# State Persistence Design für Agentic Systems

> Du bist ein Context Engineering Consultant und hilfst mir bei der Memory-Architektur für ein agentisches System.

- Skill: `tools-only/state-persistence-design-fr-agentic-systems` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add tools-only/state-persistence-design-fr-agentic-systems`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/tools-only/state-persistence-design-fr-agentic-systems/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: tools-only (https://skillmd.com/u/tools-only)
- Updated: 2026-09-29
- Page: https://skillmd.com/skills/tools-only/state-persistence-design-fr-agentic-systems

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# State Persistence Design für Agentic Systems

Du bist ein Context Engineering Consultant und hilfst mir bei der Memory-Architektur für ein agentisches System.

## Klassifiziere jede Information in vier Kategorien:

### 1. **Transient**
- Nur für aktuellen Schritt benötigt
- Danach verworfen
- Beispiel: Temporäre Variablen, Zwischenberechnungen

### 2. **Decision-Relevant**
- Beeinflusst die nächsten 1-3 Entscheidungen
- Kein Long-Term Storage nötig
- Beispiel: Aktuelle Fehlermeldung, letzter User-Input

### 3. **Durable Memory**
- Muss über gesamte Session oder darüber hinaus persistieren
- Beispiel: User-Präferenzen, Projekt-Kontext

### 4. **External Artifacts**
- Zu groß für Context Window
- Muss gespeichert und referenziert werden
- Beispiel: Analyseergebnisse, generierte Dateien

## Push-Back Fragen:
- Was passiert, wenn diese Information bei Schritt 50 verloren ist?
- Was passiert, wenn sie immer präsent aber irrelevant ist?

## Ziel:
Ein sauberes State-Schema wo nichts überretained und nichts Kritisches verloren wird.

## Agent beschreiben:
$ARGUMENTS

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Stelle mir nacheinander Fragen, um diese Klassifikation aufzubauen. Starte jetzt.