Agenten-Gedächtnis

Worauf du achten solltest

Die Fragen, die die Optionen unterscheiden, nach Wichtigkeit geordnet.

1. 01

   Wie Erinnerungen gespeichert werden und was sich damit fragen lässt

   Die Speicherform entscheidet, welche Fragen eine Memory-Schicht beantworten kann. Vektorspeicher (das Open-Source-SDK von Mem0, Honcho, RetainDB) finden Text, der der Anfrage ähnelt; beide Versionen eines Fakts kommen also zurück, und das Ranking muss wählen. Wissensgraphen (Cognee, Mem0s kostenpflichtiger Graph-Speicher) verknüpfen Entitäten, was bei Fragen hilft, die mehrere Fakten verbinden. Temporale Graphen (Graphiti und Zep) datieren jeden Fakt und markieren ihn bei einem Widerspruch als ungültig, sodass ein Agent sagen kann, was heute gilt und was im letzten Quartal galt. Hindsight hält Vektoren, Entitäten und Zeitreihen gemeinsam in Postgres. Einzeldateien (Mnemosyne und Holographic in SQLite, Memvids .mv2) brauchen keinen Server und passen zu einem Nutzer oder einem Gerät. Markdown- und Git-Dateien (ByteRovers Themenbaum, Lettas MemFS) sind am leichtesten zu lesen und zu prüfen, und der Referenz-MCP-Server Memory ist eine einfache JSONL-Datei mit reiner Teilstring-Suche.

2. 02

   Extraktion, Widersprüche und veraltete Fakten

   Die meisten Schichten schicken jeden Schreibvorgang an ein LLM, das Fakten herauszieht; jeder Schreibvorgang kostet also einen Modellaufruf, und die Fehler des Extraktionsmodells werden zu deinem Gedächtnis. Prüfe dann, was passiert, wenn sich ein Fakt ändert. Seit April 2026 fügt Mem0s Extraktion nur noch hinzu, sodass der frühere Job eines Nutzers neben dem neuen steht. Graphiti und Zep machen den alten Fakt ungültig, behalten aber seine Geschichte; Hindsight führt Fakten zu Beobachtungen zusammen, die durch neue Belege gestärkt oder geschwächt werden; RetainDB verknüpft Widersprüche und gibt Fakten ein Ablaufdatum. Mnemosynes Konfliktlöser ist standardmäßig aus, Memvid dokumentiert keinen Umgang mit Widersprüchen, und Holographic ruft für die Extraktion kein LLM auf: Der Agent schreibt, aktualisiert und widerspricht Fakten selbst. Asynchrone Designs (Honchos Deriver, Hindsights Konsolidierung) hinken zudem hinterher, sodass ein Fakt aus dem letzten Zug noch nicht in der Antwort stehen kann.

3. 03

   Benchmarks: wessen Lauf, welches Modell, welche Metrik

   LongMemEval (500 Fragen zu fünf Fähigkeiten, darunter Wissensaktualisierung und Enthaltung) und LoCoMo (Gespräche mit rund 300 Zügen über bis zu 35 Sitzungen) sind die gängigen Tests, dazu BEAM für sehr lange Verläufe. Fast jedes veröffentlichte Ergebnis stammt vom Anbieter selbst, mit einem Antwort- und einem Bewertungsmodell seiner Wahl; die Werte sind daher zwischen Anbietern nicht vergleichbar. Zep meldet 90,2% auf LongMemEval mit gpt-5.4 als Antwort- und Bewertungsmodell; Supermemorys Tabelle führt Zep mit 71,2% aus einem älteren GPT-4o-Lauf. Supermemorys 97% sind Recall@20, also ob die richtige Erinnerung gefunden wurde, nicht die Antwortgenauigkeit, die der eigene Bericht mit 81,6% bis 85,2% angibt. Hindsights Ergebnisse wurden von Forschern reproduziert, die das Paper mitverfasst haben, und die Werte der Konkurrenz wurden übernommen, nicht neu gemessen; auch ByteRover und Memvid vergleichen sich mit Zahlen, die aus anderen Papern kopiert sind. Mnemosyne zog einen LongMemEval-Wert von 98,9% zurück, weil kein Laufprotokoll existierte. Honcho bewertete LoCoMo mit einem LLM als Richter statt mit der F1-Metrik des Papers. Lass die offenen Testumgebungen (Mem0 veröffentlicht eine) mit deinen eigenen Gesprächen laufen, bevor du einer Tabelle traust.

