EverMem-ähnliches KI-Agenten-OS: Hierarchischer Speicher, FAISS, SQLite & Konsolidierung
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In diesem Tutorial zeigen wir, wie man ein persistentes KI-Agenten-OS im Stil von EverMem erstellt. Dabei verbinden wir den kurzfristigen Gesprächskontext (STM) mit einem langfristigen Vektor‑Speicher, der über FAISS abgerufen wird, sodass der Agent vor jeder Antwort relevante frühere Informationen wiederherstellen kann.
Zusätzlich speichern wir strukturierte Datensätze in einer SQLite‑Datenbank, um Metadaten wie Zeitstempel, Wichtigkeitswerte und Speicher‑Signale (z. B. Präferenzen) dauerhaft zu sichern. Das vollständige Tutorial ist auf MarkTechPost verfügbar.
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