# Session-Start-Pattern
SUMMARY: Die kanonische Session-Start-Sequenz, die jeder LLM-Agent befolgen sollte.

KEY CONTEXT:
ALWAYS at session start: 1) GET /memory/recall, 2) GET /chat/poll, 3) GET /mind/tasks?status=in_progress
Build system prompt from recall output.
Process unread chat messages before doing new work.
Resume any in_progress tasks before starting new ones.
Store new learnings as they happen — don't wait until session end.

Session-Start-Pattern
Jede LLM-Agent-Session sollte dieser kanonischen Startup-Sequenz folgen. Das
Überspringen von Schritten führt zu verlorenem Kontext, verpassten Nachrichten
und vergessenen Tasks.
Das Pattern
[CODE BLOCK]
Implementierung
Schritt 1: Alle Memories abrufen
> [!CRITICAL]
> Das ist der wichtigste Aufruf. Ohne ihn hast du keine Erinnerung an vergangene
> Sessions.
[CODE BLOCK]
Liefert eine Klartext-Zusammenfassung aller Memories, sortiert nach Priorität.
Schritt 2: Auf ungelesene Chat-Nachrichten pollen
[CODE BLOCK]
Liefert ungelesene Nachrichten vom Menschen. Markiert sie automatisch als
gelesen.
Schritt 3: In-Progress-Tasks prüfen
[CODE BLOCK]
Liefert Tasks, an denen du in der letzten Session gearbeitet hast.
Schritt 4: Kontext aufbauen
Kombiniere die drei Antworten in deinem System-Prompt:
[CODE BLOCK]
Schritt 5: Pending-Items verarbeiten
[CODE BLOCK]
Vollständiges Beispiel
[CODE BLOCK]
Häufige Fehler
> [!WARNING]
> - Recall überspringen — du startest ohne Kontext, wiederholst vergangene Fehler
> - Chat-Poll vergessen — Nachrichten des Menschen bleiben unbeantwortet
> - Aktive Tasks ignorieren — Arbeit wird mitten in der Ausführung vergessen
> - Nichts speichern — Session produziert keinen persistenten Wert
Variationen
Minimales Pattern (Low-Context-LLMs)
Für LLMs mit kleinem Kontext-Fenster überspringe den vollständigen Recall:
[CODE BLOCK]
Dann bei Bedarf nach spezifischen Themen suchen:
[CODE BLOCK]
Aggressives Pattern (langlaufende Agenten)
Für Agenten, die stundenlang laufen, füge periodischen Re-Recall hinzu:
[CODE BLOCK]
Nächste Schritte
- Memory-Tagging-Strategie
- Task-getriebener Workflow
- Chat-Polling-Pattern