Drift und Langform-Kohärenz in LLM-gestützten Arbeitsprozessen

Dieses Paper untersucht das Problem der Drift und der mangelnden Langform-Kohärenz in LLM-gestützten Arbeitsprozessen. Es wird argumentiert, dass diese Effekte nicht primär auf begrenzte Kontextfenster oder unzureichende Gedächtnismechanismen zurückzuführen sind, sondern auf das Fehlen einer expliziten, kanonischen Zustandsführung. Chatverläufe fungieren in der Praxis häufig implizit als Projektzustand, sind dafür jedoch systemisch ungeeignet.Als konzeptioneller Kernbeitrag wird das Attraktor-Prinzip eingeführt. Ein Attraktor bezeichnet einen expliziten, extern geführten Projektzustand, der unabhängig vom Chatverlauf existiert und als alleinige normative Referenz für Geltung, Fortschritt und Konsistenz dient. Langform-Kohärenz entsteht unter dieser Perspektive nicht durch fortgesetzte Rekonstruktion aus Kontext, sondern durch stabile Referenz auf einen explizit definierten Zustand.Das Paper entwickelt eine klare begriffliche Trennung zwischen Chat, Projektzustand und Output und zeigt, dass kontinuierliche Zustandskonsolidierung sowie vollständige Zustandsersetzung zentrale Voraussetzungen für driftresistente Langform-Arbeit sind. Der Ansatz versteht sich als systemischer Ordnungsrahmen für LLM-gestützte Arbeitsprozesse, nicht als Modell- oder Trainingsoptimierung. Ziel des Beitrags ist es, einen konzeptionellen Referenzpunkt bereitzustellen, der als Grundlage für weiterführende Essays, Systementwürfe oder technische Implementierungen dienen kann.