Mnexium AI
Mnexium · Chatbot
Mnexium AI ist eine Plattform für KI-Memory-Infrastruktur, die Apps und Agenten mit etwa zwei Zeilen Code ein persistentes Gedächtnis verpasst. Man kann es sich als KI-Memory-API vorstellen. Es sitzt zwischen Ihrer Anwendung und Ihrem Modell und fügt jeder Anfrage den Chatverlauf, das Langzeitgedächtnis für KI-Agenten und strukturierten Kontext hinzu. Es arbeitet mit Modellen von OpenAI, Anthropic und Gemini über einen einzigen Endpunkt.
Über Mnexium AI
Was ist Mnexium AI
Mnexium AI ist eine Gedächtnisschicht für LLM-Apps und -Agenten. Die meisten KI-Produkte vergessen alles, sobald eine Sitzung endet. Jede neue Unterhaltung beginnt bei null. Mnexium behebt das, indem es speichert, was ein Agent über einen Nutzer lernt, und es bei späteren Anfragen zurückgibt, ohne dass Sie eine eigene Datenbank und einen eigenen Orchestrierungs-Stack aufbauen müssen. Es ist ein persistentes Gedächtnis für LLM-Apps, verpackt als Dienst.
Die Plattform teilt den Kontext in vier Systeme auf: Chatverlauf für die aktuelle Unterhaltung, Agenten-Gedächtnis für langfristige Fakten über einen Nutzer, Agenten-Status für den Fortschritt mehrstufiger Aufgaben und Datensätze für schema-gestützte Entitäten wie Tickets oder Konten. Jedes aktivieren Sie mit einem Schalter wie history: true oder recall: true, und Mnexium baut den finalen Prompt für das Modell zusammen.
Die größte Einschränkung ist, dass Mnexium sich an Entwickler richtet. Kein Drag-and-Drop-Baukasten. Keine Chat-Oberfläche für Nicht-Programmierer. Sie müssen sich beim Bearbeiten von Code und beim Anbinden eines API-Schlüssels sicher fühlen, und der Preis wächst mit der Nutzung, was bei Apps mit hohem Volumen die Kosten treiben kann.
Erste Schritte
- Registrieren Sie sich auf der Mnexium-Seite, oder starten Sie mit der kostenlosen Stufe, die für einfache API-Tests keine Anmeldung verlangt.
- Installieren Sie eine Client-Bibliothek mit
npm install @mnexium/sdkfür Node.js oderpip install mnexiumfür Python. - Initialisieren Sie den Client und konfigurieren Sie die Optionen für Lernen, Recall und Verlauf einmal auf Client-Ebene.
- Legen Sie für jeden Nutzer ein Subjekt an und rufen Sie dann
process()in Ihren Anfragen auf, damit Mnexium Gedächtnis und Kontext automatisch zusammenbaut. - Öffnen Sie die Logs und Recall-Ereignisse, um genau zu prüfen, welches Gedächtnis für eine bestimmte Anfrage gespeichert und eingefügt wurde.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Mnexium AI.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Einzelentwickler, die ihren ersten KI-Assistenten bauen
- Kleine Produktteams mit Apps im Livebetrieb
- Engineering-Leads auf Plattformen mit viel Traffic
Aufgaben
- Einem Chatbot ein Gedächtnis für vergangene Unterhaltungen geben
- Mehrstufige Agenten-Workflows fortsetzen
- Strukturierte Daten in einer KI-App verwalten
Szenarien
- Ein Support-Bot, der sich an frühere Tickets eines Kunden erinnert
- Ein Coding-Assistent, der den Stack und die Vorlieben eines Entwicklers abruft
- Ein gewechselter Modell-Stack
Wichtigste Funktionen
Persistentes Gedächtnis in zwei Zeilen Code
Mnexium ist dafür gebaut, sich in eine bestehende App einzufügen, statt sie zu ersetzen. Sie fügen ein mnx-Objekt zu Ihren cURL- oder HTTP-Aufrufen hinzu oder nutzen die offiziellen SDKs für Node.js und Python. Das war es. Diese kleine Änderung aktiviert das Langzeitgedächtnis, sodass Ihre LLM-App Nutzer über Sitzungen hinweg kennt, ohne eine eigene Vektordatenbank.
