Was ist das?

Agent DB ist eine dateibasierte Wissensbasis in Markdown, die ein interner LLM-Agent – der KeeperAgent – selbstständig organisiert. Externe KI-Agenten lesen frei und werfen Content in einen Eingangsordner; der KeeperAgent platziert, teilt, fusioniert, trimmt und indiziert sie. Alles ist atomar, versioniert und rückgängig machbar. Bei jeder Inkonsistenz friert die Datenbank ein (HALT), statt auf korruptem Zustand weiterzuarbeiten.

Reine Markdown-Dateien – kein Server, keine Datenbank, funktioniert mit jedem Datei-Tool oder Git
Der KeeperAgent entscheidet allein über Platzierung, Aufteilung, Fusionierung und Indizierung
Agenten lesen frei (keine Sperre); Schreibvorgänge laufen über den KeeperAgent
Jede Änderung ist atomar, nachvollziehbar, versioniert und rückgängig machbar

Funktionen

Autonomes Organisieren

Der KeeperAgent platziert, teilt, fusioniert, dedupliziert und indiziert – gesteuert durch ein user-authored Schema.

Dauerhafte Links

ID-basierte Referenzen überleben jeden Move, Merge oder Split. Alias-Dateien ((lnk)) platzieren Objekte an mehreren Orten.

Vollständig rückgängig

Jede Inhaltsänderung wird versioniert; Löschungen archiviert. ui_undo kehrt Aktionen um.

Safe by Construction

Atomare Writes, globales Lock, HALT bei Inkonsistenz. Die DB friert ein statt auf korruptem Zustand zu arbeiten.

Indexierte Suche

Chained Index-Dateien mit Routing-Summarys. db_search traversiert den Index per LLM-Scoring.

So funktioniert es

Content wird in /_in abgelegt (oder direkt über db_store)
Dedup-Check: exakte Wiederholung wird erkannt und übersprungen
Der KeeperAgent platziert: create, update, merge oder refuse
Bei einem vollen Lauf: Restrukturierung der Nachbarschaft + Housekeeping
Ablauf: Intake → Dedup → Place → Restructure → Trim → Lint → Index

Der KeeperAgent trifft alle Organisationsentscheidungen – Platzierung, Aufteilung, Fusionierung, Indizierung. Externe Agenten lesen frei und schreiben über db_store; sie bewegen nie selbst Dateien.

Das Schema (_schema.md) ist user-authored und steuert den KeeperAgent: Domain setzt die atomare Körnung, keeperStyle die Eingriffsbereitschaft. Split und Merge teilen eine Körnung – Merge macht nie eine begründete Split rückgängig.

Wofür?

Agent-Gedächtnis

Strukturiertes Langzeitgedächtnis für KI-Agenten – sie lesen und schreiben, die DB organisiert.

Personal Knowledge Base

Funktioniert auch ohne KI als reine Markdown-Sammlung – der KeeperAgent ist optional.

Team-Wissen

Git-basierte Wissensbasis für Teams – jede Änderung ist nachvollziehbar und rückgängig.

Dokumentation & Referenz

Technische Doku, die sich selbst strukturiert – der KeeperAgent hält sie konsistent.

Maßgeschneidert für Sie

Agent DB ist modular aufgebaut und wird über Schema und Konfiguration auf Ihren Anwendungsfall eingestellt:

Domain definiert, was ein atomares Objekt ist – steuert Split- und Merge-Verhalten
keeperStyle (conservative / balanced / aggressive) regelt die Eingriffsbereitschaft
deletionPercent steuert das Trimmen von Inhalten (0 deaktiviert)
naming legt die Namenskonvention fest (kebab-case, snake_case, Title Case, natural)
LLM-Modell und Temperatur frei wählbar – temperature: 0 für reproduzierbare Läufe
Cron-Zeitplan oder manuelle Auslösung – volle Kontrolle über Wartungsintervalle

Sicherheit & Konsistenz: Jeder Write ist atomar (temp → fsync → rename). Ein globales Lock serialisiert Schreibvorgänge; Lesezugriff blockiert nie. Bei Inkonsistenz friert die DB ein (HALT) – nur Diagnose- und Recovery-Tools laufen weiter. Lint erkennt und repariert Strukturprobleme automatisch bei jedem Lauf.

In Aktion sehen

Ich zeige Ihnen Agent DB gerne an einem Beispiel-Setup – oder richte es für Ihren Anwendungsfall ein.

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Auf einen Blick

AufgabeKI-organisierte dateibasierte Wissensbasis

FormatMarkdown-Dateien + Ressourcen (Bilder, PDFs, CSVs)

KIKeeperAgent (LLM) – Modell frei wählbar, Temperatur konfigurierbar

Sicherheitatomare Writes, globales Lock, HALT, Versioning, Archiving, Undo

Betriebdateibasiert (kein Server) – Cron oder manuell

Schnittstellendb_store, db_search, db_read, db_process, db_lint, ui_undo u. a.

Häufige Fragen

Was kostet das?

Einrichtung zum Festpreis · zzgl. laufender Nutzungskosten (KI-Modell/APIs). Der Preis hängt vom Umfang ab – das Erstgespräch ist kostenfrei.

Brauche ich einen Server?

Nein. Agent DB ist rein dateibasiert – ein Ordner mit Markdown-Dateien. Backup über normales Datei-Tooling oder Git. Der KeeperAgent läuft auf Ihrem Rechner oder Server.

Funktioniert das auch ohne KI?

Ja. Die Dateien sind normales Markdown – lesbar und editierbar mit jedem Texteditor. Der KeeperAgent organisiert, ist aber nicht zwingend erforderlich, um die Daten zu nutzen.

Was passiert bei Fehlern?

Bei Inkonsistenz friert die Datenbank ein (HALT) und blockiert alle Schreibvorgänge. Nur Diagnose- und Recovery-Tools laufen weiter. Nach Behebung wird HALT manuell gelöscht.

Kann ich Änderungen rückgängig machen?

Ja. Jede Inhaltsänderung wird versioniert, jede Löschung archiviert. ui_undo kehrt Aktionen über das Log zurück – mit All-or-None.

Welche KI steckt dahinter?

Das LLM-Modell ist frei wählbar (Cloud oder lokal). Für reproduzierbare Läufe wird temperature: 0 empfohlen. Das verwendete Modell wird pro Aktion geloggt.

Mehr als Speicher: Agent DB ist ein Beispiel meiner Automatisierung und selbstverbessernden KI – Systeme, die sich selbst organisieren und aus Eingaben lernen.

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Erstgespräch kostenfrei – vor Ort in Bamberg/Nürnberg oder online.

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