Chat-Speicher
Reines Conversation-Memory. Blind für Business-Daten, blind für Events, blind für das, was der User gestern getan hat.
Forschung
mema, verifizierbare Memory für AI-Agenten.
Explizite Memory-Records, Provenienz und Policy-Entscheide ausserhalb des Modells. Versioniert, prüfbar und mit offen ausgewiesenen Grenzen.
§01 was mema ist
Explizite Records statt verstecktem Modellzustand.
mema hält Episoden, Fakten und Beliefs ausserhalb des Modells in einem menschenlesbaren Markdown-Vault. Records können mit UAL und Hash-Metadaten als prüfbare Assets gewrappt werden. Der Kern braucht weder Graph-Datenbank noch Blockchain; externe Modelle und Anchor-Ziele bleiben getrennte, explizite Betriebsentscheide.
§02 das problem
Warum Agents im Betrieb scheitern können.
Auch ein starkes Modell scheitert, wenn relevanter Kontext fehlt, veraltet ist oder nicht geprüft werden kann.
Statisches RAG
Veraltet und unvollständig. Spiegelt nicht wider, was gerade passiert ist. Verfolgt nicht, wie sich Fakten ändern.
Kein Audit-Trail
Ohne erfasste Quellen, Auswahlgründe und Policy-Entscheide lässt sich eine Antwort später nur eingeschränkt nachvollziehen oder reproduzieren.
Verstreuter Kontext erschwert Nachvollziehbarkeit und Kontrolle.
§03 architektur
Sieben Layer. Ein Vault.
Quellen
ChatDokumenteTool-Calls
Der 7-Layer-Vault
L1Episodic
L2Semantic
L3Cognitive
L4Governance
L5Retrieval
L6Audit
L7Asset
Prüfbarer Record
MEMA RECEIPT
- kind
- fact
- hash
- sha256:ab4f…d11e
- ual
- mema://owner/01KR…
- integrity
- hash-check
CHECKABLE
Sieben komponierbare Layer, vom rohen Ereignis bis zum prüfbaren Asset-Record. Jeder hat einen klaren Zweck und einen Endpoint.
L1 Episodic Roh-Ereignisse
Roh-Events: Conversations, Dokumente, Tool-Calls, Observations.
Der Write erzeugt den externen Evidenz-Record; spätere Änderungen folgen expliziten Lifecycle- oder Tombstone-Pfaden. Eine Episode belegt die Quelle, nicht automatisch die Wahrheit einer abgeleiteten Behauptung.
POST /v2/observe L2 Semantic Entitäten & Fakten
Entitäten + Fakten mit bi-temporaler Gültigkeit.
valid_from / valid_to halten die behauptete Gültigkeit in der Welt fest; invalidated_at / superseded_by dokumentieren, wann MEMA eine Behauptung invalidiert oder ersetzt.
POST /v2/fact L3 Cognitive Beliefs & Ablösung
Experiences, Observations, Beliefs, mit Confidence und Supersession.
Der öffentliche /v2/observe-Pfad ruft standardmässig einen LLM-Extraktor auf und speichert gefilterte Ergebnisse im automatischen Pfad direkt als approved. Das ist externe Record-Verarbeitung, kein Training der Modellgewichte. Rule-based Reflection ist separat; LLM-Reflection ist opt-in.
POST /v2/cognitive L4 Governance Zweck & Aufbewahrung
Purpose, Retention, Provenance, Hard Erasure.
Governance-Metadaten können Purpose, Retention, Jurisdiction und Evidence tragen; policyCheck() entscheidet zur Recall-Zeit. hardErase tombstoned den gezielten Quell-Record und hält die Audit-Referenz. Die Kaskade zu abgeleiteten Records bleibt eine ausgewiesene Grenze.
POST /v2/erase L5 Retrieval Such-Pipeline
Keyword + Vector + Graph + Temporal + Policy in einer Pipeline.
Fused Scoring und Graph-Expansion über derived_from liefern Retrieval- und Audit-Metadaten. Im internen v2.24+-Stand tragen Quellen eine Source-Class; Marketing-Claims werden im Ranking demotet und bleiben gelabelt. Diese Änderung ist noch nicht im öffentlichen 2.22.13-Stand.
POST /v2/recall L6 Audit Hash-Kette
SHA-256-Hash-Kette mit separatem Witness-Log.
verifyChain() prüft Reihenfolge und Hash-Konsistenz innerhalb des implementierten Chain-/Witness-Modells. Das ist Tamper-Evidence, kein unabhängiger Vertrauensanker.
