Agentenspeicher bezeichnet die Mechanismen, mit denen intelligente Agenten Informationen während der Aufgabenausführung speichern, abrufen und nutzen, und ist eine wichtige Komponente für den Aufbau langfristiger interaktiver Fähigkeiten. Dieses Konzept hat sich mit der Entwicklung von Agentensystemen auf Basis großer Sprachmodelle schrittweise herausgebildet.

Das Ziel des Agentenspeichers ist es, Agenten die Möglichkeit zu geben, Informationen über Aufgaben und mehrere Interaktionsrunden hinweg zu speichern und abzurufen, sodass sie kontinuierlich auf frühere Erfahrungen zurückgreifen und während der Ausführung Kontextkonsistenz aufrechterhalten können.

Dieser Mechanismus basiert typischerweise auf einem großen Sprachmodell, das den Speicher in Kurzzeit- und Langzeitspeicher unterteilt: Der Kurzzeitspeicher, der auf einem Kontextfenster beruht, dient dem unmittelbaren Schlussfolgern und der Entscheidungsfindung in der aktuellen Aufgabe; der Langzeitspeicher ist in einem externen System gespeichert und wird bei Bedarf dynamisch abgerufen und in das Modell eingespeist. Durch diese hierarchische Speicherstruktur kann der Agent nicht nur die aktuelle Eingabe verarbeiten, sondern auch kontinuierliches Schlussfolgern durchführen, indem er historische Informationen einbezieht. Dadurch werden die Aufgabenkonsistenz, die Entscheidungsgenauigkeit und die Anpassungsfähigkeit in komplexen Szenarien verbessert.