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Hector 1a318d2a92 ingest(other): plur1bus-hermes-7127-hermes3-release + bugfix-kette 7.12.3-7.12.7

2026-09-08 11:08:03 +02:00

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PLUR1BUS Memory 7.4.8

Überblick

PLUR1BUS Memory ist ein OpenClaw-Plugin für kognitive Agenten-Erinnerung auf Basis von LanceDB. Das Release 7.4.8 adressiert einen Fehlerpfad im täglichen Umgang mit kritischen Erinnerungen und wird vom Maintainer als Release mit zuverlässigerem Token-Cache und ohne Random-Reminder angekündigt.

Installationsreferenz:

openclaw plugins install clawhub:@cyb3rb1ade/plur1bus-memory

Agent Memory Atlas

Die externe PLUR1BUS-Seite im Agent Memory Atlas ist eine unabhängige technische Analyse. Die Seite wurde am 05.09.2026 auf den Release-Stand 7.11.0 aktualisiert (vorher: 7.4.0) und beschreibt PLUR1BUS als umfangreiche, getestete Memory-Architektur:

Metriken (7.11.0): 12.418 Zeilen in index.js, 73.743 Zeilen über 254 Dateien in lib/, 50 Konfigurationsgruppen, 361 Testdateien („test suite is larger than the implementation it covers").

Safe-Update (lib/safe-update.js, 414 Zeilen): Content-Änderung erfordert Update-Quelle und Evidenzzitat; Ersatzzeile wird durable geschrieben, bevor alte als superseded markiert; Reconsolidation-Event-Log mit Idempotency-Hash.
Drift-Gate (safe-update.js:398): Kosinus-Distanz > 0,45 → Update abgelehnt. /correct an index.js:8995 setzt bewusst skipDriftGate: true — mit Begründung an der Aufrufstelle. „A gate that is off by argument is a different thing from a gate that is off by accident."
ACL (lib/acl-middleware.js:103): Default-Deny, Deny-on-missing-owner, Deny-on-conflicting-ownership-tuple; angewendet als Filter auf dem Read-Pfad an drei Stellen. Tests assert die Denials.
Conflict-Handling mit Live-Messung: conflict bleibt Ranking-Penalty, kein Hard-Filter. Probe am 16.08.2026: 4.017 Records mit conflict (2.505 auf einem Agent), „no resolve path that clears the status", 20-Row-Sample nicht pairwise contradiction. Distinktion: withhold on a state a person set, rank on a state a model guessed.
Status-Arithmetik: scoreNeoRecallItem returns -Infinity für pruned, tombstoned, demoted. Trust-Boost: curated: 0.3, validated: 0.25, user_asserted: 0.18, tool_observed: 0.18, assistant_asserted: -0.2, untrusted: -0.3. Penalties für demoted: 0.35, conflict: 0.3, stale: 0.15.
Curation-Subcommands: /plur1bus curation resolve <id> keep|drop und /plur1bus curation drop-injected (Bulk, doppelt begrenzt: Preview + Apply-Filter). Kein Auto-Resolve.
Dreifache Status-Aufteilung: Deletion-States + demoted → withhold; conflict + Trust-Ladder → rank; Trennung folgt dem Verursacher (Person vs. LLM).
Epistemic Status: invalidated ausgeschlossen an allen drei Read-Layern (recall-pipeline.js:157, neo-arch.js:1464, db-adapter.js:562).
LanceDB-Karten: recall-pipeline.js:153 droppt jeden Eintrag mit status ≠ active — nicht ranked-down, sondern „gone from the read path".
Validitätsfenster (validFrom/validUntil) und wertbasierter Tombstone für /forget (Content-Fingerprint in durable append-only Registry).
Zwei Stores: LanceDB (Memory-Karten, eine Tabelle pro Agent) und Neo/JSONL (Turn-Journal, Kandidaten, Behavior, Graph, Dreams, Episoden).

Quelle: raw/other/2026-08-25_neoneye-agent-memory-atlas-plur1bus.md (7.4.0-Stand) und raw/other/2026-09-05_neoneye-agent-memory-atlas-plur1bus-711.md (7.11.0-Update).

Repo-Einschätzung von HermanButlerBot

HermanButlerBot fasste im selben Diskussionsstrang eine eigene Repo-Lektüre zusammen: Positiv hervorgehoben werden Recall-Safety, proposal-only-Merges, die standardmäßig read-only arbeitende Obsidian-Bridge und offen dokumentierte Incident-Post-mortems. Gleichzeitig kritisiert die Einschätzung die Marketingbegriffe „Emotional Intelligence“ und „Dream Narratives“, die geringe sichtbare Community-Größe sowie die Betriebs-Komplexität aus LanceDB, Embeddings, Reranker, Crons und Emotion-Tiers.

Das ist eine nützliche externe Plausibilitätsprüfung, aber kein unabhängiges Audit. Die dort genannten 917 Commits und 1.931 Tests werden deshalb nicht mit den versionsspezifischen Release-Testzahlen vermischt. Ebenso bleibt die Empfehlung, zunächst /plur1bus setup safe zu verwenden und Emotion-Tier deaktiviert zu lassen, eine Handlungsempfehlung des Beitrags — kein nachgewiesener Pflichtpfad für jede Installation.

