diff --git a/docs/pitch-60sec.md b/docs/pitch-60sec.md
new file mode 100644
index 0000000..2a2ca6b
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+++ b/docs/pitch-60sec.md
@@ -0,0 +1,36 @@
+# Hermes Memory Next Level — 60-Sekunden Pitch
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+## Der Hook (5 Sekunden)
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+> „Stellen Sie sich vor, Ihr KI-Assistent vergisst nie wieder, was Sie ihm vor drei Wochen beigebracht haben. Nicht weil das Kontextfenster größer wurde — sondern weil er ein Gehirn bekommen hat.“
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+## Das Problem (15 Sekunden)
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+Jeder, der mit KI-Agenten arbeitet, kennt es: Nach 20 Minuten Conversation oder einem Session-Wechsel ist der Kontext weg. Tool-Konfigurationen, Projekt-Details, persönliche Präferenzen — alles vergessen. Der Nutzer muss dieselben Dinge immer wieder erklären. Das ist nicht nur frustrierend, es kostet Zeit und Geld.
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+Technisch passiert das, weil LLMs bei Token-Limits verlustbehaftete Zusammenfassungen machen. „Wir haben gerade Docker auf Port 8080 konfiguriert“ wird zu „Docker wurde erwähnt“. Der Zustand geht verloren.
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+## Die Lösung (20 Sekunden)
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+Hermes Memory Next Level ist ein hierarchisches Memory-System für KI-Agenten. Statt flacher Key-Value-Speicherung nutzen wir vier Ebenen:
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+1. **Working Memory** — Aktiver Kontext im Prompt, sofort verfügbar
+2. **Short-Term Memory** — Letzte Sessions in SQLite, schnell abrufbar
+3. **Long-Term Memory** — Vektor-Speicher mit semantischer Suche + Knowledge Graph für Beziehungen
+4. **Archive** — Vollständige Historie, komprimiert
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+Der Clou: **Automatische Extraktion**. Nach jeder Session analysiert ein Hintergrund-Prozess die Conversation, zieht Fakten heraus, klassifiziert sie (Präferenz? Projekt-State? Gelerntes Pattern?), verknüpft sie mit Entitäten und speichert sie strukturiert. Beim nächsten Start werden relevante Memories automatisch in den Prompt injiziert.
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+## Der Unterschied (15 Sekunden)
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+Andere Lösungen? MemGPT und Mem0 sind großartig, aber sie sind separate Frameworks. Wir integrieren direkt in Hermes Agent als Plugin — ohne Core zu forken, ohne Cloud-Abhängigkeiten, alles lokal hostbar. SQLite für Kurzzeit, Qdrant/Chroma für Vektor-Suche, NetworkX für den Graph. Keine API-Kosten, keine Datenweitergabe.
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+## Der Call-to-Action (5 Sekunden)
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+> „Das ist kein Science-Fiction. Der Prototyp läuft. Wir reden hier von 32 Stunden Implementierung für einen Agenten, der sich Dinge merkt — statt sie zu vergessen.“
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+*Technologie-Stack: Python, SQLite, Qdrant/Chroma, NetworkX, sentence-transformers*
+*Integration: Hermes Agent Memory Provider Plugin*
+*Lizenz: Open Source*