Rolle in der Werkstatt
Die Wissensschicht der Werkstatt — Agentic OS merkt, das Wiki erklärt und bewahrt, der Agent Memory Atlas findet und verbindet.
— Agenten-Gedächtnis · Arbeitsprobe
Wie meine Agenten Wissen behalten
Eine neue Session kennt zunächst weder die letzte Entscheidung noch den Fehler, den ein anderer Agent am Vortag bereits untersucht hat. Ohne eine eigene Gedächtnisschicht beginnt deshalb ein Teil der Arbeit immer wieder von vorn.
Ich habe dafür drei Systeme gebaut, die unterschiedliche Zeiträume abdecken. Agentic OS hält den aktuellen Projektstand zwischen Sessions fest. Das Wiki bewahrt Erkenntnisse langfristig und verbindet sie miteinander. Der Agent Memory Atlas durchsucht diese Bestände anschließend projektübergreifend und liefert den Kontext zurück, der für eine konkrete Aufgabe gebraucht wird.
Agentic OS merkt sich, woran ich gerade arbeite. Das Wiki hält fest, was daraus dauerhaft wichtig bleibt. Der Agent Memory Atlas sorgt dafür, dass dieses Wissen später wiedergefunden und einem passenden Agenten oder Projekt zugeordnet werden kann.
Session-Gedächtnisverlinktes Wissenprojektübergreifender AbrufCapability-RoutingProjektstatus · Aktiv
Zuletzt aktualisiert:
Jetzt prüfbar
- Recall-Snapshot mit echten, sanitisierten Treffern direkt auf dieser Seite (Stand 06.07.2026)
- Dreiklang live auf /stack (Bereich Memory & Retrieval) eingeordnet
- Code (136 Fähigkeiten, 22.145 Chunks, 1.949 Tests): privates Repository — Walkthrough auf Anfrage
— Rollen-Transfer
Was diese Route in der Werkstatt beweist.
Hier zeige ich, wie operativer Zustand, dauerhaftes Wissen und projektübergreifender Abruf als ein Gedächtnissystem zusammenspielen.
Transfer
Übertragbar sind Übergaben zwischen Sessions, kontrollierte Wissensverdichtung, kombinierte Suche, klar definierte Werkzeugschnittstellen und gezielter Kontextabruf.
Öffentlicher Beleg
Elf Systemdiagramme, ein datengetriebener Capability-Katalog und ein datierter, sanitisierter Recall-Snapshot direkt auf dieser Seite.
Grenze
Privates Repository — keine internen Pfade oder Rohdaten öffentlich; Cross-Agent- und Recovery-Nähte sind ausdrücklich noch offen.
Agenten-Gedächtnis
Drei Systeme übernehmen drei verschiedene Zeiträume und Verantwortlichkeiten.
Agentic OS
merken
Hält den operativen Zustand einer laufenden Projektarbeit zwischen Sessions fest.
zwischen SessionsWiki
erklären und bewahren
Bewahrt ausgewählte Erkenntnisse als erklärtes und verknüpftes Wissen.
langfristigAgent Memory Atlas
finden und verbinden
Durchsucht und verbindet Wissen aus mehreren Projekten und Quellen.
projektübergreifendmerken → erklären und bewahren → finden und verbinden
01Kontextverlust
Kontextverlust
Das ursprüngliche Problem
Eine neue Session kennt weder die letzte Entscheidung noch den Fehler, den ein anderer Agent am Vortag bereits untersucht hat. Ohne eine eigene Gedächtnisschicht beginnt deshalb ein Teil der Arbeit immer wieder von vorn.
Diagramm
Vom Session-Ende zur erneuten Rekonstruktion und zu wiederholten Fehlern
Eine Architekturentscheidung wird erneut diskutiert.
Ein bereits gelöster Fehler tritt in einem anderen Projekt wieder auf.
Claude und Codex speichern Erkenntnisse in unterschiedlichen Formaten und sehen die Notizen des jeweils anderen nicht automatisch.