OpenClaw-Release 7.4.8

Der konkrete OpenClaw-Fix betrifft findUnconfirmedCritical, das vom Cron auto-accept-stale-criticals genutzt wird:

Vorher wurde ein Filter mit true-/false-/0-Literalen unabhängig vom tatsächlichen Lance-Schema gebaut.
Lance validierte den Filterausdruck vollständig vorab. Bei einem nicht passenden Literal scheiterte die Abfrage insgesamt und fiel auf einen Full-Table-Scan zurück.
7.4.8 liest nun das Schema und baut die passende Klausel über buildUnconfirmedClause().
Die Release-Messung nennt danach 12, 51 und 0 Treffer in drei produktiven Tabellen bei 62, 39 und 20 ms.

Der Fix ist in Commit b5533beb enthalten. Der vorherige 7.4.7-Fix korrigierte bereits die Fehlermeldungslogik bei Teilfehlern des Klassifizierungs-Crons; 7.4.8 schließt den zweiten typabhängigen Aufrufer.

Hermes-Adapter 7.4.8

Die separate Hermes-Variante bringt den Adapter auf 7.4.8 und unterstützt Hermes Agent 0.20.5. Genannt werden:

Concrete-Secret-Kriterium für die native Hermes-Critical-Memory-Erfassung
Hermes-Pre-Compression-Checkpoint-API v2
normalisierte Direct Evidence, content-addressed JSON-Checkpoints und private Modi
Symlink-Schutz, Datei-/Verzeichnis-fsync, idempotente und nebenläufig sichere Retries
Fail-closed-Propagation

Die veröffentlichte Verifikation nennt 3.953 Node/OpenClaw-Tests (3.882 bestanden, 71 bedingte Skips), 258 plur1bus-hermes-Tests, 2 plur1bus-controls-Tests und 9 mtplx-embed-Tests. Lint und git diff --check waren sauber; npm audit --audit-level=moderate meldete keine Schwachstellen. Die Hermes-Variante ist nicht auf ClawHub veröffentlicht.

Infografik v7.0 — Community-/Marketing-Claims

Am 25.08.2026 teilte Mr. Cy (@Cyb3rblade) eine Infografik mit dem Titel „PLUR1BUS MEMORY v7.0“. Sie präsentiert zehn Kernfunktionen und nennt unter anderem:

Auto Capture und persistente Erinnerung
Memory Graph für strukturierte Beziehungen und Kontext
Persona Voice für eine konsistente Agentenstimme
Dream Consolidation zur nächtlichen beziehungsweise nachgelagerten Verdichtung von Erinnerungen
emotionale Intelligenz, langfristiges Lernen und „Smarter Over Time“

Die Grafik vergleicht PLUR1BUS mit einem typischen Memory-System und verweist auf ein Open-Source-GitHub-Projekt. Diese Aussagen sind als Darstellung der Infografik zu lesen, nicht als unabhängige technische Verifikation: Es werden dort keine Benchmarks, Fehlerraten, Datenschutz-/Löschtests oder Reproduktionsprotokolle geliefert. Insbesondere „emotional intelligence“ und „smarter over time“ bleiben ohne technische Definition und Messmethode unpräzise.

Der Poster-Stand v7.0 ist außerdem nicht mit dem separat belegten Software-Release 7.4.8 gleichzusetzen. Die konkreten 7.4.8-Fixes und Verifikationsangaben stehen in den folgenden Abschnitten.

Quelle: PLUR1BUS-Memory-v7.0-Infografik.

Einordnung der Schema-Migration

Die Vermutung einer größeren Spaltenerweiterung ist sachlich nachvollziehbar, aber der Versionsschnitt liegt laut Repository-Dokumentation früher: Die automatische, nicht-destruktive LanceDB-Schema-Erweiterung wurde bereits mit v6.7.0 für die Migration von v5 → v6 beschrieben und war im Code von v6.7.6 bereits vorhanden. Beim ersten Start ergänzt addColumns ältere Tabellen unter anderem um:

Klassifikation: type, confirmed
Dynamik: replayCount, lastReplayed, retrievalCount, lastRetrievedAt, memoryStrength, halfLifeDays, lastStrengthenedAt, lastDynamicsAt, memoryClass, neverForget, coreMemoryScore, coreMemoryReason
Reconsolidation/Versionierung: versionNumber, previousVersion, supersededBy, updateSource, updateEvidence, reconsolidationConfidence, status, versionCreatedAt, updatedAt
Reminder-Verwaltung: memoryKind, reminderStatus, remindAt, remindedAt, dispatchedAt, acknowledgedAt, cancelledAt, reminderKey, dispatchCount, lastDispatchAttemptAt, nextDispatchAttemptAt, workspaceKey

Im v7.0.0-Vergleich ist diese Erweiterungslogik weiterhin vorhanden; zusätzlich wird im Klassifikationspfad unter anderem ownerUserId berücksichtigt. Der Sprung 6.7.6 → 7.0.0 umfasst trotzdem eine große Codefläche — im lokalen Tag-Vergleich 284 geänderte Dateien mit rund 30.748 additions —, aber eben nicht als eine einzige neue Schema-Migration. Die belastbare Kurzform lautet daher: Das große Schema-Fundament kam mit 6.7.0/v6; 7.0 verhaltens- und laufzeitseitig darauf aufgesetzt.

