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Anwendungsfall · Research-Agents

Agents, die aufhören,
sich zu wiederholen.

LeanCTX gibt Research-Agents persistenten, zitierbaren Speicher: Erkenntnisse landen mit Provenienz in einem Knowledge-Store, der EvidenceLedger bewahrt wortgetreue Zitate mit Quellen, und gecachte Re-Reads kosten ~13 Tokens. Dein Agent sammelt einmal, erinnert sich über Sessions hinweg und antwortet mit Belegen statt erneut zu crawlen.

Mit persistentem Kontext bauen Das Memory-Modell ansehen

Das Problem

Was es dich heute kostet.

Jede Session startet bei null

Die Erkenntnisse von gestern sind weg. Der Agent liest dieselben Quellen neu, leitet dieselben Schlüsse erneut ab und stellt dir zweimal in Rechnung.

Antworten ohne Belege

Eine Zusammenfassung ohne Quellen ist ein Risiko. Research-Output braucht wortgetreue Zitate mit Provenienz.

Quellen ertränken das Fenster

Zwanzig offene PDFs passen nicht in ein Kontextfenster. Agents brauchen gerankten Recall dessen, was zählt – nicht alles auf einmal.

Schon ausgeliefert

Die Fähigkeiten, die die Arbeit machen.

Alles hier unten steckt heute in der Open-Source-Binary. Keine Roadmap-Punkte, keine Wartelisten.

Deine Tools LeanCTX Modell

EvidenceLedger wortgetreue Zitate mit Quellenangabe, bereit zum Zitieren

Knowledge-Store Erkenntnisse, Entscheidungen und Blocker bleiben über Sessions hinweg erhalten

facts- / quotes- / transcript-Modi Quellen kollabieren zu zuordenbaren Einheiten

Semantischer + BM25-Recall bedeutungsbasiertes Retrieval über alles Gesammelte

~13-Token-Re-Reads eine bekannte Quelle erneut zu besuchen ist nahezu gratis

Schnellstart

Von null zum ersten Gewinn.

# eine Quelle als zitierbaren Beleg sammeln

$ ctx_url_read("https://arxiv.org/abs/2310.08560", mode="quotes")

# eine Erkenntnis merken

$ lean-ctx knowledge remember "accuracy falls 98→64% with window noise" --category discovery --key context-rot

# über Sessions hinweg abrufen

$ lean-ctx knowledge recall "context rot"

# semantische Suche über den Korpus

$ ctx_semantic_search("why does accuracy fall with window size")

Tiefer eintauchen

Ein Guide. Zwei Journeys. Volle Referenz.

Guide Memory-Konzepte Sessions, Wissenskategorien und Recall. Journey Web-Research-Journey Von Quellen zur zitierten Antwort. Journey Memory-&-Knowledge-Journey Was bleibt, wo, und wie man es abfragt. Referenz Knowledge-Tools ctx_knowledge, ctx_semantic_search und Freunde.

FAQ

Fragen, die Teams vor der Einführung stellen.

Wie hält LeanCTX Research zitierbar?

Der EvidenceLedger speichert wortgetreue Zitate mit ihrer Quell-URL oder -Datei. Antworten können Evidence-IDs referenzieren, sodass jede Aussage auf ein Original zurückführt, das du öffnen kannst.

Überlebt der Speicher Neustarts und neue Sessions?

Ja. Erkenntnisse liegen in einem lokalen Knowledge-Store mit Kategorien (discovery, decision, blocker…) und werden automatisch in jede neue Session wiederhergestellt.

Kommt es mit großen Korpora zurecht?

Gesammelte Quellen werden dedupliziert, komprimiert und mit BM25 plus einem Knowledge-Graph indexiert. Recall liefert gerankten, budgetierten Kontext – nie den ganzen Korpus auf einmal.

Übernimm wieder die Kontrolle über deinen Kontext.

Kostenlos für lokale Nutzung, für immer. Per CI erzwungen. Eine Binary, zehn Minuten bis zum ersten gemessenen Gewinn.

Mit persistentem Kontext bauen Pläne ansehen

Agents, die aufhören,sich zu wiederholen.