Der Atlas führt diese Trennung als reale Systemnaht: Claude Code und Codex verwenden unterschiedliche Memory-Pfade. Ein Eintrag in einem Codex-Gedächtnis erreicht Claude daher nicht automatisch und umgekehrt.
02Zwischen Sessions
Zwischen Sessions
Agentic OS: das Arbeitsgedächtnis
Agentic OS erhält den unmittelbaren Projektzustand, damit eine neue Session nicht alles erneut rekonstruieren muss.
Was erhalten bleibt
- letzter Session-Stand
- offene Aufgaben
- Iterationen
- Fehler
- Muster
- Quality-Scores
- Identitäts- und Nutzerkandidaten
Diagramm
Session 1 speichert Stand und Learnings, Session 2 erhält ein kompaktes Briefing
Agentic OS ist kein allgemeines Wissensarchiv. Es hält vor allem fest, was die nächste Session zum Weiterarbeiten benötigt.
03Langfristig
Langfristig
Das Wiki: das langfristige Wissen
Nicht jede Session-Notiz gehört dauerhaft ins Wiki. Deshalb braucht es einen Übergang.
Der obsidian-sync schreibt ausgewählte Inhalte aus dem Projektgedächtnis in das Obsidian-Wiki. Er kann Session-Notizen erzeugen, Projektseiten aktualisieren, belastbare Muster übernehmen und Learnings zu fortlaufenden Zusammenfassungen verdichten.
Diagramm
Session-Notizen werden geprüft, verdichtet und bei langfristiger Relevanz ins Wiki übernommen
Im Projektgedächtnis darf ein Hinweis vorläufig sein. Im Wiki sollte er erklärt, eingeordnet und mit anderen Zusammenhängen verbunden sein.
04Projektübergreifend
Projektübergreifend
Agent Memory Atlas: das Wissen wiederfinden
Das Wiki löst die Speicherung, aber noch nicht vollständig den Abruf.
Mit mehreren Vaults, Projektordnern, Capability-Cards, Learnings und nativen Agenten-Memories entsteht erneut ein Problem: Ein Agent muss wissen, wo er suchen soll.
Der Agent Memory Atlas baut deshalb einen gemeinsamen Index über mehrere Quellen.
Diagramm
Mehrere Wissensquellen fließen in den Agent Memory Atlas und werden als Kontext abrufbar
Der Atlas ist nicht das Gedächtnis selbst. Er ist die Landkarte darüber.
05Drei Systeme, ein Kreislauf
Drei Systeme, ein Kreislauf
Der vollständige Kreislauf
Die drei Systeme schließen sich erst im Kreislauf: Operativer Zustand wird erhalten, dauerhaftes Wissen wird erklärt und passender Kontext kehrt in eine neue Aufgabe zurück.
Diagramm
Der vollständige Kreislauf von der Arbeit über Agentic OS, Wiki und Atlas zurück zur neuen Session
Diagramm
Operative Ebene, Wissensebene und Abrufebene mit ihren Verantwortlichkeiten
prompt-prelude kann diesen Kreislauf als nachgelagerter Verbraucher schließen: Es fragt den Atlas vor einer Antwort ab und legt passende Treffer in den Prompt. Es ist damit Abrufweg, aber keine eigene Speicherebene.
06Vom Problem zur Antwort
Vom Problem zur Antwort
Ausbaustufen
Statt drei getrennten Projektchroniken zeigen die Ausbaustufen, welches neue Problem jede Stufe lösen musste.
01
Übergaben zwischen Sessions
Problem: Eine neue Session kennt den letzten Arbeitsstand nicht.
Antwort: Agentic OS mit Session-Bootstrap, Wrap-up und .agent-memory.
Diagramm
Session 1 wird über Wrap-up und Projektgedächtnis an Session 2 übergeben
02
Iterationen und Muster
Problem: Der letzte Stand ist vorhanden, wiederkehrende Fehler bleiben aber über mehrere Sessions verteilt.
Antwort: Iterationsprotokolle, Learnings und Musterextraktion.