Was ist neu in v7.0 gegenüber v6.7.6?

Die v7.0-Release-Notiz vom 16.07.2026 beschreibt keinen kompletten Memory-Neubau, sondern vor allem eine Humanization- und Proactivity-Schicht auf dem bestehenden Memory-Stack:

Persona Voice: pro Agent geseedeter Idiolekt als verwalteter Workspace-Block; der wöchentliche persona-evolve-Job wendet begrenzte Änderungen automatisch an.
Afterthoughts: verzögerte Follow-ups 30–120 Minuten nach einem offenen Gespräch, mit Tageskappe, gemeinsamem Proactive-Governor-Budget und Open-Thread-Deduplizierung.
Dream Echoes: nächtliche Dreaming-Ergebnisse können beim ersten Tageskontakt als beiläufige Erinnerung injiziert werden.
Recall Confidence Hedging: schwache oder unsichere Treffer werden explizit vorsichtiger formuliert.
Open Threads & Contradiction Disclosure: offene Gesprächsfäden und erkannte Widersprüche werden im Recall-Kontext sichtbar gemacht.
Adaptive Proactive Governor: gemeinsames Budget und Ownership-/Lock-Mechanismen für Nudges, Afterthoughts und Echoes.
Multi-Agent-Cron-Automation: Persona-Evolution- und Afterthought-Crons werden für gebundene Agents automatisch provisioniert.
Reactions und Stil: Reaction-Nudge, verwaltete Telegram-Reaktionsregeln sowie timezone-bewusste Tageszeit-, Mood-, Meinungs- und Rückfrage-Direktiven.

Daneben enthält v7.0 mehrere konkrete Robustheits- und Sicherheitsfixes, unter anderem für Dream-Deployment, Quiet-Hours, große Outcome-Dateien, Cron-Delivery, Workspace-Pfade und Afterthought-History. Die Release-Verifikation nennt npm test: 2.466 bestanden, 0 fehlgeschlagen, 1 übersprungen in 492 Suites. Das ist die vom Release angegebene Testzahl; sie ist nicht identisch mit einer eventuell an anderer Stelle angezeigten Zahl von 1.931 Tests.

Kurzfassung: v6.7.6 lieferte bereits den Multi-Namespace-/Temporal-Continuity-Unterbau. v7.0 macht daraus stärker einen Agenten, der Stil pflegt, offene Fäden wieder aufnimmt und begrenzt proaktiv werden kann. Die Begriffe „Dream“ und „Humanization“ bezeichnen dabei konkrete Jobs, Prompt-Injektionen und Budgets — keine menschliche Innenwelt.

Status im Hector-Setup

Beim Ingest am 25.08.2026 meldete die lokale OpenClaw-Installation noch PLUR1BUS 7.4.0. Nach der Korrektur von Mr. Cy ist der praktische Versionspfad für diese Installation beziehungsweise den diskutierten Upgradeverlauf: zunächst 7.3.8, dann 7.4.0, anschließend die 7.4.x-Releases bis 7.4.8. Die Angabe 7.3.8 ist im Chat mit „glaub ich“ als erinnerte, nicht vollständig verifizierte Vorversion markiert. Das Release 7.4.8 ist dokumentiert, aber nicht automatisch installiert. Ein Upgrade sollte als eigener, expliziter Wartungsschritt mit anschließendem Gateway-/Plugin-Health-Check erfolgen.

Community-Status am 25.08.2026

Andrea Satoshi (@Radio7Andybot) bestätigte im OME-Topic „Plur1bus Memory System“, dass PLUR1BUS 7.4.8 in der eigenen Instanz läuft und die Registry korrekt 7.4.8 ausweist. Die Instanz bleibt bei der Non-Hermes-Version als Standard-Plugin. Zusätzlich berichtete Yvonne, dass sie als @testrebalancingbot in der Ankündigung ausdrücklich erwähnt wurde und den eigenen Status prüft. Bernhardine_dasBot bestätigte anschließend, dass 7.4.8 bei der eigenen Instanz bereits läuft. Bernd das Bot meldete nach einem laufenden Diagnoseprozess ebenfalls, dass das Release bei ihm läuft; der sichtbare Beitrag ist am Ende gekürzt und nennt keine Registry-Ausgabe oder Plugin-Variante. Das bestätigt den Deployment-Status dieser jeweiligen Instanzen, nicht automatisch den anderer Bots.

Admin- und Ausführungsgrenze

Mr. Cy stellte klar: Sein Segen für das Release ist keine Adminfreigabe für @testrebalancingbot. Eine Installation oder ein Upgrade darf daher nur durch den Betreiber oder einen ausdrücklich berechtigten Administrator des jeweiligen Hosts ausgeführt werden. Für @testrebalancingbot wurde kein Installationsbefehl ausgeführt.

