Der KI-Experte Alejandro Saucedo, der für die UN, die Europäische Kommission und Zalando tätig ist, hat den zweiten Teil seiner Artikelserie über die Speicherarchitektur von Künstlicher Intelligenz veröffentlicht. Unter dem Titel Whose Memory Is It? Building Multi-Tenant, Multi-Tier Memory for AI Agents (Part 2) erläutert er detailliert fortgeschrittene Designentscheidungen zur Handhabung der mandantenfähigen Speicherpersistenz innerhalb des Kubernetes Agent Orchestration System (KAOS).
Etablierung eines vereinfachten dreistufigen Gedächtnismodells
Im Anschluss an den ersten Teil der Serie – in dem etwa 30 Speicher-Engines analysiert und Mem0 als Bibliothek implementiert wurde – entwarf Saucedo eine vereinfachte dreistufige Speicherarchitektur. Dieses Framework besteht aus einem kurzfristigen Fenster, einer mittelfristigen Zusammenfassung und langfristigen Fakten. Die kurzfristige Ebene verarbeitet den Live-Sitzungskontext, der durch ein Token-Budget begrenzt ist, und wird in jedem Zug über relationale Zeilen aktualisiert. Die mittelfristige Ebene hält eine fortlaufende Zusammenfassung pro Sitzung vor, während die langfristige Ebene atomare Fakten extrahiert, die nach Gültigkeitsbereich (Scope) indiziert und mithilfe von Vektorspeichern semantisch abgerufen werden.
Definition von Zugriffs-Scopes und Schreibherkunft
Jeder Speichervorgang in einem mandantenfähigen System erfordert strikte Grenzen hinsichtlich Eigentümerschaft und Datenschutz. KAOS erfasst zusammengesetzte und invariante Metadaten zur Herkunft jedes gespeicherten Speichereingangs und erfasst dabei die user_id, die Agentenidentität sowie den Sitzungsbezeichner. Bei Lesevorgängen schränkt eine hierarchische Beziehung den Zugriff basierend auf der Sicherheitslage und verifizierten Anfrage-Headern ein. Die Identitätsüberprüfung verhindert unbefugten Zugriff und stellt sicher, dass lesende Zugriffe von Benutzern über Agentengrenzen hinweg nur dann stattfinden, wenn der Eigentümer des Speichers die Obergrenze bewusst anhebt.
Wichtige architektonische Erkenntnisse für Produktionssysteme
Das architektonische Framework liefert entscheidende Erkenntnisse für die Bereitstellung skalierbarer agentenbasierter Speicherebenen. Systeme müssen wortgetreue Fenster und sitzungsübergreifende, komprimierte Fakten als separate Speicherebenen mit unterschiedlichen Lebenszyklen behandeln. Darüber hinaus gewährleistet die Aufrechterhaltung dauerhafter, wortgetreuer Datensätze den Schutz vor verlorenen Extraktionen, während die serverseitige Ableitung des Gültigkeitsbereichs aus der authentifizierten Identität eine Speichervergiftung (Memory Poisoning) und sitzungsübergreifende Injektionsangriffe verhindert.
