GetProfile
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GetProfile ist ein quelloffener LLM-Proxy, der jedem KI-Agenten ein dauerhaftes Gedächtnis und ein strukturiertes Nutzerprofil gibt. Sie leiten Ihre bestehenden OpenAI-kompatiblen Anfragen durch ihn hindurch, und er lädt still, was er über jeden Nutzer weiß, fügt diesen Kontext in den Prompt ein und leitet alles an Ihren Modellanbieter weiter. Er passt zu Teams, die bereits einen Chatbot oder Assistenten betreiben und wollen, dass er sich an wiederkehrende Nutzer erinnert, statt jede Sitzung bei null zu beginnen.
Über GetProfile
Was ist GetProfile
GetProfile ist ein selbst gehostetes Gateway, das zwischen Ihrer App und Ihrem LLM-Anbieter sitzt. Statt ein Modell raten zu lassen, mit wem es spricht, führt es ein echtes Profil für jeden Nutzer: eine kurze Zusammenfassung in natürlicher Sprache, typisierte Merkmale mit Konfidenzwerten und eine Liste relevanter Erinnerungen, sortiert nach Wichtigkeit. Dieses Profil lebt in einer PostgreSQL-Datenbank, die Sie kontrollieren, nicht in der Blackbox eines Anbieters.
Das Problem, das es löst, ist das Gedächtnis. Warum ist das wichtig? Die meisten Assistenten vergessen einen Nutzer, sobald eine Sitzung endet, und ganze Chatprotokolle zurück in das Kontextfenster zu stopfen, wird schnell teuer. GetProfile geht einen anderen Weg. Es extrahiert nur das Wesentliche, speichert es in strukturierter Form und fügt im richtigen Moment eine kleine Systemnachricht ein.
Der Haken ist die Bereitstellung. GetProfile ist für Entwickler gebaut, also brauchen Sie Docker, eine PostgreSQL-Instanz und einen API-Schlüssel für das Modell, das Sie verwenden. Ein ausgereiftes No-Code-Dashboard gibt es noch nicht, und die gehostete Cloud-Version ist weiterhin als „coming soon" gekennzeichnet. Wer keine eigene Infrastruktur betreibt, bekommt hier kein Produkt zum Anklicken und Loslegen.
Erste Schritte
- Klonen Sie das Repository von GitHub und kopieren Sie die Beispiel-Umgebungsdatei nach
.env. - Fügen Sie einen LLM-API-Schlüssel hinzu und stellen Sie dann Ihren bevorzugten Anbieter und Ihr Modell in der Konfigurationsdatei ein (OpenAI, Anthropic, OpenRouter oder jeder OpenAI-kompatible Endpunkt).
- Starten Sie Proxy und PostgreSQL gemeinsam mit Docker Compose, was das Gateway auf dem localhost-Port 3100 hochfährt.
- Richten Sie Ihr OpenAI-SDK auf diese Basis-URL und fügen Sie die nötigen Header hinzu: Ihren GetProfile-Schlüssel, eine Nutzerkennung und den Schlüssel Ihres vorgelagerten Anbieters.
- Senden Sie eine normale Chat-Anfrage. GetProfile lädt das Profil, fügt es ein, leitet den Aufruf weiter und aktualisiert das Profil im Hintergrund.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von GetProfile.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Backend- und KI-Ingenieure
- Produktteams von Startups
- Datenschutzbewusste Entwickler
Aufgaben
- Langzeitgedächtnis zu einem Chat-Assistenten hinzufügen
- Antworten im großen Stil personalisieren
- Agentenfunktionen lokal prototypisieren
- Behelfslösungen beim Gedächtnis ersetzen
Szenarien
- Ein Support-Bot, der sich frühere Tickets eines Kunden und seine Tonpräferenzen über mehrere Sitzungen hinweg merkt.
- Eine Lern-App, die verfolgt, was ein Schüler beherrscht, und die Erklärungen entsprechend anpasst.
- Ein Coding-Assistent, der sich den Stack, die Muster und frühere Entscheidungen eines Entwicklers zwischen Arbeitssitzungen merkt.
- Ein internes Tool, bei dem Vorgaben zum Datenstandort verbieten, Nutzerprofile an einen Gedächtnisdienst Dritter zu senden.
Wichtigste Funktionen
Direkte OpenAI-API-Kompatibilität
GetProfile funktioniert als Ersatz für die Basis-URL des OpenAI-SDK. Wenn Ihr Code bereits chat.completions.create aufruft, tauschen Sie den Endpunkt und fügen Header für die Nutzer-ID und Ihren vorgelagerten Schlüssel hinzu. Keine Umschreibungen, keine neue Client-Bibliothek, und es funktioniert mit Anthropic, OpenRouter oder jedem Anbieter, der das OpenAI-Format spricht. Dieser reibungsarme Austausch ist der Hauptgrund, warum es sich leicht in einer laufenden App testen lässt.
