Is Agent Memory a Database? Rethinking Data Foundations for Long-Term AI Agent Memory

Langlaufende KI-Agenten benötigen einen persistenten Speicher für das Lernen, die Reduzierung von Kontext-Injektionen und die Prüfung vergangener Entscheidungen. Aktuelle Speichersysteme behandeln den Speicher lediglich als Ablage, was zu Fehlern wie unkontrolliertem Wachstum und Vergessen führt. Diese Arbeit schlägt Governed Evolving Memory (GEM) als neue Datenmanagement-Arbeitslast vor, bei der die Korrektheit eine Eigenschaft der Zustandsentwicklung ist.