Diagramm
Mehrere Iterationen werden verglichen und zu einer Arbeitsregel verdichtet
03
Wissen aus dem Projekt herauslösen
Problem: Erkenntnisse bleiben im lokalen Projektgedächtnis und sind für andere Projekte kaum sichtbar.
Antwort: Überführung ausgewählter Inhalte ins Wiki.
Diagramm
Projektgedächtnis wird verdichtet und als verlinktes Wissen ins Wiki übernommen
04
Mehrere Wissensbestände durchsuchen
Problem: Wiki, Projekt-Memory, Capability-Cards und andere Vaults wachsen getrennt.
Antwort: Agent Memory Atlas als gemeinsamer Index.
Diagramm
Mehrere Quellen werden über einen gemeinsamen Index semantisch durchsuchbar
05
Kontext und Fähigkeiten verbinden
Problem: Ein Agent braucht nicht nur Wissen, sondern auch das passende Werkzeug für eine Aufgabe.
Antwort: Capability-Cards und Routing im Atlas.
Diagramm
Eine Aufgabe führt über Kontext und passende Fähigkeit zum Agenten oder Skill
06
Die noch offenen Nähte
Problem: Nicht alle Agenten lesen und schreiben dasselbe Gedächtnis. Außerdem fehlen an mehreren Stellen definierte Backup- und Wiederherstellungswege.
Antwort: Noch offen beziehungsweise nur teilweise gelöst.
- Claude Code und Codex verwenden unterschiedliche Memory-Pfade.
- Es gibt keinen vollständig einheitlichen Cross-Agent-Store.
- Zentrale Memory-Bestände haben unvollständige Backup- und Wiederherstellungswege.
- Übergänge zwischen einzelnen Speicherebenen bleiben teilweise manuell oder halbautomatisch.
Stärken und Grenzen
Das System gewinnt durch klare Rollen — und erzeugt neue Übergänge.
Unterschiedliche Zeiträume werden getrennt
Eine Session-Zusammenfassung hat eine andere Aufgabe als dauerhaftes Architekturwissen.
Grenze
Informationen können doppelt oder widersprüchlich in mehreren Ebenen liegen.
Das Gedächtnis bleibt lesbar
Markdown und JSON lassen sich von Menschen und Agenten prüfen.
Grenze
Dateibasierte Speicher werden bei großen Beständen schwieriger zu pflegen und zu synchronisieren.
Wissen wird projektübergreifend auffindbar
Der Atlas verbindet Projekte, Learnings, Skills und Wiki-Inhalte.
Grenze
Der Index kann nur finden, was zuvor aufgenommen und korrekt klassifiziert wurde. Eine Lücke im Index bedeutet nicht, dass das Wissen außerhalb des Index nicht existiert.
Agenten erhalten gezielten Kontext
Ein Session-Bootstrap oder eine Atlas-Suche kann den benötigten Ausschnitt liefern, statt das gesamte Archiv zu laden.
Grenze
Die Auswahl kann relevante Informationen übersehen oder veraltete Inhalte zu hoch gewichten.
Operatives und langfristiges Wissen werden getrennt
Das reduziert die Gefahr, dass jede flüchtige Beobachtung dauerhaft ins Wiki gelangt.
Grenze
Der Übergang verlangt Kriterien. Ist die Verdichtung zu streng, geht Wissen verloren. Ist sie zu locker, wird das Wiki unübersichtlich.
— Technische Vertiefung
Zum Nachprüfen
Die gemeinsame Geschichte erklärt die Rollen. Hier bleiben die vorhandenen öffentlichen Artefakte: Capability-RAG-Pipeline, Katalog, Recall-Snapshot und datierte Claims.
RAG, also der gezielte Abruf aus einer Wissensbasis, verbindet eine Aufgabe mit passenden Fundstellen. MCP, die Schnittstelle für Werkzeuge, stellt diesen Abruf den Agenten als klar definierten Aufruf bereit.
136 Fähigkeiten im Katalog22.145 Chunks im Index1.949 Tests Tests
- /01QuellenVaults, Sessions und Notizen bilden die kuratierte Wissensbasis.
