212 - Memory mit Honcho

Prompt und Antwort vor 1 Woche

0:00

16:49

Das beste Gedächtnis für einen Agenten ist vielleicht eins, an
das der Agent gar nicht denken muss. Im vierten Teil unserer
Memory-Reihe geht es um Honcho von Plastic Labs: einen Server,
der die Gespräche mitliest und im Hintergrund ein Bild davon
aufbaut, wer du bist und wie du arbeitest. Wir gehen der Reihe
nach durch, wann ausgewertet wird, was hineinkommt, wo und wie es
gespeichert wird, wie aufgeräumt wird und wie das Wissen zurück
zum Agenten kommt. Grundlage sind ein Vorgespräch mit unseren
Fragen und unsere Code-Analyse von Honcho und seinem Plugin für
die DeepSeek Harness.

Beobachten statt selbst merken: warum das gerade kleinen
Modellen hilft und warum man Arbeitsmodell und Erinnerungsmodell
getrennt wählen kann

Der Deriver: ausgewertet wird erst ab 512 Tokens, mit einem
einzigen Aufruf, und warum das Modell dafür ohne Thinking laufen
sollte

Was hineinkommt und über wen Schlüsse gezogen werden:
Werkzeugaufrufe, Agentenantworten als Kontext, der Agent als
eigener Peer

Postgres mit pgvector, Freitext statt Schema, die Peer Card
und das Dreaming, das nachts aufräumt und Muster ableitet

Abrufen per Kontextpaket, per Frage an Honcho oder
automatisch durch den Harness, dazu drei Tipps für den Einsatz

Die Stimmen in diesem Podcast sind künstlich erzeugt. Die Inhalte
stammen von uns.