ব্যবহারের ক্ষেত্র · रिसर्च एजेंट्स

এজেন্ট যা থামে না নিজেকে পুনরাবৃত্তি করতে।

LeanCTX গবেষণা এজেন্টদের স্থায়ী, উদ্ধৃত মেমরি দেয়: ফলাফলগুলি প্রমাণসহ একটি নলেজ স্টোরে জমা হয়, EvidenceLedger উৎস সহ আক্ষরিক উদ্ধৃতি রাখে, এবং ক্যাশ করা রিডগুলি ~13 টোকেন খরচ করে। আপনার এজেন্ট একবার সংগ্রহ করে, সেশন জুড়ে মনে রাখে, এবং পুনরায় স্ক্র্যাপ না করে উদ্ধৃতি দিয়ে উত্তর দেয়।

Same engine. Different workflow. Always the right context.

এর মূল্য আপনার কত দিতে হচ্ছে আজ।

প্রতিটি সেশন শূন্য থেকে শুরু হয়

গতকালকের ফলাফলগুলি হারিয়ে যায়। এজেন্ট একই উৎস পুনরায় পড়ে, একই উপসংহার পুনরায় বের করে, এবং আপনাকে দ্বিগুণ বিল করে।

রসিদ ছাড়া উত্তর

উৎস ছাড়া একটি সারাংশ একটি দায়বদ্ধতা। গবেষণা আউটপুটে প্রমাণসহ আক্ষরিক উদ্ধৃতি প্রয়োজন।

উৎসগুলি উইন্ডোকে ভাসিয়ে দেয়

বিশটি খোলা PDF একটি কনটেক্সট উইন্ডোতে ফিট করে না। এজেন্টদের যা গুরুত্বপূর্ণ তার র‍্যাঙ্কড রিকল দরকার, সব কিছু নয় একসাথে।

সেই সক্ষমতাগুলি যা কাজ করে।

নিচে সবকিছু আজই ওপেন-সোর্স বাইনারিতে শিপ করা হয়েছে। কোনো রোডম্যাপ আইটেম নেই, কোনো ওয়েটলিস্ট নেই।

আপনার টুলসLeanCTXমডেল

EvidenceLedger

উৎস অ্যাট্রিবিউশন সহ আক্ষরিক উদ্ধৃতি, উদ্ধৃত করার জন্য প্রস্তুত

নলেজ স্টোর

ফলাফল, সিদ্ধান্ত এবং ব্লকারগুলি সেশন জুড়ে স্থায়ী হয়

তথ্য / উদ্ধৃতি / ট্রান্সক্রিপ্ট মোড

উৎসগুলি অ্যাট্রিবিউটেবল ইউনিটে সংকুচিত হয়

Semantic + BM25 রিকল

সবকিছু থেকে অর্থ-ভিত্তিক পুনরুদ্ধার

~13-টোকেন পুনঃপঠন

একটি পরিচিত উৎস পর্যালোচনা করা প্রায় বিনামূল্যে

শূন্য থেকে প্রথম লাভ।

terminal
# উদ্ধৃত প্রমাণের জন্য একটি উৎস সংগ্রহ করুন$ ctx_url_read("https://arxiv.org/abs/2310.08560", mode="quotes")
# একটি অনুসন্ধান মনে রাখা$ lean-ctx knowledge remember "accuracy falls 98→64% with window noise" --category discovery --key context-rot
# সেশন জুড়ে স্মরণ করা$ lean-ctx knowledge recall "context rot"
# কোরপাসে অর্থগত অনুসন্ধান$ ctx_semantic_search("why does accuracy fall with window size")

গ্রহণ করার আগে দলগুলি যে প্রশ্ন করে।

আপনার কনটেক্সট নিয়ন্ত্রণ নিন।

স্থানীয় ব্যবহারের জন্য বিনামূল্যে, চিরতরে। CI এটি প্রয়োগ করে। একটি বাইনারি, প্রথম পরিমাপযোগ্য লাভ পেতে দশ মিনিট।

Support this project