OpenRouter-Schluessel, Datenbank-Verbindungszeichenfolgen samt Passwort,
Mail-Zugangsdaten und das Telegram-2FA-Passwort lagen im Klartext in
AgentSettings.json und InstanceSettings.json. Wer die Dateien lesen konnte — ein
Backup, eine Dateifreigabe, ein versehentlicher Commit — hatte alle Zugaenge.
SecretProtector nutzt DPAPI im Benutzerkontext: Die Werte lassen sich nur vom
selben Windows-Benutzer auf demselben Rechner lesen. Das schuetzt gegen
Weitergabe der Datei, nicht gegen einen Angreifer, der bereits als dieser
Benutzer laeuft — fuer einen lokal laufenden Dienst die angemessene Stufe.
Verschluesselte Werte tragen ein Praefix. Dadurch bleibt Klartext aus bestehenden
Konfigurationen lesbar und wird beim naechsten Speichern automatisch uebernommen;
vorhandene Installationen laufen ohne Zutun weiter.
Ein Wert, der sich nicht entschluesseln laesst — etwa nach Benutzer- oder
Rechnerwechsel — wird gemeldet statt stillschweigend als Klartext
durchgereicht. Sonst ginge ein unbrauchbarer Schluessel an die API und der
Fehler waere schwer zuzuordnen.
ConfigSecrets entscheidet anhand der Feldnamen, welche Werte betroffen sind. Das
ist noetig, weil die Tool-Konfiguration ein freies Woerterbuch ist. Beim Speichern
werden die Werte nur fuer den Schreibvorgang verschluesselt und danach wieder
entschluesselt, damit die laufende Instanz weiterarbeiten kann.
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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
T1 — Prompt-Caching. Bisher wurde bei jedem Schritt eines Runs der komplette
Prompt neu berechnet, inklusive Tool-Definitionen und System-Prompt, die sich nie
aendern. Bei zehn Schritten und einem 15k-Praefix sind das 150.000 statt 15.000
Eingabe-Tokens.
ChatMessage bekommt dafuer einen eigenen JsonConverter: Der Inhalt geht weiterhin
als String raus, bei gesetztem CacheBreakpoint jedoch als Blockarray mit
cache_control. Beim Lesen werden beide Formate akzeptiert, damit bestehende
ChatContext.json weiter geladen werden koennen.
PromptCache setzt zwei Breakpoints: einen auf den System-Prompt (deckt
Tool-Definitionen und System-Prompt ab) und einen rollierenden auf die letzte
Nachricht mit Inhalt. Vorherige Markierungen werden vorher entfernt, damit sie
sich nicht ansammeln. Aktivierung ueber promptCaching: auto (Default, aktiv fuer
Modelle mit Unterstuetzung), on oder off.
Der wichtigste Test dazu prueft die Praefix-Stabilitaet: Der System-Prompt muss
ueber alle Schritte zeichengleich serialisiert werden. Ein einziger Zeitstempel
darin wuerde den Cache still verwerfen — die Kosten blieben unveraendert, ohne
dass es irgendwo auffiele.
T9 — Usage liest prompt_tokens_details.cached_tokens; die Zahl wird bis in
AgentRunResult durchgereicht. Ohne sie liesse sich die Wirkung nicht belegen.
T2 — Tool-Ergebnisse werden jetzt zentral in ExecuteToolCallAsync gekappt
(maxToolResultChars, Default 16.000). Bisher konnte ein einzelner WebFetch mit
dem 512-KB-Standardlimit rund 130.000 Tokens in EINER Antwort erzeugen; die
Compaction griff erst danach, bezahlt war der Request laengst.
T3 — Die Zusammenfassung beim Kompaktieren laeuft ueber ein konfigurierbares
summaryModel (Default gemini-2.5-flash) statt ueber das teure Agentenmodell.
B4 — AgentRunResult fuehrt Prompt- und Completion-Tokens getrennt; die
Kostenanzeige schaetzte bisher 50/50, real liegt das Verhaeltnis eher bei 95:5.
Die veraltete Preistabelle bleibt offen.
Neue Einstellungen sind im PropertyGrid sichtbar und werden vom AgentEditor bei
neuen Agenten mitgeschrieben.
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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