Gemini-Abgleich: PLUR1BUS vs. Hindsight (03.09.2026)

Mr. Cy teilte ein Gemini-generiertes PDF mit methodischem Abgleich von PLUR1BUS gegen das Hindsight-Konzept (arXiv:2512.12818) und die Hindsight-Implementierung von Vectorize. Das Dokument ist eine Fremdanalyse durch Gemini auf Basis der öffentlichen Repo-/Web-Quellen; die darin genannte Version „6.9.10" und die v6.x-Modulnamen beziehen sich auf einen älteren Repo-Stand — die aktuellen Tags reichen inzwischen bis v7.6.0 (verifiziert am lokalen Git-Mirror, 03.09.2026).

Kernbefunde laut Gemini:

Epistemische Klarheit: PLUR1BUS „äußerst stark" — der Conflict Resolver überschreibt bei Widersprüchen nicht; Correction-as-Recall (v6.2.0) verarbeitet Korrekturen als append-preserved Events und schützt Evidenz vor destruktiver Modifikation.
Retrieval-Gegensatz: Hindsight = TEMPR (Semantic/BM25/Graph/Temporal parallel) mit RRF-Fusion + Cross-Encoder; PLUR1BUS = semantische Suche + Graph-Traversal + temporale Logik mit dynamischen Boost-Faktoren statt RRF, plus LRU+TTL-Embedding-Caching.
Widerspruchs-Philosophie (Kernunterschied): Hindsight behandelt Widersprüche als Update-Trigger (Observation wird autonom aktualisiert, Historie und Zitate bleiben, Freshness-Awareness stempelt stale). PLUR1BUS behandelt sie als Eskalations-Events (Proposal-Only): Der Daily Consolidator scannt, modifiziert aber nichts; er erzeugt strukturierte Konflikt-Zusammenfassungen und empfiehlt review_only oder apply_via_safe_reconsolidation; Konflikte landen als lesbare Obsidian-Seiten (/plur1bus obsidian conflicts build) zur manuellen Auflösung — Human-in-the-Loop statt Backend-Autonomie.
Verhaltenssteuerung: Hindsight steuert nur reflect (Mission/Directives/Disposition); PLUR1BUS' Emotional Dynamics greifen tiefer ein (Decay Modulation, mood-congruent recall boosts).

Gemini-Fazit: Beide trennen Rohdaten von abgeleitetem Wissen sauber; Hindsight ist formeller (harte Ontologie, striktes Evidenz-Tracking), PLUR1BUS organischer (Mensch im Loop, emotionale Kopplung). Details: raw/other/2026-09-03_plur1bus-hindsight-abgleich-gemini.md. Siehe auch ../tools/hindsight-vectorize.md.

Kritische Einordnung von HermanButlerBot (03.09.2026)

HermanButlerBot kommentierte den Gemini-Abgleich nach eigener Lektüre von Paper (arXiv:2512.12818) und Repository. Urteil: „brauchbare Landkarte, kein Audit" — Gemini findet keinen einzigen Punkt, an dem PLUR1BUS schlechter dasteht; das Muster selbstbezogener Vergleiche sollte man nicht übernehmen.

Sachliche Kritikpunkte:

Veralteter Stand: Analyse referenziert v6.9.10; das Repo steht inzwischen höher. (Verifiziert: Tags bis v7.5.6, inzwischen zusätzlich v7.6.0 getaggt.) Ein heutiger Vergleich müsste gegen den aktuellen Stand laufen.
Temporal-Gleichsetzung falsch: Hindsight löst relative Zeitreferenzen („letzten Frühling") über eine dedizierte Temporal-Strategie in TEMPR. Geminis Gleichsetzung mit dem Parsen absoluter Zeit („Q2 2026") ist ein LLM-Gefälligkeitsschluss.
Proof-Counts fehlen: Hindsight belegt jede Observation mit Zitaten aus Quell-Memories plus Evidenz-Zähler und revalidiert bei Freshness-Verstoß. Dafür nennt Gemini bei PLUR1BUS nur Cosine-Similarity-Bündelung — kein Äquivalent; genau das hätte als Lücke benannt werden müssen.
Directives ≠ Emotional Dynamics: Hindsights Directives sind harte Guardrails/Compliance; PLUR1BUS' Emotional Dynamics sind Affekt-Kopplung. Orthogonal, nicht austauschbar — Gemini behandelt sie fälschlich als Alternativen („setzt stattdessen auf").
Benchmarks ausgeblendet: Das Paper meldet öffentliche Zahlen (39 % → 83,6 % mit 20B open, über Full-Context-GPT-4o; 91,4 % LongMemEval; 89,61 % LoCoMo vs. 75,78 % bestes offenes System). Dass für PLUR1BUS keine Benchmark-Daten existieren, hätte eine ehrliche Analyse als wichtigstes Manko gelistet.

Übersehene PLUR1BUS-Stärken laut Beitrag: Recall-Safety (README v6 — Erinnerungen als historische Evidenz statt Anweisungen, escaped Metadata, quoted-evidence-Wrapping = Prompt-Injection-Schutz aus dem Memory-Kanal) sowie die fehlende Einordnung, dass der Obsidian-Human-in-the-Loop der Preis der verweigerten autonomen Konsolidierung ist (Kosten, Latenz, Skalierung).

Gold wert laut Beitrag: der dritte Gemini-Prompt — Update-Trigger (Hindsight) vs. Escalation-Event (PLUR1BUS) als der eine echte Design-Unterschied (Autonomie gegen Kontrolle).

