Die Foundational-Phase stabilisiert den Bezug des Agenten zur Realität. Sie stellt sicher, dass jede Beobachtung, jeder Speicherzugriff und jeder Zustandsübergang, der in das System eintritt, sauber, relevant und dauerhaft ist. Ohne diese Integrität operiert das nachgelagerte Reasoning auf halluzinierten Eingaben, Retrieval-Drift oder verlorenen Fortschritten. Die Phase ist entscheidend, weil das Weltmodell das Fundament ist, von dem jede spätere Entscheidung abhängt — ist dieses Fundament Sand, repariert kein noch so cleveres Planen oder Ausführen das Problem. Ihr Fehlen verursacht stille Datenbeschädigung: Schemas driften, Tool-Antworten mutieren und der Sitzungszustand verdampft zwischen Schritten — Fehler, die sich drei Knoten später zeigen und Stunden kosten, um sie zur schlechten Anfangsbeobachtung zurückzuverfolgen.
Integrator
Validiert eingehende Beobachtungen, bevor sie in das Weltmodell eingehen, und stellt sicher, dass nachgelagertes Reasoning auf sauberen Signalen statt auf rohen, potenziell fehlerhaften Eingaben operiert.
Adressiert
Kognitive Datenqualität — die systemische Schwäche, rohen Beobachtungen zu vertrauen.
Wann es stabilisiert
Wenn ein Agent mehrere verrauschte Sensoren kombinieren muss, externe APIs mit driftenden Schemas parst oder Nutzereingaben akzeptiert, die die Welt falsch darstellen können.
Beispiel
Ein schema-validierter JSON-Parser sitzt zwischen der rohen Antwort eines Tools und dem Agentenzustand und weist fehlerhafte Payloads zurück, bevor sie den Graph vergiften.
Kontextsensitive Schnittstelle zum Langzeitgedächtnis; wählt aus, was für den aktuellen Schritt relevant ist, statt den gesamten Speicher in den Prompt zu laden.
Adressiert
Ineffizientes Retrieval — das Versagensmuster, entweder den Prompt zu überfluten oder das relevante Fragment zu verfehlen.
Wann es stabilisiert
Wenn die Wissensdatenbank über wenige Seiten hinauswächst und naive Ähnlichkeitssuche beginnt, Rauschen zurückzugeben, oder wenn verschiedene Aufgaben unterschiedliche Retrieval-Strategien erfordern.
Beispiel
Ein RAG-Retriever mit einem Reranker wählt Top-k-Passagen, die am aktuellen Teilziel orientiert sind, nicht am Gesprächsverlauf.
Schützt vor
4. Tool Explosionwählt relevanten Kontext, statt den gesamten Katalog in den Prompt zu laden.
Taucht auf in
ReActder ReAct-Loop ruft einen Retriever zwischen Gedanke und Aktion auf.
Recorder
Speichert und stellt Reasoning-&-World-Model-Zustände (RWM) für Ausfallsicherheit, Replay und Forward Recovery über Schritte, Sitzungen und Prozesse hinweg wieder her.
Adressiert
Persistenz — der Verlust von Fortschritt, wenn Durchläufe Schritte, Sitzungen oder Prozesse überspannen.
Wann es stabilisiert
Wenn ein Workflow Neustarts überstehen muss, wenn HITL-Pausenpunkte ausfallsicheren Zustand benötigen oder wenn die Daten gleichzeitiger Nutzer nicht ineinander überlaufen dürfen.
Beispiel
Checkpoint-Snapshots des Agentenzustands an jeder Knotengrenze, in Postgres persistiert mit einem zusammengesetzten Thread-Schlüssel aus UserID + SessionID.
Schützt vor
3. SQLite Under Concurrencyausfallsicheres Checkpointing erfordert eine Persistenz-Story, die robuster ist als der Standard.
Taucht auf in
HITL GateHITL erfordert ausfallsicheren Zustand am Pausenpunkt.