4. 04

   Latenz, gemessen auf wessen Hardware

   Der Abruf steht vor jeder Antwort, seine Latenz kommt also bei jedem Zug hinzu. Schichten ohne LLM-Aufruf bei der Abfrage melden die niedrigsten Werte: Zep nennt für seinen verwalteten Dienst einen Abruf von 104 ms (p50) und 162 ms (p95) auf LongMemEval, Honchos Kontextabrufe dauern etwa 200 ms, und Holographics Stichwortsuche brauchte im Median 3,7 ms auf einer Desktop-CPU. Miss Behauptungen an den eigenen Belegen. ByteRovers Paper verspricht Antworten unter 100 ms, doch die eigenen Messungen mit abgeschalteten Caches zeigen kalte Abfragen von 1,2 bis 1,6 Sekunden im Median und bis zu 2,3 Sekunden bei p95. Memvid nennt 0,025 ms ohne Korpusgröße oder Hardware, und Hindsight veröffentlicht keine Abruflatenz. Endpunkte in natürlicher Sprache wie Honchos Chat oder Hindsights reflect lassen bei jedem Aufruf ein Modell laufen und werden pro Aufruf berechnet.

5. 05

   Selbsthosting und Lizenzfallen

   Open Source auf dem Etikett heißt nicht immer, dass du das Produkt selbst betreiben kannst. Supermemorys SDKs und Plug-ins stehen unter MIT, die Memory-Engine aber ist geschlossen; der lokale Server ist ein Binary mit einer Grenze von 10.000 Dokumenten, und Selbsthosting für die Produktion beginnt mit dem Scale-Tarif für 399 $. Zep hat seine selbst gehostete Community Edition im April 2025 eingestellt; selbst betreiben heißt also Graphiti plus eigene Graphdatenbank oder ein Enterprise-Vertrag. RetainDB Server steht unter der Business Source License 1.1, die das Anbieten als gehosteter Dienst ohne kommerzielle Lizenz verbietet. ByteRover hat sein Elastic-lizenziertes CLI am 27. September 2026 archiviert, und Version 4 verlangt eine Anmeldung. Honcho steht unter AGPL-3.0: Wer ein verändertes Honcho als Netzwerkdienst betreibt, muss die Änderungen veröffentlichen. Memvid ist Apache 2.0, doch seine Dateien enden bei 50 MB, solange du kein signiertes Ticket von memvid.com hast. Hindsight, Graphiti, Cognee, Mnemosyne und Holographic halten ihre Funktionen in der offenen Lizenz; Mem0 hat den Graph-Speicher auf seine kostenpflichtige Plattform verlagert.

6. 06

   Kosten pro Schreibvorgang im großen Maßstab

   Memory-Rechnungen wachsen mit dem, was du speicherst, nicht nur damit, wie oft der Agent liest. Die gehosteten Preise pro Million geschriebener Tokens gehen weit auseinander: Hindsight Cloud verlangt 10 $ fürs Speichern, Supermemory 5 $ (0,005 $ pro 1.000 Tokens), Honcho 2 $ und Cognee Cloud 1 $ pro Million verarbeiteter Tokens; 100 Millionen Tokens im Monat kosten also 1.000 $ bei Hindsight und 200 $ bei Honcho, bevor überhaupt gelesen wird. Zep berechnet ein Guthaben pro Episode von bis zu 350 Byte, lange Nachrichten kosten also mehrere Guthaben, während der Abruf kostenlos ist. Mem0s Gratistarif und die Tarife von RetainDB begrenzen Lesevorgänge gesondert, und ein Agent, der in jedem Zug sucht, stößt zuerst an diese Grenze. Selbsthosting ersetzt die Gebühr durch Extraktionsaufrufe bei jedem Schreibvorgang plus eine Datenbank.