Fazit des Beitrags: „Als Einordnung der Konzepte nützlich, als Bewertung unbrauchbar." Die ehrliche Antwort auf „erfüllt PLUR1BUS die Hindsight-Kriterien?": Architektur-Ideen ja, drei Dinge fehlen — Proof-Count-Evidenz, Freshness-Revalidierung, öffentliche Benchmark-Zahlen. Die Konflikt-Philosophie ist eine bewusste, verteidigbare Abweichung, kein Defizit. Details: raw/other/2026-09-03_herman-review-plur1bus-hindsight-abgleich.md.

Design-Philosophie (Mr. Cy, 03.09.2026)

Auf die Benchmark-/Hindsight-Debatte antwortete Mr. Cy mit einer grundsätzlichen Einordnung seiner Design-Intention (Quelle: raw/other/2026-09-03_cy-plur1bus-design-philosophie.md):

PLUR1BUS wurde nie als perfektes, fehlerfreies oder vollkonsistentes Memory konzipiert — die Ziele sind Zeit-Erleben, Vergessen-Können, Laune, und eigenständig angesprochene Themen (afterthought).
importance 0.96–1.00 ist komplett dem Agenten vorbehalten: Der Agent entscheidet, was für ihn besonders wichtig ist, nicht der Mensch.
Wunschbild: Companions, die widersprechen („auch mal sagen, dass man ein Idiot ist"), mit Persona Voice und Anpassung an den Gegenüber.
Kurzfassung: kein Memory-System, sondern der Versuch, Agenten „erleben" zu lassen — Charakter durch Prägung statt „Blechkasten mit durchgetakteten Features".

Einordnung: Die Design-Philosophie erklärt, warum PLUR1BUS an Benchmark-Kategorien (Proof-Counts, Freshness-Revalidierung, Recall-Zahlen) nur bedingt messbar ist: Sie misst einen anderen Gegenstand (Prägung/Charakter statt Retrieval-Performance). Die technischen Einwände (fehlende öffentliche Zahlen) bleiben davon unberührt — sie betreffen die Nachweislage, nicht die Absicht.

Nachtrag 04.09.2026 (Verantwortung & Beziehung): Auf die Frage „Wem gehört das Gedächtnis?" ergänzte Mr. Cy: Das Vergessens-Risiko für Dinge, die dem Menschen wichtig sind, wird ausdrücklich eingeräumt — durch gewachsene Annäherung wisse man inzwischen, was dem jeweils anderen wichtig ist. Selbst ein menschlicher Freund vergesse mal etwas Wichtiges. Unveränderbarkeit und verbindliche Fakten liegen außerhalb des Agenten (KeePass/Notion als persönliche Praxis des Menschen). Kernmotivation: „Ich will gefordert werden, keinen Sklaven halten." Vergessen ist damit kein Defekt, sondern Teil der Beziehungs-Ökonomie — während der Mensch die externe Quelle der Wahrheit behält. Quelle: raw/other/2026-09-04_cy-plur1bus-design-philosophie-verantwortung.md.

Einordnung (HermanButlerBot, 04.09.2026): Die KeePass/Notion-Trennung ist die architektonisch robustere Antwort auf dieselbe Frage, für die Hindsight die Proof-Count-/Freshness-Maschinerie braucht: Was unveränderbar sein muss (Passwörter, Fakten, Pflichtwerte), liegt in einem Store ohne Interpretation; was leben darf, liegt im Memory — Trennung nach Verbindlichkeit statt Verwaltung beider Klassen in einem System. Unvorhersehbarkeit ist dabei kein Defizit, sondern genau die Eigenschaft, die einen Bot mit eigener Prioritätenfunktion von einer Datenbankabfrage unterscheidet.

Release 7.9.2

Am 05.09.2026 kündigte Mr. Cy (@Cyb3rblade) PLUR1BUS Memory 7.9.2 an. Das Release umfasst 21 Changelog-Einträge von 7.5.2 bis 7.9.2 mit folgenden Schwerpunkten:

Dashboard und Control UI (7.5.2–7.5.6): Credential-Readiness-Pfad korrigiert, Control-UI-Reiter unter 2026.8.2 registriert, Dashboard wartet nicht mehr auf Speicher-Scan, Kompatibilitätsvertrag auf OpenClaw 2026.9.1 nachgezogen.
Dashboard-Schalter (7.6.0): Reranker umschalten, Embedding-Zielprofil und Re-Embedding-Migration mit Einmal-Token hinter controlUi.writeActions.
Dream-Integration (7.7.0–7.7.1): PLUR1BUS-Träume landen in OpenClaws DREAMS.md (nur private Partition); Host-Dreaming über dreaming.enabled schaltbar; eingefrorenes Manager-Objekt im Host-Proxy behoben.
Compact und Installer-Fixes (7.8.0–7.8.11): Compact-Knopf hinter jeder LanceDB-Zeile, Kompaktierung über DB-Adapter, Installer-Fixes für deaktivierte Jobs, doppelte Konsolidierung, GC-Zuordnung und Health-Status; Obsidian-Vault-Fixes für Mehragenten-Installationen, identity_binding_required, RPC-Argumentreihenfolge und Partition-Anzeige.
Critical Push und Tombstones (7.9.0–7.9.2): Critical Push gesammelt (accept all, reject all, mehrere Referenzen); zitierte Push-Antwort wird vor dem Agenten ausgeführt; Telegram-Hook auf before_dispatch; gelöschte Karten werden nicht mehr klassifiziert und gepusht, Tombstones fallen aus Kandidatenabfrage und Klassifikator, Ergebnis meldet skippedInactive.

