Aktiver Speicher
Erfasst kürzliche Nachrichten, Emotionssignale und Themenaktivität für sofortigen, latenzarmen Abruf.
OpenQCore · Memory Systems
Generation I · Adaptiver Memory-Core
Persistenter Speicher.
Kontext, der tatsächlich skaliert.
Memory Systems ist die produktionsreife Speicherarchitektur von OpenQCore: eine geschichtete Engine, die Signale erfasst, Wichtigkeit einstuft, Relevanz abruft und Kontextblöcke zusammenstellt für stabile, langfristige Intelligenz.
Speicherebenen
Hot + Cold + Vektor + Verhalten
Abrufmodell
Rangbasiert + Relevanzgesteuert
Resilienz
Fallbacks + Sichere Standardwerte
Kontextausgabe
Abruf + Zeitachse + Stil + Beziehungen
Identitätsschicht
Visuelle Identität von Memory Systems
Verwenden Sie diesen Slot für Ihr finales Memory Systems-Logo. Der Abschnitt ist bereit für Produktions-Branding und responsive Darstellung.
Ersetze /engines/memory-logo.png durch dein endgültiges Marken-Asset.
Speicherarchitektur
Geschichtete Persistenz für echte konversationelle Intelligenz.
Die Engine trennt den kurzfristigen Interaktionszustand vom langfristigen Erkenntnisspeicher und verschmilzt Abruf- und Verhaltenskontext zu einem zuverlässigen Speicherfluss zur Laufzeit.
Langzeitspeicher
Speichert langfristige Erkenntnisse, Meilensteine, Nachrichtenzähler und die persistente Speicher-Rangfolge im Zeitverlauf.
Vektor-Abrufschicht
Indexiert sinnvolle Inhalte und ruft semantisch ähnliche Erinnerungen basierend auf Relevanz- und Rangschwellen ab.
Verhaltens- und Beziehungsschicht
Erstellt einen adaptiven Antwortstil und Beziehungskontext aus kumulativen Signalen und dem Speicherzustand.
Kontextaufbau-Pipeline
Vom Rohinput zum operativen Speicherkontext.
Jede Anfrage durchläuft Extraktion, Abruf, Auswahl, Kompression und Kontextaufbau, um stabile, speicherbewusste Ausführungs-Eingaben zu erzeugen.
01
Aktiven und Langzeitspeicher laden
02
Abfragesignale extrahieren
03
Vektor und Meilensteine abrufen
04
Top-relevante Erinnerungen auswählen
05
Optionale KI-Kompression
06
Abruf, Zeitachse und Stil aufbauen
07
Kontextblock zurückgeben
Kern-Laufzeitmodule
smart_extract + cached fallback
Signalsextraktion mit validierter Rückfalloption und zwischengespeicherter Wiederherstellung, wenn die vorgelagerte Verarbeitung fehlschlägt.
MemoryRanker + threshold persistence
Dynamische Speicherbewertung steuert Persistenzschwellen und fördert sinnvolle langfristige Einträge.
retrieve_similar + relevance selector
Hybrider Abruf kombiniert Vektorähnlichkeit und rangbasierte Relevanzfilterung für Präzision.
TimelineEngine + MemoryRecaller
Zeitleisten-Snippets und Abrufblöcke bieten chronologische und sachliche Kontinuität.
BehaviorEngine + style hinting
Die Auswahl des Verhaltensmodus erzeugt Hinweise zum Antwortstil, die mit dem Nutzer-Gedächtnisprofil abgestimmt sind.
RelationshipEngine context layer
Modellierung des Beziehungskontexts erfasst Interaktionsdynamiken und Kontinuitätsindikatoren.
Optional AI compression
Optionale LLM-Kompression destilliert ausgewählte Erinnerungen zu kompaktem, hochnutzbarem Kontext.
Prompt block assembler
Der finale Prompt-Block vereint Abruf, Zeitachse, Beziehung und Stil in einer einzigen Eingabe für die Ausführung.
Setzen Sie speicherbewusste Intelligenz in Produktionsmaßstab ein.
Bauen Sie KI-Systeme mit dauerhaftem Kontext, adaptivem Verhalten und resilientem Speicherabruf für jede Nutzerinteraktion.