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Das gemeinsame Gedächtnis für Teams und ihre Agenten.
Der Weg zu nützlicher KI führt über Lernen im Kontext: kontinuierlich, mit jedem Modell, in jedem Werkzeug, für jede Art von Aufgabe. Je mehr offene Modelle im Einsatz sind und je mehr Firmen mehrere Modelle nebeneinander nutzen, desto klarer wird: Gedächtnis und Gelerntes gehören nicht dem Modellanbieter und nicht in den Chatverlauf eines Einzelnen. Sie gehören der Firma und müssen wandern können, zwischen Modellen wie zwischen Mitarbeitern. Deshalb im Kontext.
Intelligenz ist nicht mehr der Engpass.Referenz 01ARC PrizeARC-AGI-2, gelöste AufgabenMenschen (Panel)100 %GPT-6 Astra95 %Claude Opus 590 %Gemini 3.1 Pro77 %Auf ARC-AGI-2, dem Maßstab für Aufgaben, die Menschen leicht und Modellen schwer fallen, liegen die besten Modelle auf dem Niveau des menschlichen Panels. Stand September 2026.arcprize.org/leaderboard ↗
Vortraining und Nachtraining, mehr Daten, mehr Rechenleistung werden Modelle weiter klüger machen, aber nicht dazu bringen, in Echtzeit aus der Arbeit eines Teams zu lernen.
Wir bauen die schwierigen Teile eines Gedächtnisses, das mitwächst: dicht vernetzte Learnings, ein Verständnis von Zeit, Versionen wie bei Code. Branches, um neue Prozesse zu testen, Releases, um sie auszurollen.
Kaern liest mit, was Team und Agenten tun, zieht daraus die Learnings und legt sie in einem Graphen ab, den alle teilen: Aufgaben, Entscheidungen, Erfahrungen. Was ein Modell für eine Frage wissen muss, bekommt es in dem Moment in seinen Kontext gespielt, in dem es antwortet.
So funktioniert es
Quellen andocken
CRM, Website, Newsletter, Dokumente, Chats: Kaern liest mit, was im Team passiert, und legt es als Learnings, Aufgaben und Entscheidungen ab. Niemand muss etwas pflegen.
Ein Graph für alle
In der Mitte laufen die Fäden zusammen: dicht vernetzt, mit Zeitstempel, versioniert wie Code. Ein neuer Prozess wird erst im Branch getestet und dann als Release für alle ausgerollt.
Menschen und Agenten
Wer fragt, bekommt die Antwort aus dem Gedächtnis: Menschen im Chat, Agenten über API und MCP, mit jedem Modell. Und was dabei herauskommt, wird zum nächsten Learning.