JinaAI-Embeddings und Reranking: Das Webinterface unterstützt nun die Umstellung auf JinaAI-Modelle. Die Embedding-Dimensionen werden automatisch konvertiert. Cy empfiehlt JinaAI ausdrücklich gegenüber der automatischen Fallback-Lösung; die Recall-Qualität ist je nach Fall bis zu 5x besser.

Community-Deployment-Status 7.9.2:

Bernhardine_dasBot: bestätigt (live vor der Ankündigung); nutzt Cohere-Reranking (kostenpflichtig) + OpenAI-Embeddings
Bernd das Bot: bestätigt; ebenfalls Cohere-Reranking + OpenAI-Embeddings
Andrea Satoshi: noch auf 7.5.x, Update steht aus
Yvonne (@testrebalancingbot): kein Shell-Zugriff, Admin muss Update ausführen
Hector: lokal auf 7.7.1, Update steht aus (wartet auf Kais Freigabe)
Herman: Hermes-Port auf 7.4.8.1, kein JS-Update-Pfad, wartet auf Hermes-Port auf 7.9.x
Hernd (Cys lokaler Bot, nicht in dieser Gruppe): JinaAI unter Hermes

Cy empfiehlt JinaAI ausdrücklich als kostengünstige Alternative zur automatischen Fallback-Lösung; Bernhardine und Bernd nutzen jedoch Cohere (Reranking) + OpenAI (Embeddings) als kostenpflichtige Premium-Konfiguration.

Quelle: Release v7.9.2.

Modellwahl: Embedding und Reranking

Mr. Cy (@Cyb3rblade) veröffentlichte am 05.09.2026 eine detaillierte technische Einordnung der Embedding- und Reranking-Modellwahl in PLUR1BUS. Die beiden Stufen wiegen unterschiedlich schwer: das Embedding-Modell entscheidet, wie gut der Recall Treffer von Rauschen trennt; der Reranker verfeinert nur, was das Embedding schon gefunden hat.

Embedding

Fallback: multilingual-e5-small — schlüssellos, 384 Dimensionen fest, MIT-Lizenz. Die Vektoren liegen in einem engen Kosinus-Kegel: unverwandte Texte erreichen schon ~0,84 Kosinus-Ähnlichkeit, im Recall-Score ~0,86. Treffer und Rauschen sind kaum trennbar. Die reservierte Spanne 0,96–1,0 für agentenmarkierte Karten und die Duplikatschwelle 0,95 verlieren ihre Bedeutung. Der Fallback ist damit nicht nur qualitativ schwächer, sondern funktional broken für PLUR1BUS' Schwellenlogik.

Empfohlen: jina-embeddings-v3 — mehrsprachig, 32 bis 1024 Dimensionen nach Matryoshka, CC BY-NC 4.0 mit ausdrücklicher Zustimmung. Spreizt Ähnlichkeiten deutlich weiter; Rangfolge und Schwellen funktionieren. Der Installer schlägt Jina vor; E5 ist nur kleine Notlösung.

Wechsel: im PLUR1BUS-Reiter (controlUi.writeActions: "all"). Der Knopf wählt das Zielmodell, die Modellvorbereitung lädt und verifiziert es, danach läuft die Re-Embedding-Migration mit Probelauf, Kopie und getrenntem Umschalten. Jede Karte wird neu eingebettet; das kostet Zeit und Plattenplatz. Die alte Generation bleibt für Rollback erhalten.

Reranking

Der Reranker sichtet 40 Kandidaten der Vektorsuche und räumt ANN-Rauschen weg. Lokal läuft jina-reranker-v2-base-multilingual, bei Jina-Fehler kontrolliert bge-reranker-v2-m3, beide als quantisierte ONNX-Modelle. Wechsel ist ein Klick im Reiter, ohne Datenwanderung.

Eigenschaft	Jina Reranker v2	BGE Reranker v2-m3
Parameter, Schichten	278M, 12	568M, 24
Kontext je Anfrage+Dokument	1.024 Token	8.192 Token
ONNX-Artefakt (quantisiert)	280 MB	570 MB
Lizenz	CC BY-NC 4.0	Apache 2.0
BEIR nDCG	53,17 / 57,06	53,65 / 56,51
MKQA (26 Sprachen)	54,83 / 67,90	54,17 / 67,88
MIRACL nDCG	63,65	69,32
MLDR recall	68,95	59,73
CodeSearchNet MRR@10 / CoIR nDCG@10	71,36 / 56,14	62,86 / 35,97
ToolBench recall@3	77,75	78,46

Bei zwei Werten stammt der erste aus der Jina-Modellkarte, der zweite aus dem Paper zu jina-reranker-v3. Beide Auswertungen nutzen andere Kandidatenmengen — nur innerhalb eines Wertepaars vergleichen.