GET /v2/audit/verify L7 Asset Verifiziertes Asset
UAL + content_hash + metadata_hash + Anchor-Lifecycle.
Records können mit UAL sowie Content- und Metadaten-Hashes gewrappt werden. Öffentlich implementiert ist ein lokaler Anchor-Receipt; ein unabhängiger Evidenzexport bleibt geplant.
POST /v2/asset/wrap §04 evidenz an ausgewählten retrieval-pfaden
Retrieval-Metadaten können als Quittung dienen.
Beispiel-Quittung. Welche Felder vorliegen, hängt von Record-Typ, Governance-Block und Asset-Wrapping ab.
score_componentsKeyword + Vector + Graph fused. Jede Komponente inspizierbar.ualStabiler Identifier für gewrappte Assets. Der Hash-Vergleich prüft Integrität, nicht die Wahrheit des Inhalts.governancePolicy-Entscheidung mit Grund. Ablehnungen auf diesem Pfad werden geloggt.verification_statusunverified → verified → anchored Lifecycle.
§05 die zahlen
In einem engen Benchmark gemessen.
M01 96.0% Precision@1 v2.0-Retrieval-Benchmark · 25 Queries · 347 Dokumente
M02 <50ms Median Recall-Latenz Single-Shot Retrieval, kein Agentic-Loop
M03 2.22.13 öffentlicher Source-Stand Package bei c37dbf7 · Runtime geprüft am 26.08.2026
M04 v2.26 intern verifizierter Build d542fba · 25 Commits vor public main · nicht öffentlich
METHODE Der 96,0-%-Wert stammt aus einem internen v2.0-Retrieval-Benchmark mit 25 keyword-geankerten Queries auf einem 347-Dokumente-Korpus; er ist kein systemübergreifender Benchmark. Ein reproduzierter Runtime-Lauf am öffentlichen Stand 2.22.13/c37dbf7 ergab 536 Tests in 61 Dateien mit 1'361 Erwartungen. Die README-Zahlen 538/63/1'362 sind eine veraltete Dokumentationsangabe. Das unveränderliche interne v2.26-Artefakt berichtet 562 Tests. Diese Evidenzstände werden nicht zu einer Public-Release-Aussage vermischt.
§06 wo mema steht
Nicht dieselbe Kategorie. Deshalb keine Häkchen-Tabelle.
Managed Plattform, Open-Source-Framework, lokaler Control Plane und Governance-Overlay lösen unterschiedliche Grenzen. Wir vergleichen nur, was Primärquellen beim Abgleich am 25.08.2026 dokumentierten.
Zep / Graphiti
Managed Agent Memory / selbst betriebenes Context-Graph-FrameworkZep dokumentiert heute eine proprietäre managed Context Graph Engine mit Temporal History, Provenienz, RBAC/ABAC, Audit, Retention und Multi-Tenant-Isolation. Graphiti ist der getrennte Apache-2.0-OSS-Kern, läuft lokal und unterstützt austauschbare Graph-Backends.
Cloud, BYOK und BYOC sind dokumentiert; BYOC bezeichnet die Kunden-VPC, nicht öffentlich ein Air-Gap- oder Kundenrechenzentrum-Angebot. Löschverhalten ist scope-abhängig. Benchmarkwerte bleiben Herstellerangaben.
SuperLocalMemory (Qualixar)
Open-Source Memory Control Plane mit lokalem KernQualixars v4.1.9 dokumentiert SQLite + sqlite-vec als kanonischen lokalen Store, Multi-Channel-Retrieval, Profil-/Scope-Isolation sowie Policy-, Provenienz-, Audit-, Export- und Erasure-Oberflächen. Im Modus A können Kernoperationen ohne Cloud-Modellanbieter laufen; optionale Downloads, Connectoren, Backups und andere Integrationen bleiben eigene Netzwerkpfade.
AGPL-3.0-or-later. Die in v4 weitergeführte Benchmark-Evidenz stammt laut Projekt aus der v3-Forschungsarchitektur, nicht aus einem neuen v4-Package-Lauf. SLM-Mesh koordiniert Peers; es ist kein replizierter Memory-Store. Aussagen sind projektseitig berichtet.
Provem
Open-Source-Forschungsprojekt für Memory-GovernanceProvem kann ein eigenes Naive-/BM25-/SQLite-Backend nutzen oder einen anderen Store umschliessen. Es prüft Write und Recall auf Scope, Erasure, Provenienz, Purpose und Abstention; beim Umschliessen verbessert es laut Projekt die Recall-Qualität des Backends nicht.