7. 07

   Sicherheitsvoreinstellungen auf einem selbst gehosteten Server

   Ein Memory-Server enthält alles, was Nutzer deinem Agenten erzählt haben, und mehrere werden offen ausgeliefert. Selbst gehostetes Hindsight prüft keinen API-Schlüssel, bis du HINDSIGHT_API_TENANT_EXTENSION setzt, und jede Memory-Bank erhält standardmäßig einen aktiven MCP-Endpunkt. Honcho wird mit AUTH_USE_AUTH=false ausgeliefert und braucht ein JWT-Secret, bevor es ins Netz geht. Graphitis Referenzserver für MCP und REST haben keine Authentifizierung, RetainDB Local läuft offen auf den Ports 3111 und 3113, solange RETAINDB_API_KEY nicht gesetzt ist, und der lokale Worker von claude-mem authentifiziert keine Anfragen. Mem0s selbst gehosteter Server und Cognees API schalten die Authentifizierung standardmäßig ein, doch Cognees Schnellstart-Beispiel schaltet sie ab, und Versionen vor 1.2.0 haben eine kritische Warnung zu entfernter Codeausführung. Prüfe auch die Telemetrie: Mem0, Graphiti, Cognee und Supermemorys lokaler Server senden sie, bis du sie abschaltest. Und schließlich kann alles, was ein Agent liest, als Erinnerung gespeichert und in späteren Sitzungen wieder eingespielt werden; eine Prompt-Injection kann so den Chat überdauern, der sie eingeschleust hat.

8. 08

   Zustand des Projekts und wohin sich das Produkt bewegt

   Mehrere Projekte dieser Stufe haben 2026 ihre Form geändert, und ein Memory-Speicher lässt sich schwer umziehen. Letta hat seinen Python-API-Server am 16. August 2026 archiviert und den AgentFile-Export entfernt. ByteRover hat sein offenes CLI durch eine Desktop-App ersetzt. Das letzte Paket-Release von RetainDB erschien am 1. Juni 2026, das von Memvid am 27. Mai 2026. Holographic ging im Oktober 2026 an einen einzelnen Community-Maintainer über, als Hermes Agent es nicht mehr mitlieferte. Bevorzuge eine Schicht, die ihre Erinnerungen in einem einfachen Format exportieren kann, und beachte, dass Cognee aus Mem0, Letta, Zep und Graphiti importieren kann.

14 Tools im Vergleich

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Tools für Agenten-Gedächtnis im Vergleich