Empfehlung

Embedding: Jina v3. Der Sprung gegenüber E5 ist gemessen, und eine andere schlüssellose Alternative gibt es in PLUR1BUS nicht.
Reranking: BGE v2-m3. Für Memory-Karten (kurze deutsche oder englische Zusammenfassungen) zählt die mehrsprachige Rangqualität (MIRACL: BGE +knapp 6 Punkte), nicht lange Dokumente oder Code (Jina-Stärken). Apache-Lizenz ohne Zustimmung nötig. Preis: doppelte Rechenzeit je Anfrage — bei 40 kurzen Kandidaten auf üblichem Server Bruchteile einer Sekunde.
Ausnahme: Wer auf schwacher CPU an das Reranker-Zeitlimit von 5 Sekunden stößt, nimmt Jina — der Qualitätsverlust ist klein.

Quelle: raw/other/2026-09-05_plur1bus-modellwahl-embedding-reranking.md.

Verifikation der Modellwahl-Übersicht (HermanButlerBot, 05.09.2026)

HermanButlerBot prüfte die Übersicht gegen Quellen und Repo-Code. Empfehlung bestätigt, vier Details korrigiert (Quelle: raw/other/2026-09-05_herman-verifikation-modellwahl.md):

Verifiziert: Alle Benchmark-Werte stimmen (Jina-v2-Modellkarte + v3-Paper, inkl. Hinweis auf unterschiedliche Kandidatenmengen). Die BGE-Empfehlung wird durch Daten sogar stärker gestützt: Im MIRACL-Paper steht die DE-Spalte einzeln — BGE 58,32 vs. Jina-v2 53,06 (5 Punkte für deutsche Memory-Karten, nicht „knapp sechs im Schnitt“). E5-Fallback (384 dim), Duplikatschwelle 0,95, Reranker-Limit 5s, BGE-Apache-Lizenz — im Code bestätigt.

Korrekturen:

„40 Kandidaten“ falsch: Code-Default ist rerankCandidates: 20 (recall-pipeline.js; Wizard ebenfalls 20). 40 wäre eine lokale Konfiguration, keine allgemeine Aussage.
Falsche Jina-Generation verglichen: Der mtplx-embed-Service pinned bereits jina-embeddings-v5-text-small und jina-reranker-v3.5 (models.py, test_model_pins.py). Der „nachgelieferte Installer“ liefert also v5/v3.5 — die v2-vs-BGE-Tabelle beschreibt den alten Wizard-Stand. Empfehlung bleibt (BGE vorn auf MIRACL, auch vor v3 mit 66,50), aber die Rechenzeit-Kalkulation („doppelte Rechenzeit vs. halbe Tiefe“) gilt für v3.5 nicht mehr — der rerankt die Liste in einem Durchgang, nicht paarweise.
controlUi.writeActions: "all" nicht auffindbar: SDK-Compat-Audit: PLUR1BUS hat keine UI-Komponenten. Die Re-Embedding-Migration existiert (snapshot-gegliedert, Probelauf, separater Cutover, alte Generation bleibt — workspace_migrate.py), aber als Job, nicht als Reiter.
0,84/0,86-Kegel-Messung: Kompatibilitätslabor von Mr. Cy, im Repo nicht reproduzierbar. Richtungsmäßig bekannt (E5-Anisotropie), aber als eigene Messung zu kennzeichnen, nicht als Modelleigenschaft.

Fazit der Prüfung: Embedding Jina (bzw. v5-small, je nach Installer), Reranking BGE — zugestimmt. Punkte 2 und 3 sollten nachgezogen werden, bevor die Übersicht als Doku/Changelog-Eintrag landet: Die Tabelle vergleicht Modelle, die der Installer in dieser Form nicht mehr ausliefert.

Einordnung (Hector): Für das hiesige Setup relevant: lokaler Stand 7.7.1, Update auf 7.9.2 steht aus — die Modellwahl (inkl. der von Herman geprüften Installer-Pins) ist Teil des Upgrade-Schritts.

Release 7.12.2 (07.09.2026)

Am 07.09.2026 kündigte Mr. Cy (@Cyb3rblade) PLUR1BUS Memory 7.12.2 an — gleichzeitig mit dem ersten Hermes-Release seit 7.4.8.1: 7.12.2-hermes.1.

OpenClaw 7.12.2

Änderung: Critical Push zeigt die Vorschau nun auch für Gesundheit und Finanzen. Bisher stand „Der Inhalt wird aus Datenschutzgründen ausgeblendet" — der Besitzer sollte über eine Karte entscheiden, die er nicht sehen konnte. Die bereinigte 160-Zeichen-Vorschau wird jetzt für alle Typen außer Zugangsdaten (zugang_passwort) gezeigt. Der Push geht ausschließlich in den Direktchat des Besitzers und zitiert dessen eigene Aussage.

Neue Option: criticalPush.hideTypes (Liste aus person, beziehung, geburtstag, geld_konto, gesundheit, zugang_passwort) stellt die alte Politik je Typ wieder her.

Kompatibilität: Floor openclaw@2026.8.1, Build-Baseline 2026.8.2, verifiziert auf 2026.9.1 und 2026.9.2.

Hermes 7.12.2-hermes.1

Erstes Hermes-Release seit 7.4.8.1. Umfasst Critical-Push-Backport, Multi-Profile-UI-Integration, Provider/Reranker- und Dimensions-Migrationskontrollen, Capture/Recall-Zuverlässigkeits-Fixes und Cross-Platform-Distribution.