- /02DestillationRelevante Inhalte werden in stabile, indexierbare Einheiten überführt.
- /03Hybrid-IndexVektor-, Volltext- und Graphindex bilden drei komplementäre Sichten.
- /04Anfrage eines AgentenEine natürlichsprachige Aufgabe fragt den Index an.
- /05Fusionierte TrefferDie drei Rankings werden zu belegten Treffern fusioniert.
- /06Prompt-RoutingDie Treffer werden als passender Kontext in den Arbeitslauf geroutet.
- /07Gewählte FähigkeitDie für die Aufgabe passende Fähigkeit steht dem Agenten im Prompt bereit.
Kuratierte Quellen werden hybrid durchsuchbar; eine Agentenanfrage erhält belegte Treffer und wird zur passenden Fähigkeit geroutet.
Sources
Mehrere kuratierte Vaults sowie Agent-, Codex- und native Memory-Quellen
Chunks
22.145 Chunks · Embeddings + BM25 + Entity-Graph · immutable Builds, atomische Aktivierung · Stand 14.07.2026
Capability-Recall
memory_search: Hybrid-Ranking (RRF — kombiniert mehrere Ranglisten zu einer) über alle freigegebenen Quellen
Tool-Route
Treffer routen zur Fähigkeit: Skill, MCP-Tool oder Subagent — direkt in den Prompt
Immutable Builds
Jeder Index-Rebuild entsteht als vollständiger, unveränderlicher Build und wird atomar aktiviert — ein Zeiger wechselt, nie ein halbfertiger Zustand. Läuft eine Query während des Rebuilds, sieht sie konsistent den alten Stand.
Safe-Writeback
Schreiben in die Quellen ist die Ausnahme, nicht die Regel: Konsolidierungen laufen über einen abgesicherten Pfad, der vorher prüft, ob der Schreibzugriff im erlaubten Bereich bleibt — der Index kann die Quellen nie versehentlich beschädigen.
— Werkzeuge & Agenten
Was das System finden und einbringen kann.
Eine kuratierte öffentliche Auswahl: Vier Werkzeugtypen zeigen, welche Fähigkeiten der Atlas finden und in einen Arbeitslauf einbringen kann. Sie ist kein vollständiges Inventar.
Werkzeugtypen
Skill
Website Check
Prüft eine Website Ende zu Ende, verdichtet den Zustand in einer Ampelübersicht und zeigt priorisierte Fixes sowie Veränderungen zum vorherigen Lauf.
Plugin
Agentic Memory
Spiegelt Identitäts-Dateien in Claudes nativen Speicher.
MCP-Server
Memory Search
Semantische Suche über alle indizierten Wissensquellen: kombiniert Vektor-Ähnlichkeit, Volltext-Ranking und Entity-Graph zu einer fusionierten Trefferliste mit Zitierfähigkeit.
Subagent
Code Reviewer
Prüft Änderungen unabhängig auf Bugs, Logikfehler, Sicherheitslücken und Qualitätsprobleme und gibt nur ausreichend belastbare Befunde aus.
Agentenrollen
Claude
Denkt breit: Synthese, Architektur und Umsetzung.
Codex
Setzt eng um und verifiziert.
— Recall in Aktion
Eine echte Abfrage, echte Treffer.
Dieser Snapshot zeigt eine reale memory_search-Antwort des laufenden Systems — sanitisiert um interne Pfade, sonst unverändert. An den Treffern lässt sich nachvollziehen, wie eine Aufgabe zur passenden Fähigkeit geroutet wird.
Echter Recall · Snapshot 06.07.2026
» Interaktive Datenvisualisierung: Charts, Graphen, Diagramme für eine Website bauencapabilities/_domains — Domänen-Taxonomie
capabilitiesDomäne data-viz: Datenvisualisierung, Charts, Graphen, Diagramme — Vokabular für die Fähigkeits-Wahl.
