SuperLocalMemory: Mehr Sicherheit für Multi-Agenten mit Bayesian Trust
SuperLocalMemory ist ein lokales Speichersystem, das speziell für Multi-Agenten‑KI entwickelt wurde. Durch architektonische Isolation und ein Bayesian‑Trust‑Scoring schützt es vor Memory‑Poisoning‑Angriffen, ohne auf Cl…
- SuperLocalMemory ist ein lokales Speichersystem, das speziell für Multi-Agenten‑KI entwickelt wurde.
- Durch architektonische Isolation und ein Bayesian‑Trust‑Scoring schützt es vor Memory‑Poisoning‑Angriffen, ohne auf Cloud‑Dienste oder LLM‑Inference zurückgreifen zu müs…
- Die Architektur kombiniert SQLite‑Backed Storage mit FTS5‑Fulltext‑Suche, Leiden‑basierte Knowledge‑Graph‑Clusterung und einen ereignisgesteuerten Koordinationslayer, de…
SuperLocalMemory ist ein lokales Speichersystem, das speziell für Multi-Agenten‑KI entwickelt wurde. Durch architektonische Isolation und ein Bayesian‑Trust‑Scoring schützt es vor Memory‑Poisoning‑Angriffen, ohne auf Cloud‑Dienste oder LLM‑Inference zurückgreifen zu müssen.
Die Architektur kombiniert SQLite‑Backed Storage mit FTS5‑Fulltext‑Suche, Leiden‑basierte Knowledge‑Graph‑Clusterung und einen ereignisgesteuerten Koordinationslayer, der für jeden Agenten die Herkunft der Daten protokolliert. Ein adaptives Re‑Ranking‑Framework lernt die Präferenzen der Nutzer anhand dreier Analyseebenen – Technologiepräferenzen über Projekte hinweg, Projektkontext‑Erkennung und Workflow‑Muster‑Mining.
In Tests über sieben Benchmarks erzielte SuperLocalMemory eine mittlere Suchlatenz von 10,6 ms, keine Konkurrenzfehler bei bis zu zehn gleichzeitigen Agenten und eine Trust‑Trennung mit einem Gap von 0,90. Bei Sleeper‑Angriffen sank das Vertrauen um 72 % und die NDCG@5 stieg um 104 % dank des adaptiven Re‑Rankings.
Verhaltensdaten werden in einer separaten Datenbank isoliert, die GDPR‑Artikel 17‑Erasure‑Support bietet. Das System ist Open‑Source unter der MIT‑Lizenz und lässt sich über das Model Context Protocol in mehr als 17 Entwicklungswerkzeuge integrieren.
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Dieses Thema ist relevant, weil es zeigt, wie sich KI-Produkte, Modelle oder Rahmenbedingungen in der Praxis verschieben.
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