Ein neues Framework zur Verwaltung von Kontextfenstern für KI-Agenten adressiert die strukturelle Schwäche traditioneller Sliding-Windows. Herkömmliche Architekturen verwerfen Informationen automatisch, sobald eine feste Drehzahl-Grenze überschritten ist, unabhängig von ihrer ursprünglichen Bedeutung oder Nutzungshäufigkeit. Dadurch gehen in langen Sitzungsschleifen kritische Grundanweisungen zuverlässig verloren. Der Entwickler Emmimal hat nun ein nutzungsbasiertes Decay-Engine-System vorgestellt, das die Ebbinghaus-Vergessenskurve implementiert, um die Retention von Kontextdaten dynamisch an deren tatsächlichen Abruf zu koppeln. Die zugrundeliegende Architektur ersetzt die starre Zeitgrenze durch eine exponentielle Decay-Funktion. Jeder explizite Zugriff auf ein Element erhöht dessen Stabilitätswert nicht-linear, wodurch sich die maximale Überlebensdauer im Arbeitsspeicher signifikant verlängert. Das System arbeitet vollständig deterministisch, nutzt einen expliziten Drehzahlzähler statt systemzeitbasierter Stempel und verzichtet auf externe Bibliotheken. Diese Architektur garantiert reproduzierbare Ergebnisse über verschiedene Betriebssysteme hinweg. In einem rigorosen Benchmark mit fünfzig gesäten 150-Schritt-Sitzungen erreichte die neue Engine eine Grundlagenerkennungsrate von hundert Prozent, während das recency-basierte Basissystem bei null Prozent lag. Die Ergebnisse blieben stabil gegenüber steigendem Hintergrundrauschen und variierten Eviktions-Schwellenwerten. Der Entwickler identifizierte jedoch explizit die systemimmanente Grenze: Ohne nachfolgende Abrufe profitiert ein Faktum nicht von der Verstärkungslogik und verhält sich identisch zum Basissystem. Das System schützt somit ausschließlich aktiv genutzte Informationen und stellt kein universelles Speicher-Upgrade dar. Für Produktionssysteme bedeutet dies eine direkte Lösung für still fehlerhafte KI-Coding-Assistents, Support-Chatbots und RAG-Pipelines, die auf langfristige Konsistenz angewiesen sind. Das frühzeitige Verwerfen etablierter Regeln führt bisher zu unzuverlässigen Antwortgenerierungen ohne transparente Fehlermeldung. Das vorgestellte Framework adressiert dieses Problem durch eine anwendungsorientierte Eviktionslogik. Der vollständige, quelloffene Code ist öffentlich verfügbar und bietet Entwicklern eine reproduzierbare Basis für nutzungsgesteuerte Gedächtnisarchitekturen in modernen LLM-Systemen.