Ein Hermes-Wissensspeicher, der mitlernt: So besiegst du das „KI-Gedächtnis-Problem“

Die meisten großen Sprachmodelle (LLMs) leiden unter einer Art „Amnesie“ – sie vergessen Dinge zufällig oder wissen gar nicht erst, dass sie Informationen verloren haben. Hermes sticht hier heraus, da es über eines der besten Gedächtnisse für KI-Agenten verfügt: Es erinnert sich an deine Gespräche und wird klüger, je öfter du es nutzt. Doch selbst Hermes hat einen entscheidenden blinden Fleck.

Die Einschränkung: Hermes kennt nur dich, nicht deine Welt

Obwohl Hermes deine Gesprächshistorie hervorragend speichert, hat es keinen Zugriff auf deine externe Welt – dazu gehören dein Posteingang, deine Meeting-Notizen, deine Recherche-Ergebnisse oder Experten-Wissen aus Quellen wie YouTube. Es entsteht eine Wand zwischen dem, was Hermes über dich weiß, und dem Kontext deiner Arbeit oder deiner Lernziele.

Die Lösung: Ein selbstoptimierendes LLM-Wiki

Um diese Lücke zu schließen, kann man ein System implementieren, das auf den Prinzipien von Andrej Karpathy (Mitbegründer von OpenAI) basiert. Die Idee ist ein LLM-Wiki (oft als „Obsidian RAG“ bezeichnet), das sich beim Wachsen selbst umschreibt.

Dieses System bietet entscheidende Vorteile:

Selbstreferenzierung: Je mehr Informationen du hinzufügst, desto besser wird es, da es Verknüpfungen prüft und Fakten abgleicht.

Widerspruchsprüfung: Neue Daten werden mit bestehendem Wissen verglichen, um Widersprüche zu identifizieren und die Wissensbasis zu stärken.

Zwei-Wege-Gedächtnis: Hermes kann Informationen aus diesem Wiki abrufen, aber auch wichtige Gesprächsinhalte direkt dorthin exportieren, um sie dauerhaft zu kristallisieren.

So verbindest du Hermes mit deinem globalen Wissen

Die Einrichtung erfolgt über einen lokalen Ordner (z. B. ein Obsidian-Vault), den du mit Hermes teilst. Durch das Erstellen eines speziellen „Skills“ innerhalb von Hermes – etwa für Strategiefragen oder Meeting-Kontexte – kann der Agent gezielt angewiesen werden, dieses externe Wiki als Primärquelle zu nutzen.

Praktische Anwendungsbeispiele:

• Web-Inhalte indexieren: Du findest einen wertvollen Artikel? Kopiere den Text und weise Hermes an, ihn direkt in dein Wiki zu indexieren.
• Automatisierte Meeting-Notizen: Du kannst in Hermes automatisierte Aufgaben (Cron-Jobs) einrichten, die beispielsweise täglich neue Meeting-Transkripte prüfen und diese strukturiert in dein Wiki einpflegen.
• Zentrale Wissensquelle: Tools wie Claude Code und Hermes können auf dieselbe Wissensbasis zugreifen, sodass du ein konsistentes „Betriebssystem“ für dein Wissen erhältst, statt Informationen in tausend verschiedenen Apps zu verstreuen.

Fazit

Indem du Hermes mit einem selbstverbessernden Wiki koppelst, verwandelst du den KI-Agenten von einem reinen Gesprächspartner in einen Experten, der dein gesamtes berufliches und persönliches Universum versteht. Dein Wissensspeicher wächst exponentiell und stellt sicher, dass wichtige Erkenntnisse nie wieder in Vergessenheit geraten.