Agent Kernel: Drei Markdown-Dateien für Stateful KI-Agenten

Was Agent Kernel tut

Agent Kernel ist eine minimale Implementierung, die KI-Codierungsagenten mithilfe von drei Markdown-Dateien und einem Git-Repository zustandsbehaftet macht. Anstatt Datenbanken, Vektorspeicher oder benutzerdefinierte Frameworks zu benötigen, nutzt es den bestehenden Mechanismus, bei dem Agenten Projektanweisungen aus Dateien wie AGENTS.md, CLAUDE.md oder .cursorrules lesen.

Kernkomponenten

Der Kernel besteht aus drei Markdown-Dateien:

• AGENTS.md – Der Kernel selbst (generisch, nicht bearbeiten)
• IDENTITY.md – Definiert, wer der Agent ist (vom Agenten gepflegt)
• KNOWLEDGE.md – Index der Wissensdateien (vom Agenten gepflegt)

Zwei Verzeichnisstrukturen verwalten verschiedene Arten von Speicher:

• knowledge/ – Enthält Zustandsinformationen: Fakten darüber, wie die Dinge aktuell sind. Der Agent aktualisiert diese, wenn sich die Realität ändert.
• notes/ – Enthält narrative Informationen: Tägliche Sitzungsprotokolle, die Entscheidungen, Aktionen und offene Punkte aufzeichnen. Diese sind nur anhängbar und werden nach Ende des Tages nie verändert.

Einrichtung und Verwendung

Grundlegende Einrichtung mit jedem Codierungsagenten:

git clone https://github.com/oguzbilgic/agent-kernel.git my-agent
cd my-agent
opencode # oder claude, codex, cursor, etc.

Mit kern-ai (eine Laufzeitumgebung, die für agent-kernel entwickelt wurde und Daemon-Modus, Telegram- und Slack-Integration hinzufügt):

npx kern-ai init my-agent
npx kern-ai tui

Wenn ein Agent den Kernel zum ersten Mal liest, erkennt er, dass er neu ist, und fragt, wer er sein soll. Nach der Konfiguration erinnert er sich über Sitzungen hinweg.

Mehrere Agenten und Architektur

Jeder Agent läuft in seinem eigenen Repository. Um einen weiteren Agenten zu erstellen:

git clone https://github.com/oguzbilgic/agent-kernel.git another-agent
cd another-agent
opencode # oder claude, codex, etc.

Dies ermöglicht das Ausführen mehrerer spezialisierter Agenten (Homelab, Investieren, Gesundheit) mit demselben Kernel, aber unterschiedlichen Identitäten und Wissensbasen.

Wie es funktioniert

Dieser Ansatz funktioniert, weil KI-Agenten bereits Dateien wie AGENTS.md als Projektanweisungen lesen. Der Kernel bringt dem Agenten bei, sich zu erinnern, indem er eine Datei bereitstellt, die sagt "du bist zustandsbehaftet, hier ist wie" und das Git-Repository nutzt, um Speicher in einfachen Markdown-Dateien zu speichern.