Tool	Bewertung	Unser Fazit	Ideal für	Preis
HHindsightRepo	4.4/5	Hindsight ist der leistungsfähigste Open-Source-Gedächtnisserver für Agenten, den du heute betreiben kannst, ohne dass etwas hinter der MIT-Lizenz zurückgehalten wird, auch wenn sein Vorsprung in Benchmarks auf Zahlen beruht, die die eigenen Mitautoren des Papers reproduziert haben.	Teams, die Graph-, Zeit- und Vektorgedächtnis in einem selbst hostbaren Server wollen, ohne Funktionen, die einer Bezahlversion vorbehalten sind.	Selbst gehosteter Server kostenlos unter MIT. Hindsight Cloud wird nach Nutzung abgerechnet, mit 5 $ Startguthaben: retain 10 $ pro Million Tokens, recall 0,75 $ pro Million Tokens, reflect 0,05 $ pro Aufruf, Speicher 0,25 $ pro Million Tokens im Monat nach den ersten 30 Tagen. Enterprise (BYOC, On-Premises, SSO) auf Anfrage.
GraphitiRepo	4.3/5	Für Agenten, deren Fakten sich mit der Zeit ändern, ist Graphiti die Open-Source-Gedächtnisschicht, an der sich andere messen müssen, sofern du eine Graphdatenbank betreiben und bei jedem Schreibvorgang für LLM-Extraktion zahlen willst.	Teams, die langlebige Agenten bauen, die sich veränderliche Fakten über Nutzer, Konten oder die Welt merken müssen.	Kostenlos und Open Source unter Apache 2.0. Die Graphdatenbank stellst du selbst, und du bezahlst die LLM- und Embedding-Aufrufe bei der Aufnahme.
ZZepTool	4.1/5	Zep ist die sicherste gehostete Wahl, wenn dein Agent wissen muss, welche Fakten noch gelten, und du schnellen, kostenlosen Abruf willst, doch du zahlst pro gespeicherter Nachricht und kannst Zep ohne Enterprise-Vertrag nicht mehr selbst betreiben.	Teams, die langlebige Agenten bauen, die sich ändernde Fakten über Kunden verfolgen müssen, und lieber für einen verwalteten Graphen zahlen, als einen zu betreiben.	Abrechnung in Credits: ein Credit pro Episode bis 350 Byte, Abruf und Speicher kostenlos. Free für 0 $ mit 10.000 Credits im Monat; Flex für 125 $/Monat mit 50.000 Credits und 25 $ je weitere 10.000; Flex Plus für 375 $/Monat mit 200.000 Credits und 75 $ je weitere 40.000; Enterprise individuell (BYOC, SOC-2-Type-II-Bericht, HIPAA BAA).
HHonchoRepo	4.1/5	Honcho ist die richtige Gedächtnisschicht, wenn ein Agent einen Menschen verstehen statt Fakten nachschlagen soll, und seine AGPL-Lizenz ist das Erste, wonach deine Juristen fragen werden.	Teams, die Tutoren, Begleit-Apps oder Support-Agenten bauen, die einzelne Nutzer über viele Sitzungen hinweg verstehen müssen.	Server kostenlos unter AGPL-3.0. Verwalteter Dienst: 2,00 $ pro Million aufgenommener Tokens (Kontextabrufe unbegrenzt, Dreaming inklusive); Chat-Anfragen von 0,001 $ (minimal) bis 0,50 $ (maximal) pro Stück, standardmäßig 0,01 $. 5 $ Guthaben für neue Konten und 5 $ pro Monat, sobald eine Karte hinterlegt ist; Enterprise auf Anfrage.
Mem0Repo	4.0/5	Mem0 ist noch immer der schnellste Weg, einem Agenten ein Gedächtnis zu geben, aber das Open-Source-SDK wird zunehmend zur Testversion einer Plattform, die Graph Memory und die besten Benchmark-Werte für sich behält.	Entwickler, die Chatbots und Agenten ein sitzungsübergreifendes Gedächtnis für Nutzer geben.	Open-Source-SDK kostenlos unter Apache 2.0. Platform: Free (10.000 Adds und 1.000 Abrufe im Monat in den ersten 30 Tagen, Modellaufrufe inklusive, danach 50.000 Adds und 10.000 Abrufe mit eigenem LLM-Schlüssel, darüber hinaus nutzungsbasiert abgerechnet bis zu einer selbst gesetzten Obergrenze); Custom-Pläne auf Angebot. Die früheren Pläne Starter für 19 $ und Pro für 249 $ werden nicht mehr aufgeführt.
