Langzeitgedächtnis für KI-Agenten.
WOS ist eine Memory-API. Sie speichern die Erinnerungen eines Nutzers einmal, rufen dann zu jeder Abfrage nur die relevanten ab und übergeben sie an den Prompt Ihres Modells.
Die Recall-Qualität ist über alle Sprachen hinweg gleich, gemessen mit 95,2 % recall@5 über 70 Kombinationen aus Speichersprache und Abfragesprache. Jede Abfrage liefert einen kleinen, begrenzten Kontext zurück, egal wie viel Sie gespeichert haben, und über Ihren gespeicherten Erinnerungen läuft niemals ein Modell.
Kernoperationen
store- speichert eine Erinnerung für einen Nutzer.recall- liefert die relevanten Erinnerungen zu einer Abfrage. Dies ist der zentrale Aufruf.search- rohe semantische Suche über gespeicherte Erinnerungen.supersede- aktualisiert oder ersetzt eine veraltete Erinnerung.forget- löscht eine einzelne Erinnerung oder einen ganzen Nutzer (DSGVO).
Jenseits des Kontextfensters.
WOS ruft aus Historien von 1.4M Tokens ab - weit größer als jedes LLM-Kontextfenster - und liefert dennoch einen kompakten Ausschnitt von ~1.470 Tokens zurück.
Das Gedächtnis Ihres Agenten ist nicht dadurch begrenzt, was in einen Prompt passt. Es behält alles und ruft nur das Wesentliche ab, egal wie groß die Historie wird.
Privat, und Ihr Eigentum.
Ihre Daten bleiben in Ihrem Store. Wir trainieren nie darauf, sehen sie nicht ein und verwenden sie nicht weiter - wir organisieren sie nur, damit Sie sie abrufen können.
- BYOK. Ihr LLM-Schlüssel wird pro Anfrage gesendet und nie gespeichert.
- Isoliert. Erinnerungen sind pro Workspace und darin pro Store (
user_id) abgegrenzt. - DSGVO-Löschung. Ein Aufruf löscht einen Nutzer vollständig - jede Erinnerung, jedes Bild, jede Revision, ohne Rückstände.
Warum WOS
- Drei Modelle, eine Linie. WOS-Modelle sind danach benannt, wie Menschen im Lauf der Geschichte Wissen bewahrt haben - Tablet, Scroll, Book. Steintafel, Schriftrolle, gebundenes Buch
- Zahlen Sie uns $2. Sparen Sie ein Vielfaches davon bei Ihrem LLM. WOS führt Ihrem LLM ~1.000 Tokens pro Abfrage zu - einen begrenzten, relevanten Ausschnitt - statt die gesamte Historie in jeden Prompt zu stopfen. Der
- Jede Sprache, dieselbe Genauigkeit. Die Recall-Qualität ist identisch, ob Ihre Nutzer auf 日本語, 中文, Español oder Englisch schreiben. Wir messen sie als Raster aus 70 Kombinationen von Speicher
- Kein Modell läuft über Ihre Erinnerungen.EN Was Sie senden, wird nicht umgeschrieben, und die Engine ist günstig, schnell und deterministisch. Über Ihren gespeicherten Erinnerungen läuft niemals ein
- 67,5 %, gemessen und reproduzierbar. 67,5 % auf BEAM 1M, gemittelt über 5 unabhängige Läufe (σ 0,22 %, keiner handverlesen), bewertet von gpt-4.1-mini mit dem Judging-Prompt des Benchmarks
- Zwei Token-Preise pro Modell, plus $0.0001 pro Anfrage. Pro Million Tokens plus pauschal $0.0001 pro Anfrage, Bezahlung nach Verbrauch. Kein Abonnement, keine Speichermiete, keine Gedächtnisgrenzen. Sie zahlen
Für Entwickler
- Drei Aufrufe: Speichern, Abrufen, Antworten. Eine API. Der Aufruf recall() liefert Kurzzeit-, Langzeit- und Umgebungskontext in einem einzigen Roundtrip - bereit zum Einfügen in Ihren Prompt.