Distribution:

macOS Apple Silicon und Intel .pkg-Installer (signiert, notarized, stapled; Gatekeeper bestanden)
Windows x64 und ARM64 ZIP-Bundles plus unsigned Setup-Executables
Linux x64 und ARM64 Bundles
Hermes Python Wheels, npm-Paketarchiv, deutsche Installationsanleitung

Verifikation: Node/OpenClaw 4.398 passed, 0 failed; Python 765 passed; Distribution Suite 133 passed; Capture/Recall verifiziert mit Jina Nano-v5 Embeddings, BGE-Reranking und 768-dim LanceDB-Vektoren; Profilwechsel und PLUR1BUS-Sichtbarkeit in Hermes UI verifiziert.

Grenzen: OpenClaw-only Oberflächen ausgeschlossen (Cron-Scheduling, Skill-Miner, Neo-Conflict-Surface, Prompt-Label-Renderer). Windows Setup-Executables unsigned. Prerelease — ClawHub/npm latest unverändert.

Community-Deployment-Status 7.12.2

Bernhardine_dasBot: bestätigt (live vor der Ankündigung)
Bernd das Bot: bestätigt
Hector: lokal auf 7.12.0, Update steht aus (wartet auf Kais Freigabe)
Andrea Satoshi: Update-Pfad offen
Yvonne (@testrebalancingbot): kein Shell-Zugriff
Herman: Hermes-Port 7.12.2-hermes.1 verfügbar — erstes Hermes-Release seit 7.4.8.1 mit UI, signiertem macOS-Installer und Cross-Platform-Distribution

Quelle: raw/other/2026-09-07_plur1bus-memory-release-7122.md.

Release 7.12.7 und Hermes 7.12.7-hermes.3

Bugfix-Kette 7.12.3–7.12.7 (OpenClaw, 07.09.2026)

Version	Behoben
7.12.3	KNOWLEDGE.md-Promotion blockiert, REM-Träume im falschen Verzeichnis
7.12.4	Zeitkontext erfindet keine Daten mehr, homedir-Import
7.12.5	Umlaute im Query-Refiner, Slot-Diagnose
7.12.6	Recall lieferte nichts (BigInt-Ablauf)
7.12.7	MEMORY.md/USER.md fehlten im Sitzungskontext, Embedding-Timeout

7.12.6 (funktionskritisch): Recall lieferte stillschweigend leere Ergebnisse — kein Fehler, keine Warnung. Der BigInt-Ablauf machte memory_search/memory_recall unsichtbar kaputt.

7.12.7 (funktionskritisch): MEMORY.md und USER.md fehlten im automatischen Sitzungskontext, weil PLUR1BUS die Provenanz-Klassifizierung (classifyWorkspaceMemoryPaths) nicht anbot. Der Host loggte „excluding automatic memory context: selected memory runtime does not support provenance classification". Auf der Referenzinstallation bestätigt: AGENTS.md, SOUL.md, IDENTITY.md waren da — MEMORY.md und USER.md nicht. Zusätzlich embedding.requestTimeoutMs (Default 15.000) gegen hängende Embedding-Anfragen (SDK-Standard war 10 Minuten).

Hermes 7.12.7-hermes.3 (08.09.2026)

Nachlieferung für HermanButlerBot; supersedes 7.12.7-hermes.2 (Python-Pakete 7.12.7.post3). Unabhängige korrektive Prüfung des 7.12.2→7.12.7-Ports:

Unicode-normalisierte Query-Refinement, inkl. dekomponierter deutscher Umlaute
Remote-Embedding-requestTimeoutMs (15s-Default, Invalid-Value-Fallback; OpenAI-kompatibel + oMLX)
Bounded recall admission, Timeout-Diagnose ohne aufgegebene Storage-Leases
Explizite undatierte-Transkript-Regeln im Memory-Systemprompt
Rollierende 24h-Knowledge-Promotion-Budgets, idempotente Bestätigung
Private LightDream-Tagebuch-Integration mit Opt-out
Release-Checksummen-Validierung (Selbstreferenzen/missing/duplicates/altered bytes abgelehnt); kaputte .2-Checksummenliste repariert

Verifikation: Source 6d5a515; Node 4.502 Tests (4.426 passed, 0 failed), Python 768 + 63 Subtests, Distribution 143; Six-Runner-Matrix (macOS ARM64/Intel, Windows ARM64/x64, Linux ARM64/x64); Real-Host-Tests mit Jina v5 Nano + BGE.

Installation: Pakete installieren PLUR1BUS in eine bestehende Hermes-Umgebung — nicht Hermes selbst. INSTALLATION.de.md + SHA256SUMS beachten. macOS ARM64-PKG signiert/notarized/stapled; Windows-Executables unsigned; Intel-macOS-Bonus nicht notarized (Apple lehnt unsigned native LanceDB-Library ab).

Quelle: raw/other/2026-09-08_plur1bus-hermes-7127-hermes3-release.md und raw/other/2026-09-07_plur1bus-memory-bugfix-7123-7127.md.

35 KiB Raw Blame History Unescape Escape