Self-hosted, ohne dokumentiertes externes Security-Audit oder Produktionszertifizierung; Authentifizierung und TLS bleiben Deployment-Aufgaben, physische Löschung ist nicht allgemein garantiert, Benchmarks stammen vom Projekt. Das veröffentlichte PyPI-Paket 0.1.0 liegt vor dem zitierten Repository-Stand f6ce1b6 und hat eine andere Lizenz.
MEMA
Explizites externes Memory-System mit Evidenz- und Policy-LayerDer öffentliche Stand 2.22.13 enthält den Sieben-Schichten-Kern. Der intern verifizierte Runtime-Stand d542fba ist 25 Commits weiter, aber nicht öffentlich. Die gerenderte Whitepaper-Seite ist eine redaktionelle Ableitung, nicht das unveränderliche interne Artefakt. MEMA verändert Records und Retrieval, nicht die Gewichte des Antwortmodells.
Produktionsreife wird nicht behauptet. Kundenrechenzentrum-Paket, unabhängiger Evidenzexport und HOPE-Integration bleiben klar markierte Roadmap.
«Nicht öffentlich dokumentiert» ist keine Aussage über Abwesenheit. Wir vermeiden deshalb binäre Nein-Zellen, wenn die Primärquelle eine Capability nicht belegt.
§07 Ziel-Szenarien
Drei Einsatzbilder, keine Kundenreferenz-Behauptung.
Regulierter Assistant-Speicher
Zielbild: eine Schweizer Privatbank betreibt einen internen Assistant für Kundenberater.
MEMA soll Retrieval-Ereignisse protokollieren und gezielte Tombstones ermöglichen. Betriebsfreigabe, abgeleitete Löschkaskade und unabhängiger Evidenzexport müssen im konkreten Deployment separat belegt werden.
Tool-Call-Provenienz
Zielbild: integrierte Tool-Calls werden als L1-Episoden mit Source-Metadaten erfasst.
Wo die Integration diese Records und derived_from-Links schreibt, kann ein Auditor die verwendeten Quellen zurückverfolgen. Vollständigkeit hängt vom angebundenen Workflow ab.
Compliance-Erase
Pharma-R&D speist Protokolle und Entscheidungen in mema.
Ein gezielter hardErase überschreibt den Quell-Record mit einem Tombstone; die Audit-Referenz bleibt. Das kann Teile eines Löschprozesses unterstützen, ersetzt aber weder die abgeleitete Löschkaskade noch rechtliche und operative Prüfung.
§08 Evidenz statt Release-Mischung
Zwei Source-Stände, klar getrennt.
Public: 2.22.13 bei c37dbf7.
Ein reproduzierter Runtime-Lauf am öffentlich prüfbaren Stand ergab 536 Tests in 61 Dateien mit 1'361 Erwartungen. Die README-Angabe 538/63/1'362 ist veraltet. Das ist keine Produktionsfreigabe.
Intern: v2.26 bei d542fba.
Der lokal verifizierte interne Runtime-Stand liegt 25 Commits vor c37dbf7. Das unveränderliche Artefakt und die redaktionelle Website-Fassung sind separat ausgewiesen; beide internen Evidenzquellen sind nicht öffentlich verfügbar.
Benchmarks haben Scope.
Der 25-Query-Retrieval-Benchmark stammt aus v2.0. Trust-Szenarien und Testzahlen im unveränderlichen Artefakt gehören zum internen v2.26-Evidenzstand, nicht zur redaktionellen Website-Fassung und nicht zu einem Public Release.
Produktionsreife: nicht behauptet.
Eine Freigabe braucht Source-Parität sowie aktuelle unabhängige Security-, Betriebs-, Backup- und Recovery-Nachweise.
mema ist unsere laufende, source-available Forschung und eine Referenz für unser Context Engineering. Öffentlicher Source, interne Evidenz und Roadmap bleiben getrennt. Evidenzstatus prüfen → · Engineering-Notizen lesen →
redaktionelle Whitepaper-Webfassung
Der gerenderte Text ist eine aktuelle redaktionelle Ableitung und keine
byte-identische Kopie des unveränderlichen internen Artefakts bei
d542fba:docs/WHITEPAPER.md.
Runtime d542fba liegt 25
Commits vor c37dbf7; weder diese Runtime noch ihr Source-Artefakt ist öffentlich.
Der reproduzierte öffentliche Runtime-Stand umfasst 536 Tests in 61 Dateien mit 1'361 Erwartungen. Die README-Angabe 538/63/1'362 ist veraltet.
Redaktionelle Webfassung lesen (Englisch) · Unveränderlichen Artefakt-Nachweis prüfen