Strukturierte Nutzerprofile
Wo generische Memory-Tools lose Textblöcke speichern, baut GetProfile ein echtes Profil. Es schreibt eine Zusammenfassung in natürlicher Sprache, extrahiert typisierte Merkmale mit Konfidenzwerten und hält relevante Erinnerungen mit Wichtigkeitsstufen fest. All das liegt in PostgreSQL. Der Gewinn: Ihre App kann saubere Daten abfragen und über sie schlussfolgern, statt zu hoffen, dass ein Modell einen Absatz richtig interpretiert.
Anpassbares Merkmalsschema
Sie entscheiden, was das System über einen Nutzer lernen soll. Legen Sie fest, welche Merkmale für Ihre App zählen, wie sie aus Interaktionen gezogen und wie sie zurück in Prompts eingefügt werden. Eine Sprachlern-App verfolgt vielleicht das Sprachniveau, während ein Vertriebstool die Verhandlungsphase und den Kommunikationsstil verfolgt. Dieselbe Engine, andere Form der Personalisierung.
Automatische Prompt-Einfügung
Bei jeder Anfrage fügt GetProfile eine kleine Systemnachricht mit der Profilzusammenfassung, den Merkmalen und relevanten Erinnerungen hinzu. Das Argument des Teams: So wird das Kontextfenster nicht mit langen Nachrichtenhistorien überladen. Nur die strukturierten, relevanten Details kommen hinein, und Sie sehen genau, was eingefügt wurde, was das Verhalten leichter zu debuggen macht als eine undurchsichtige Gedächtnisschicht.
Hintergrund-Aktualisierungen des Profils
Nachdem eine Antwort zurückgegeben wurde, arbeitet GetProfile weiter. Es extrahiert neue Merkmale und Erinnerungen aus dem Austausch im Hintergrund, sodass das Profil mit der Zeit besser wird, ohne die nutzerseitige Anfrage zu verlangsamen. Über viele Sitzungen hinweg bekommt der Assistent ein reicheres Bild von jeder Person, mit der er spricht.
Selbst gehostete Bereitstellung mit Docker
Der gesamte Stack läuft in Docker. Ein schlanker Proxy bearbeitet die Anfragen, PostgreSQL hält die Profile, und die Abhängigkeiten sind bewusst minimal. Docker Compose übernimmt die Skalierung, und weil nichts Ihre Umgebung verlässt, bleiben die Daten unter Ihrer Kontrolle. Für Teams mit strengen Datenvorgaben ist das ein entscheidender Faktor und nicht bloß ein nettes Extra.
Open Source unter Apache 2.0
GetProfile erscheint unter der Apache-2.0-Lizenz, die kommerzielle Nutzung und Änderung erlaubt. Der Code ist öffentlich auf GitHub, sodass Sie nachvollziehen können, wie das Gedächtnis extrahiert und eingefügt wird, es forken oder das Merkmalssystem für eigene Zwecke erweitern. Es gibt keine Anbieterbindung und keinen Sitzplatzpreis, über den zu verhandeln wäre.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Fügt einer bestehenden OpenAI-basierten App dauerhaftes Gedächtnis hinzu, allein mit einer geänderten Basis-URL und drei Headern.
- Speichert Profile strukturiert mit Merkmalen, Konfidenzwerten und Wichtigkeitsstufen, nicht als losen Text.
- Vollständig selbst gehostet, sodass Nutzerdaten in Ihrer eigenen PostgreSQL-Datenbank bleiben.
- Die Apache-2.0-Lizenz erlaubt kommerzielle Nutzung, Änderung und Selbsthosting ohne Lizenzgebühr.
- Funktioniert anbieterübergreifend, einschließlich OpenAI, Anthropic, OpenRouter und jedem OpenAI-kompatiblen Endpunkt.
Nachteile
- Noch keine gehostete Option, da der Cloud-Dienst weiter als „coming soon" gilt, also müssen Sie Ihr eigenes Docker- und PostgreSQL-Setup betreiben und pflegen.
- Richtet sich an Entwickler mit funktionierender OpenAI-Integration, was nicht technische Nutzer und No-Code-Workflows ausschließt.
- Kürzlich veröffentlicht, daher ist die Community klein und es gibt außerhalb der offiziellen Dokumente nur begrenzte Drittanbieter-Dokumentation.
Häufige Fragen
Es ist ein LLM-Proxy, der einem KI-Agenten ein Langzeitgedächtnis gibt. Er lädt ein gespeichertes Nutzerprofil, fügt relevante Merkmale und Erinnerungen als Systemnachricht in jeden Prompt ein, sendet die Anfrage an Ihren Modellanbieter und aktualisiert danach das Profil.
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