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ユースケース · リサーチエージェント

繰り返すのをやめるエージェント。
自己反復を。

LeanCTXは、リサーチエージェントに永続的で引用可能なメモリを提供します：発見事項が出所情報付きのナレッジストアに格納され、EvidenceLedgerが原文と出典を保持し、キャッシュされた再読み取りは〜13トークンで済みます。エージェントは一度収集し、セッションをまたいで記憶し、再クロールする代わりに引用付きで回答します。

永続的なコンテキストで構築するメモリモデルを見る

問題点

それがあなたに費やさせるコスト今日。

すべてのセッションがゼロから始まる

昨日の発見事項は消えてしまいます。エージェントは同じソースを再読み取りし、同じ結論を再導出し、二重に請求されます。

領収書のない回答

出典のない要約は負債です。リサーチの成果物には、出所情報付きの原文が必要です。

ソースがウィンドウを埋め尽くす

開いたPDFが20個ではコンテキストウィンドウに収まりません。エージェントが必要なものだけをランク付けして検索する必要があります。すべてではありません。

本日実装済み

その能力が作業をこなす。

以下すべてが、オープンソースのバイナリとして本日出荷されます。ロードマップ項目も、ウェイティングリストもありません。

あなたのツール LeanCTX モデル

EvidenceLedger 出典情報付きの原文引用、すぐに引用可能

ナレッジストア発見事項、決定、およびブロッカーがセッションをまたいで永続化する

ファクト / 引用 / トランスクリプトモードソースが出典付け可能な単位に集約される

Semantic + BM25検索あらゆる収集データに対する意味ベースの検索

~13トークンの再読み込み既知の情報源を再訪するのはほぼ無料

クイックスタート

ゼロから始める最初の成果を。

# 引用可能な証拠として情報源を収集する

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

# 発見した情報を記憶する

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

# セッションをまたいだ想起

$ lean-ctx knowledge recall "context rot"

# コーパス全体に対するセマンティック検索

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

より深く掘り下げる

一つのガイドに、二つの旅路を。完全なリファレンス。

ガイドメモリの概念セッション、知識カテゴリ、および想起。ジャーニー Webリサーチのプロセス情報源から引用可能な回答へ。ジャーニー記憶と知識のプロセス何が、どこに、どのように永続化され、クエリされるか。リファレンス知識ツール ctx_knowledge、ctx_semantic_searchなど。

FAQ

導入前にチームが抱く疑問点。

LeanCTXはどのようにしてリサーチを引用可能に保つのか？

EvidenceLedgerは、元のURLまたはファイルとともに逐語的な引用を保存します。回答は証拠IDを参照できるため、すべての主張が開けるオリジナルの情報源に追跡されます。

メモリは再起動や新しいセッションで保持されるか？

はい。発見した情報は、カテゴリ（発見、決定、ブロッカーなど）を持つローカルの知識ストアに保存され、すべての新しいセッションに自動的に復元されます。

大規模なコーパスを処理できるか？

収集されたソースは、BM25とナレッジグラフを用いて重複排除され、圧縮され、インデックス化されます。Recallは、一度に全コーパスを返すのではなく、ランク付けされ、予算が組まれたコンテキストを返します。

コンテキストの制御を取り戻す。

ローカル利用は無料、永久に。CIが強制する。単一バイナリで、最初の測定可能な成果まで10分。

永続的なコンテキストで構築するプランを見る

繰り返すのをやめるエージェント。自己反復を。

それがあなたに費やさせるコスト 今日。