SSupermemoryTool	4.0/5	Supermemory ist der schnellste Weg, einer App über eine einzige API ein Gedächtnis für ihre Nutzer und eine Suche über deren Dateien zu geben, sofern du damit leben kannst, dass die Engine geschlossen ist und der Vorzeige-Benchmark den Abruf misst, nicht die Antworten.	Produktteams, die Nutzergedächtnis und Dokumentsuche noch diese Woche in einer laufenden App haben wollen und die Engine nicht prüfen müssen.	Jeder Plan enthält monatliches Guthaben, das zu denselben Nutzungspreisen verbraucht wird. Free für 0 $ mit 5 $ Guthaben; Pro für 19 $/Monat mit 20 $; Max für 100 $/Monat mit 130 $; Scale für 399 $/Monat mit 600 $ (SOC 2, HIPAA BAA, Option zum Selbsthosten); Enterprise individuell. Gedächtnis kostet 0,005 $ pro 1.000 Text-Tokens, Suche 0,005 $ pro 1.000 Anfragen. Supermemory local ist bis 10.000 Dokumente kostenlos.
CogneeRepo	3.8/5	Cognee baut aus fast jeder Quelle einen gemeinsamen Wissensgraphen, aber seine Voreinstellungen brauchen einen Verantwortlichen, bevor sie auf die Produktion treffen.	Teams, die mehrere Agenten bauen, die einen gemeinsamen, aus vielen Quellen zusammengesetzten Wissensgraphen brauchen.	Open Source unter Apache 2.0. Cognee Cloud: kostenlos bis 1 Mio. Tokens und ein Workspace, danach 1 $ pro 1 Mio. Tokens plus 5 $ pro zusätzlichem Workspace und Monat; Enterprise ist ein BYOC-Projekt nach Angebot.
LettaRepo	3.7/5	Letta hat weiterhin die durchdachtesten Ideen zum Gedächtnis von Agenten, doch der Umbau des Produkts im laufenden Betrieb hat frühere Nutzer zur Migration gezwungen und Neueinsteigern ein bewegliches Ziel hinterlassen.	Entwickler, die langlebige persönliche oder Team-Agenten mit einsehbarem, versioniertem Gedächtnis wollen und bereit sind, ein ganzes Harness zu übernehmen.	Apache 2.0, lokal mit eigenen Modell-Keys kostenlos. Letta Cloud: Free (3 Agenten, 5 MiB pro Gedächtnis-Repository); Pro 20 $/Monat (20 Agenten, 50 MiB, Modellkontingent); API-Tarif 20 $/Monat plus 0,10 $ pro aktivem Agenten im Monat und 0,00015 $ pro Sekunde Tool-Ausführung, Tokens extra; Teams Pro 20 $/Platz/Monat; Enterprise individuell.
MMnemosyneRepo	3.7/5	Mnemosyne ist das genügsamste Agentengedächtnis überhaupt, eine SQLite-Datei und kein Dienst, doch seine Benchmark-Bilanz ist dünn und teils zurückgezogen, sodass du die Qualitätsversprechen selbst prüfen musst.	Einzelne Entwickler und Hermes-Agent-Nutzer, die dauerhaftes Gedächtnis auf dem eigenen Rechner wollen, ohne eine Datenbank zu betreiben.	Kostenlos und Open Source unter MIT-Lizenz. Kein gehosteter Dienst und kein bezahlter Tarif; Kosten entstehen nur für deinen eigenen Rechner und für entfernte Embedding- oder LLM-Endpunkte, die du wählst.
claude-memRepo	3.7/5	Echtes Gedächtnis über Sessions hinweg für Claude Code, verpackt in einen Installer, der dich zu einem gehosteten Abo lenkt, und mit einer Verdichtungsrechnung, die du im Blick behalten musst.	Entwickler an langlaufenden Projekten, die wollen, dass sich der Agent an frühere Sessions erinnert.	Open Source (Apache-2.0). Die Verdichtung läuft über deinen Anthropic-Plan oder deinen eigenen Key. Gehostete CMEM-Pläne: Pro 30 $/Monat, Heavy 70 $/Monat, Max 100 $/Monat mit Mehrverbrauch; Preise für TeamBrain nicht angekündigt.
