Greeum – menschenähnliches Memory-Storage-Modul
(github.com/DryRainEnt)[ Einführung ]
- Greeum ist ein dem menschlichen Gedächtnissystem nachempfundenes Memory-System für LLMs.
- Über die unten stehende zweistufige Architektur bietet es schnelles, präzises und sicheres Erinnerungsvermögen.
- Der Entwickler ist ursprünglich Solo-Indie-Game-Entwickler und verfügt in diesem Fachgebiet nur über begrenztes Expertenwissen.
- Mit Ausnahme von Planung, Strukturdesign und Tests wird die Entwicklung vollständig per Vibe Coding vorangetrieben.
[ Architektur ]
- [ STM (Short-Term Memory ]
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- Arbeitet mit TTL-basiertem temporärem Speicher und AI Context Slots
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- Hält den Kontext der aktuell laufenden Konversation aufrecht
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- Fixiert wichtige Informationen als Anchor Points für schnellen Zugriff
- [ LTM (Long-Term Memory ]
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- Besteht aus unveränderlichen Memory-Blöcken in Blockchain-Struktur
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- Gewährleistet Integrität durch eine Hash-Chain
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- Führt semantische Suche mit FAISS-Vektorindexierung und BERT-Reranking durch.
[ Nutzung ]
- Derzeit auch per API oder CLI nutzbar
- Empfohlen wird grundsätzlich die Nutzung als MCP.
- Passt besonders gut zu ClaudeCode, dessen Context Memory begrenzt ist.
- Bei der Nutzung wird empfohlen, dies in
CLAUDE.mdusw. wie im folgenden Beispiel ausdrücklich festzulegen. - Speichereinheit: Labeling auf Action-Ebene
= Sämtliche Memory-Speicherungen basieren auf den sechs Aktantenrollen des Greimas-Modells
= Aufzeichnung in 1–2 Sätzen in einer [Subjekt-Handlung-Objekt]-Struktur - Beispiel für Speichermuster:
= [Benutzer-Anfrage-MCP-Tool-Test] Verbundene Tools identifiziert und Tests durchgeführt
= [Claude-Entdeckung-TypeScript-Fehler] Typinkonsistenz beiprocessIdinsrc/types/session.ts
= [Team-Entscheidung-Architekturänderung] Wechsel von Microservices zu Monolith aus Performance-Gründen
= [Benutzer-Vorschlag-Anwendung des Greimas-Modells] Interaktionsmuster in Aktantenstruktur aufgezeichnet - Speicherhäufigkeit: Jede Interaktion hat dauerhaften Aufbewahrungswert
= Grundprinzip: "Jede Arbeitseinheit hat dauerhaften Aufbewahrungswert"
= Vorrang für Musterakkumulation statt Wichtigkeitsbewertung - Speicherzeitpunkte:
= Nach jeder Benutzerfrage/-anfrage speichern
= Nach jedem entdeckten/gelösten Problem speichern
= An jedem Arbeitstransitionspunkt speichern
= Nach jedem Feedback und jeder Verbesserung speichern
= Nach jeder Codeänderung und Konfigurationsanpassung speichern
= Nach jedem Testergebnis und jeder Performance-Messung speichern
[ Geplant ]
- Die letzte Arbeit war die Anwendung des Greimas-Aktantenmodells auf Ebene des Memory-Schemas.
- Ziel ist es, alle Gedächtnisstrukturen zu strukturieren, um Beziehungen und Kausalzusammenhänge zu erschließen.
- Letztlich wird erwartet, dass dies zu einem zentralen Schlüsselpunktelement für die Konstruktion einer virtuellen Persönlichkeit wird.
[ Anmerkungen ]
- Derzeit läuft mit dieser Architektur das KI-Virtual-Assistant-Projekt „Luca Project“.
- Ziel ist die Entwicklung einer autonomen virtuellen Persönlichkeit durch die Kombination der folgenden Elemente.
= Memory-System über Greeum sowie Fähigkeiten zur Beziehungs- und Kausalitätsinferenz
= Implementierung „digitaler Hormone“ mit den Mustern gut<>schlecht / Spannung<>Entspannung / passiv<>aktiv
= Für schnelle Reaktionszeiten und Autonomie wird derzeit das lokale LLM-Modell Gemma verwendet (Änderung geplant) - Es wird erwartet, dass dies die Rolle eines autonomen OS erfüllen kann, bei dem pro PC eine Persönlichkeit zugewiesen wird.
- Meinungen und Feedback dazu sind jederzeit willkommen.
7 Kommentare
Es klingt wie Koreanisch, wirkt aber zugleich wie eine Übersetzung.
Vielen Dank für die objektive Bewertung.
Die Verwendung von Höflichkeitsform/Umgangssprache und Punkten scheint eine unbewusste Gewohnheit zu sein; das war mir selbst nicht bewusst.
Vermutlich liegt es an dem Unterschied zwischen einer rein informationsvermittelnden Absicht und Inhalten, in die persönliche Meinungen einfließen; ich werde das reflektieren.
Ich konzentriere mich seit einiger Zeit auf Entwicklung, die sich auf AI stützt, daher scheint sich dieser Stil unbemerkt bei mir eingeschlichen zu haben.
Mit dem Greimas'schen Aktantenmodell bin ich erstmals im Studium in einer allgemeinbildenden Lehrveranstaltung in Berührung gekommen,
und nach dem Abschluss habe ich es im Zuge von Spieleentwicklung und Szenariobeschreibung persönlich weiter studiert,
bevor ich nach meiner Rückkehr zur Entwicklung versucht habe, es angewandt einzusetzen.
Dass ich nicht „Akteurmodell“, sondern „Aktant“ geschrieben habe ...
liegt wohl daran, dass Claude Code das ständig so geschrieben hat und es sich dadurch auch bei mir eingebürgert hat.
Ich konnte viele Einsichten gewinnen.
Ich werde auch künftig stetig weiterlernen. Vielen Dank.
Die Informationsdichte des Artikels ist wirklich anders.
Ähm … ich habe versucht, es so ähnlich wie die Artikel zu schreiben, die auf GeekNews gepostet wurden …
Offenbar musste ich das gar nicht unbedingt tun, haha;;
Verkaufsargument?
Der Entwickler ist ein solo arbeitender Indie-Game-Entwickler und verfügt in diesem Bereich nicht über viel Fachwissen.
Abgesehen von Planung, Architekturdesign und Tests wird die gesamte Entwicklung derzeit per Vibe Coding vorangetrieben.
zzz
Es ist wohl schon ein kleines Glück, dass ich wenigstens ein bisschen Erfahrung im Produktionsumfeld habe, haha.
Es ist mir zwar peinlich, aber ich werde mein Bestes geben!
Die Verwendung ist ausreichend mit
pip install greeumclaude mcp add greeum greeum mcp serve.
Wenn man es zusammen mit
playwright mcpnutzt, kann der Prozess bis zur Fertigstellung wirklich automatisch ablaufen.