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Caso de uso · Agentes de investigación

Agentes que dejan de
repetirse.

LeanCTX proporciona a los agentes de investigación memoria persistente y citada: los hallazgos aterrizan en un almacén de conocimiento con procedencia, el EvidenceLedger mantiene citas literales con fuentes y las relecturas en caché cuestan ~13 tokens. Tu agente recopila una vez, recuerda entre sesiones y responde con citas en lugar de volver a rastrear.

Construye con contexto persistente Ver el modelo de memoria

El problema

Lo que te cuesta hoy.

Cada sesión comienza desde cero

Los hallazgos de ayer se han ido. El agente vuelve a leer las mismas fuentes, vuelve a derivar las mismas conclusiones y te cobra dos veces.

Respuestas sin recibos

Un resumen sin fuentes es un pasivo. Los resultados de investigación necesitan citas literales con procedencia.

Las fuentes ahogan la ventana

Veinte PDFs abiertos no caben en una ventana de contexto. Los agentes necesitan recuperación clasificada de lo que importa, no todo a la vez.

Implementado hoy

Las capacidades que hacen el trabajo.

Todo lo siguiente se implementa en el binario de código abierto hoy. Sin elementos de hoja de ruta, sin listas de espera.

Tus herramientas LeanCTX Modelo

EvidenceLedger citas literales con atribución de fuente, listas para citar

Almacén de conocimiento los hallazgos, decisiones y bloqueadores persisten entre sesiones

modos de hechos / citas / transcripción las fuentes se colapsan en unidades atribuibles

Recuperación Semántica + BM25 recuperación basada en significado sobre todo lo recopilado

relecturas de ~13 tokens volver a visitar una fuente conocida es casi gratuito

Inicio rápido

De cero a la primera ganancia.

# recopilar una fuente como evidencia citada

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

# recordar un hallazgo

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

# recuerdo entre sesiones

$ lean-ctx knowledge recall "context rot"

# búsqueda semántica sobre el corpus

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

Profundiza

Una guía. Dos caminos. Referencia completa.

guía Conceptos de memoria Sesiones, categorías de conocimiento y recuerdo. camino Viaje de investigación web De fuentes a una respuesta citada. camino Memoria y viaje del conocimiento Qué persiste, dónde y cómo consultarlo. referencia Herramientas de conocimiento ctx_knowledge, ctx_semantic_search y amigos.

FAQ

Preguntas que los equipos hacen antes de adoptar.

¿Cómo mantiene LeanCTX la investigación citada?

El EvidenceLedger almacena citas literales con su URL de fuente o archivo. Las respuestas pueden hacer referencia a IDs de evidencia, por lo que cada afirmación se rastrea hasta un original que puedes abrir.

¿Sobrevive la memoria a reinicios y nuevas sesiones?

Sí. Los hallazgos viven en un almacén de conocimiento local con categorías (descubrimiento, decisión, bloqueo...) y se restauran automáticamente en cada nueva sesión.

¿Puede manejar corpus grandes?

Las fuentes recopiladas se desduplican, comprimen e indexan con BM25 más un grafo de conocimiento. Recall devuelve contexto clasificado y presupuestado, nunca el corpus completo a la vez.

Recupera el control de tu contexto.

Gratis para uso local, siempre. CI lo exige. Un binario, diez minutos hasta la primera ganancia medida.

Construye con contexto persistente Ver planes

Agentes que dejan derepetirse.