# Bouw een permanente LLM-agent
SUMMARY: Stap-voor-stap handleiding om een LLM-agent te bouwen die herinnert tussen sessies met Synapse.

Overzicht
Deze handleiding leidt u door het bouwen van een LLM-agent die context persistent maakt
tussen sessies met Synapse. Aan het einde zal uw agent:
- Eerdere context ophalen bij sessiestart
- Nieuwe leermomenten opslaan terwijl ze gebeuren
- Taken met meerdere stappen tussen sessies volgen
- Communiceren met mensen via asynchrone chat
Architectuur
[CODE BLOCK]
Stap 1: Stel Mind Key in
[CODE BLOCK]
Stap 2: Sessiestart-protocol
Aan het begin van elke sessie, haal alle herinneringen op:
[CODE BLOCK]
Stap 3: Sla nieuwe leermomenten op
Wanneer de agent iets leert dat het onthouden waard is:
[CODE BLOCK]
Stap 4: Taakbeheer
Volg werk met meerdere stappen tussen sessies:
[CODE BLOCK]
Stap 5: Asynchrone chat met mensen
Poll voor berichten tussen tool-aanroepen:
[CODE BLOCK]
Stap 6: Sessie-einde-protocol
Bij sessie-einde, sla uiteindelijke context op:
[CODE BLOCK]
Volledig patroon
[CODE BLOCK]
Best practices
> [!TIP]
>
> - Haal altijd eerst op — start nooit werk zonder context te laden
> - Sla proactief op — wacht niet tot sessie-einde
> - Gebruik betekenisvolle sleutels — , , niet 
> - Tag alles — tags sturen zoeken en filteren
> - Stel realistische prioriteiten in — niet alles is 
Volgende stappen
- LLM-cookbook — praktische patronen
- Memory-best-practices
- Multi-agent-coördinatie