→ Domänen-Vokabular: Aufgabe wird der Domäne data-viz zugeordnet
skill:d3-viz
capabilitiesCreating interactive data visualisations using d3.js — custom charts, graphs, network diagrams, geographic visualisations.
→ Skill d3js-visualization wird in den Prompt geroutet
project:plugin-knowledge-graph
projectsEigenes Referenzprojekt mit interaktivem Wissensgraphen — als verwandte Vorarbeit auffindbar.
→ Kontext: verwandtes eigenes Projekt als Muster
Statischer, sanitisierter Snapshot einer echten memory_search-Antwort — interne Pfade entfernt.
Im Betrieb kann prompt-preludediesen Abruf automatisch anstoßen: Ein Hook fragt den Index an und legt passende Treffer als Kontext in den Prompt. Es nutzt damit den Atlas, ist aber nicht selbst das Gedächtnis.
— Stand & ehrliche Grenzen
Im Einsatz, aber nicht lückenlos.
Die drei Bausteine laufen in echten Sessions dieser Werkstatt. Das Repository ist privat — die Seite zeigt deshalb einen datierten Snapshot statt eines Live-Endpunkts, und Zahlen stehen hier als überprüfbare Text-Claims.
136 Fähigkeitenim Capability-RAG indexiert
22.145 Chunksim aktiven Index
1.949 Testsim Agent Memory Atlas
3Bausteine im Agenten-Gedächtnis
Stand 14.07.2026Quelle Atlas Public ProjectionScope Capability-RAG · Snapshot public-20260714-052435119170
Der Recall-Snapshot altert mit jedem Index-Rebuild — sein Aufnahmestand bleibt am Beleg sichtbar. Die Retrieval-Qualität hängt an der Pflege der Quellen, und der Index läuft lokal, nicht als gehosteter Dienst. Einordnung im Gesamtsystem: Bereich Memory & Retrieval auf der Systemkarte.
— Wissensbasis
Obsidian ist hier Werkstattboden, kein Ausstellungsstück.
Im Gedächtnis-Dossier sitzt Obsidian an der richtigen Stelle: als Wissensbasis, aus der CV, Website, Projekte und Agentenarbeit konsistent gespeist werden. Die Lern-Landkarte dazu zeigt der Workshop, den räumlichen Vault-Graphen zeigt Living Vault.
Wissensbasis
Eine Quelle, die führt
Obsidian ist in diesem System kein Selbstzweck und keine Plugin-Demo. Es ist der Ort, an dem private Quellen, öffentliche Aussagen, Projektentscheidungen und nächste Schritte voneinander unterscheidbar bleiben.
/01
Digitales Papier
/02
Vernetztes Wissen
/03
Kuratierte Werkstatt
/04
Wissensbasis für Agenten
NotebookLM-Sammlung · kuratierte Quellenräume
Das ist nicht als Inhaltsfreigabe gedacht, sondern als Beleg für den Arbeitsmodus: Ich sammle Themenräume, prüfe Quellen, verdichte sie und führe sie wieder in Projekte zurück.
Quellen sammeln
Projektideen, Session-Erkenntnisse, Bewerbungsnotizen, Decks und technische Entscheidungen landen zuerst als nachvollziehbare Rohsubstanz.
Beziehungen setzen
Aus losen Notizen werden Verknüpfungen: gehört zu, belegt durch, verdichtet zu, nächster sinnvoller Schritt.
Öffentlichkeitsfilter
Nicht alles, was wahr ist, gehört auf die Website. Public-safe Aussagen werden von privaten Quellen, Nachweisen und Rohmaterial getrennt.
Agenten nutzbar machen
Codex, Claude und weitere Tools bekommen eine bessere Grundlage, weil CV, Website und Projektarbeit aus derselben Wissensbasis gespeist werden.
— Sparring
Das Gedächtnis zeigt sich am besten im Gespräch.
Übergaben zwischen Sessions, Wissensverdichtung, kombinierte Suche oder die offenen Verbindungen zwischen Agenten — wenn dich ein Mechanismus interessiert, schreib mir. Ein Code-Walkthrough des privaten Repos ist auf Anfrage möglich.