HHolographicRepo	3.6/5	Holographic ist die sorgfältige Offline-Wahl für Hermes-Nutzer, die einen nachprüfbaren Faktenspeicher wollen, aber es ist ein Plug-in mit nur einem Maintainer, ohne Standard-Benchmark und außerhalb von Hermes kaum nützlich.	Hermes-Agent-Nutzer, die ein prüfbares Offline-Faktengedächtnis wollen und bereit sind, den Agenten Fakten gezielt schreiben zu lassen.	Kostenlos und Open Source unter MIT-Lizenz. Die optionale Bedeutungssuche und das Reranking rufen Endpunkte auf, die du selbst wählst und bezahlst.
MMemvidRepo	3.6/5	Memvid ist ein sauberer Weg, durchsuchbares Gedächtnis als eine Datei auszuliefern, die ein Agent offline mitnehmen kann, aber es ist ein Dokumentenindex und keine Gedächtnisschicht, die sich ändernde Fakten versteht, und sein Benchmark-Vorsprung beruht auf Zahlen der Konkurrenz von 2025.	Entwickler von Offline- oder Edge-Agenten, die eine durchsuchbare, portable Wissensdatei brauchen und kein Modell eines sich ändernden Nutzers.	Kostenlos unter Apache 2.0. Die Bibliothek begrenzt eine Datei standardmäßig auf 50 MB (die Free-Stufe im Quellcode); größere Kapazitäten von 2 GB und 10 GB werden mit signierten Tickets von memvid.com freigeschaltet. Preise für Cloud-Pläne sind nicht veröffentlicht.
BByteRoverTool	3.4/5	ByteRover meldet 96,1% auf LoCoMo und speichert das Gedächtnis in Dateien, die du lesen kannst, hat aber gerade seine offene CLI gegen eine Desktop-App mit Anmeldung getauscht, und dieser Schritt macht es zu einer riskanteren Wette, als die Zahlen vermuten lassen.	Kleine Entwicklungsteams, deren Coding-Agenten schriftliches Projektwissen teilen sollen und die mit einem jungen, cloudsynchronisierten Produkt leben können.	Free (100 in die Cloud synchronisierte Kontextdateien, Teilen im Team); Pro 15 pro Monat bei jährlicher Abrechnung mit unbegrenzten Kontextdateien (die Preisseite zeigt kein Währungssymbol); Enterprise individuell, mit SOC 2, SSO, RBAC und On-Premises-Betrieb.
RRetainDBTool	2.9/5	RetainDB hat ein vernünftiges Design und günstige Tarife, doch selbst gemessene Benchmarks, die es überverkauft, widersprüchliche Preise und fünf stille Monate machen es schwer, ihm das Gedächtnis eines Produkts anzuvertrauen.	Entwickler, die mit kleinem Budget Agentengedächtnis prototypisch bauen und einen jungen, dünn besetzten Anbieter in Kauf nehmen.	Starter kostenlos (20.000 Memory-Schreibvorgänge und 5.000 Kontext-Lesevorgänge im Monat, 1 Projekt); Builder 9 $/Monat (75.000 Schreib-, 15.000 Lesevorgänge); Pro 29 $/Monat (250.000 Schreib-, 75.000 Lesevorgänge); Scale 99 $/Monat (1.000.000 Schreib-, 300.000 Lesevorgänge); Enterprise individuell. Der Seitentitel wirbt noch mit 20 $/Monat, was zu keinem aufgeführten Tarif passt.

Im direkten Vergleich

Die Spezifikationen, die für diesen Schritt zählen. Geprüft am 6. Nov. 2026; prüf sie auf der Website des Anbieters, bevor du dich festlegst.

Verbinde es mit deinem Agenten

MCP-Server, mit denen Assistenten wie Claude, ChatGPT und Cursor diese Tools direkt nutzen können.

• Memory (reference server) 3.5
• MCP Memory Keeper 3.4

Quellen für diesen Leitfaden

• LongMemEval: Benchmarking Chat Assistants on Long-Term Interactive Memory (arXiv)
• Evaluating Very Long-Term Conversational Memory of LLM Agents (LoCoMo, arXiv)
• Zep: A Temporal Knowledge Graph Architecture for Agent Memory (arXiv)
• Hindsight is 20/20: Building Agent Memory that Retains, Recalls, and Reflects (arXiv)
• Zep memory benchmarks
• Supermemory research
• ByteRover: Agent-Native Memory Through LLM-Curated Hierarchical Context (arXiv)
• Mnemosyne BEAM benchmark report
• Honcho evals
• Vectorize pricing (Hindsight Cloud)
• Announcing a New Direction for Zep's Open Source Strategy