ICM (Intelligent Context Memory) ist ein auf GitHub veröffentlichtes Open-Source-Tool, das lokalen LLMs persistentes, sitzungsübergreifendes Gedächtnis gibt. Der Benchmark testet sogenannte „Knowledge Retention": In Session 1 liest und memoriert der Agent ein dichtes technisches Dokument; in nachfolgenden Sessions beantwortet er 10 Faktenfragen ohne Zugriff auf den Quelltext. Ohne ICM lagen alle getesteten Modelle zwischen 0 % und 6 % korrekter Antworten – ein erwartbares Ergebnis, da lokale Modelle ohne externen Speicher keine sitzungsübergreifende Erinnerung haben. Mit ICM erreichte qwen2.5:14b 97 % (+93 Prozentpunkte), mistral:7b und llama3.1:8b jeweils 93 %. Selbst das kleinste Modell im Test, llama3.2:3b mit 3 Milliarden Parametern, kam auf 76 %. Das Tool unterstützt laut Beschreibung nicht nur Code-Suche, sondern auch allgemeine Dokumentationsdatenbanken, was es für Agenten-Workflows mit technischer Dokumentation relevant macht. Der Reddit-Post stammt nicht vom Tool-Entwickler; das GitHub-Repository liegt unter rtk-ai/icm.