Vier Systeme für die Kontextverwaltung
Die Plattform trennt den Kontext in Chatverlauf, Agenten-Gedächtnis, Agenten-Status und Datensätze. Jedes läuft eigenständig. Es ist eine API für Kontextverwaltung, mit der Sie Kontinuität auf Sitzungsebene halten können, ohne das Langzeitgedächtnis anzufassen, oder den Aufgabenstatus speichern, ohne die Nutzerfakten zu verunreinigen. Dadurch kann dieselbe API sowohl personalisierten Chat als auch deterministische Daten-Workflows bedienen.
Von Grund auf modellunabhängig
Mnexium leitet zu den Chat-Completions- und Responses-APIs von OpenAI, zu Anthropic und zu Googles Gemini, ohne Sie an einen Anbieter zu binden. Gedächtnisinhalte und Datensätze bleiben über Anbieter hinweg zugänglich, solange Sie dieselbe subject_id behalten. Wechseln Sie das Modell, wann Sie wollen. Das Gedächtnis Ihres Agenten setzt sich nicht zurück.
Automatische Extraktion von Fakten und Datensätzen
Mit learn: true zieht die Plattform Fakten und Vorlieben selbstständig aus Unterhaltungen. Datensätze gehen weiter: setzen Sie records.learn auf auto oder force, und Mnexium extrahiert strukturierte Entitäten aus dem Dialog. So bekommen Sie saubere Daten, ohne selbst Extraktions-Prompts zu schreiben.
Deterministischer Prompt-Aufbau
Jede Anfrage durchläuft eine feste Reihenfolge: System-Prompt, Agenten-Status, Gedächtnisinhalte, Datensätze, Chatverlauf und schließlich Ihre Nachricht. Weil die Reihenfolge vorhersehbar ist, können Sie genau nachvollziehen, was das Modell sieht. Logs, Traces und Recall-Ereignisse zeigen, was eingefügt wurde und warum, was das Debugging weit einfacher macht als Rätselraten.
Eingebaute Beobachtbarkeit
Mnexium legt Logs und Recall-Ereignisse für jeden Schritt offen. Sie prüfen, welche Gedächtnisinhalte abgerufen, welche Datensätze aktualisiert wurden und welchen Prompt das Modell erhalten hat. Für Teams, die eine KI-Memory-Funktion ausliefern, ist diese Sichtbarkeit der Unterschied zwischen Ausliefern und Blindflug.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Persistentes Gedächtnis kommt mit einer kleinen Codeänderung statt eines kompletten Umbaus.
- Eine API deckt OpenAI, Anthropic und Gemini ab, sodass Modellwechsel das Gedächtnis nicht zurücksetzen.
- Die kostenlose Stufe ist wirklich nutzbar, ohne Anmeldung für den einfachen API-Zugang.
- Datensätze und Agenten-Status decken strukturierte Workflows ab, die reines Vektorgedächtnis nicht erreicht.
- Logs und Recall-Ereignisse machen klar, was das Modell tatsächlich gesehen hat.
Nachteile
- Kein visueller Baukasten, daher können Nicht-Programmierer es nicht ohne Entwickler zur Hand nutzen.
- Kosten wachsen mit Anfragen und Gedächtnisoperationen, was sich bei großen Apps summiert.
- Das Produktgedächtnis an eine Fremd-API zu binden, bedeutet eine zusätzliche Abhängigkeit im Stack.
Häufige Fragen
Mnexium ergänzt Gedächtnis und Kontext in KI-Apps und -Agenten. Ihre App sendet eine normale API-Anfrage mit einigen mnx-Optionen, und Mnexium ruft Verlauf, Langzeitgedächtnis, Agenten-Status und Datensätze ab, bevor es einen angereicherten Prompt für das Modell baut.
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