minuten. Wie Schlafzyklen überprüft es nicht konsolidierte Erinnerungen und findet Verbindungen zwischen ihnen. Anschließend werden eine synthetisierte Zusammenfassung, eine wichtige Erkenntnis und diese Verbindungen zur Datenbank geschrieben. Folglich baut der Agent im Leerlauf und ohne Aufforderung neue Erkenntnisse auf.
Schließlich ist die AbfrageAgent beantwortet Fragen. Es liest alle Erinnerungen und Konsolidierungserkenntnisse und synthetisiert dann eine Antwort. Wichtig ist, dass die verwendeten Speicher-IDs als Quellen angegeben werden.