- Ihr erster Recall in 5 Minuten. Ein Schlüssel, eine Installationszeile, drei Aufrufe - und Ihr Agent hat ein Gedächtnis. Jedes Snippet auf dieser Seite wurde tatsächlich ausgeführt; die
- Stores - anlegen, auflisten, löschen.EN Ein Store ist die user_id , unter der Sie lesen und schreiben - ein isolierter Gedächtnisraum pro Endnutzer, Agent oder Thema. Stores sind explizit : Legen
- Wiederholte Abrufe, zum Zehntel des Preises.EN Aktiviere es pro Anfrage, und WOS cached das Suchergebnis unter dem Abfragetext, mit denselben Präfixregeln wie beim Prompt Caching von LLMs. Solange der
- Gedächtnis, das weiß, wer es gesagt hat.EN Menschen erinnern sich nach Person: was Bob versprochen hat, was du zugesagt hast. Gib jeder Erinnerung einen Sprecher und dein Agent tut dasselbe, auf jedem
- BilderEN Eine Erinnerung kann ein Bild enthalten. Die Engine indexiert das Bild, sodass eine Textanfrage in jeder Sprache darauf passt, auch wenn der Datensatz keine
- verifyEN verify erlaubt einer Suche zusätzliche Durchläufe. Jeder Durchlauf schließt aus, was frühere Durchläufe zurückgegeben haben, sodass ein zweiter Durchlauf
- lineageEN Die Kette der Änderungen hinter einer Erinnerung, älteste zuerst. revisions gibt an, wie stark sich ein Store verändert hat; dies gibt an, was mit einer
- Dein Gedächtnis in jedem KI-ToolEN Ein Befehl gibt Claude Code, Claude Desktop, Cursor oder jedem MCP-Host ein Langzeitgedächtnis auf Basis deines WOS-Kontos. Kein Integrationscode: Der Agent
- EngramsEN Aufrufbare Recall-Werkzeuge, die Ihr Modell einsetzen kann - jedes eine eigene Abrufstrategie über dasselbe Gedächtnis. Nutzen Sie eines oder führen Sie
- Jeder Endpunkt, eine Basis-URL.EN Kein SDK erforderlich - jeder HTTP-Client funktioniert. Basis-URL https://api.wontopos.com , Authentifizierung über den X-API-Key -Header, JSON rein und
- Dieselben Funktionen für alle. Stufen erhöhen nur Ihre Limits.EN Jede Stufe nutzt die vollständige Engine - dieselbe Recall-Qualität, dieselben Sprachen, jede Methode. Die Stufen steigen automatisch bis Stufe 5, während
- Wenn etwas schiefgeht.EN Fehler kommen als JSON-Umschlag zurück, mit einem stabilen type , einer menschenlesbaren Meldung und einer request_id , die Sie uns bei der Meldung eines
- Won ist für diejenigen gedacht, die die Erinnerung lesen.EN Der größte Teil dieser API antwortet mit Erinnerung. Won antwortet über sie: wie viel von einem Store neu geschrieben wurde und wie weit man ihm vertrauen
- Python - jede Methode, drei Gruppen.EN Python - jede Methode, drei Gruppen. Schreiben, Lesen, Löschen. Jedes Beispiel unten wurde am 2026-08-01 gegen die Live-API ausgeführt; die Antworten sind
- TypeScript - jede Methode, drei Gruppen.EN TypeScript - jede Methode, drei Gruppen. Schreiben, Lesen, Löschen. Jedes Beispiel unten wurde am 2026-08-01 gegen die Live-API ausgeführt; die Antworten
- Rust - jede Methode, drei Gruppen.EN Rust - jede Methode, drei Gruppen. Schreiben, Lesen, Löschen. Jedes Beispiel unten wurde am 2026-08-01 gegen die Live-API ausgeführt; die Antworten sind
- curl - keine Installation, dieselben Methoden.EN Kein SDK zu installieren - jeder HTTP-Client funktioniert. Setzen Sie Ihren Schlüssel einmal und rufen Sie dieselben Endpunkte auf, die die SDKs kapseln
- Time_awarenessEN Eine Auslieferungsform - pro Aufruf gewählt. Übergeben Sie form - memoir oder archive - bei einem beliebigen Aufruf eines formfähigen Modells
- deep_recallEN Multi-Hop-Recall. Folgt Verbindungen zwischen Erinnerungen und holt so verknüpften Kontext ein, den eine einzelne Suche übersehen würde. Am stärksten, wenn
- timelineEN Zeitlich geordneter Recall. Liefert Erinnerungen neueste zuerst, sortiert nach dem Zeitpunkt des Ereignisses , nicht nach Relevanz. Für "Wann war X", Verlauf
- gatherEN Breites Sammeln. Ein weiteres Netz als deep_recall. Damit holen Sie alles zu einer Person, einem Projekt oder einem Thema in einem Aufruf ein. Liefert bis zu
- equilibriumEN Driftkorrektur. Im Verlauf einer langen Sitzung fangen Antworten an zu kreisen, flach zu werden oder immer um das zu drehen, worum es zuletzt ging. Dieses
- tone_stabilizerEN Die eigene Stimme. Lange Sitzungen ziehen einen Assistenten aus seiner Tonlage: Antworten werden länger, geraten zum Bericht oder nehmen die Stimmung der
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