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사용 사례 · 리서치 에이전트

반복되는 것을 멈추는
에이전트

LeanCTX는 리서치 에이전트에 영구적이고 인용 가능한 메모리를 제공합니다: 발견 사항은 출처가 명시된 지식 저장소에 기록되고, EvidenceLedger는 원문 인용과 출처를 보존하며, 캐싱된 재읽기는 약 13 토큰만 소모됩니다. 에이전트는 한 번 수집하고, 세션 전반에 걸쳐 기억하며, 다시 크롤링하는 대신 인용과 함께 답변합니다.

지속적인 컨텍스트로 구축하기 메모리 모델 확인하기

문제점

당신에게 비용이 드는 것 오늘.

매 세션마다 처음부터 시작

어제 찾은 결과는 사라집니다. 에이전트는 동일한 소스를 다시 읽고, 동일한 결론을 재도출하며, 사용자에게 두 번 청구합니다.

증빙 자료 없는 답변

출처가 없는 요약은 위험 요소입니다. 리서치 결과물에는 출처와 함께 원문 인용이 필요합니다.

소스가 화면을 가득 채움

열린 PDF 20개가 컨텍스트 창에 들어가지 않습니다. 에이전트는 모든 것을 한 번에 처리하는 것이 아니라, 중요한 것에 대한 순위별 검색 능력이 필요합니다.

오늘 배포됨

작동하는 역량들 을

아래 모든 것은 오늘 오픈 소스 바이너리에 포함됩니다. 로드맵 항목도, 대기 목록도 없습니다.

당신의 도구 LeanCTX 모델

EvidenceLedger 출처가 명시된 원문 인용, 바로 인용 가능

지식 저장소 발견 사항, 결정 및 블로커가 세션 전반에 걸쳐 지속됨

사실 / 인용 / 스크립트 모드 소스가 출처가 명시된 단위로 통합됨

의미론적 + BM25 검색 모든 수집된 데이터를 기반으로 한 의미 검색

~13 토큰 재읽기 알려진 소스를 다시 검토하는 것은 거의 무료입니다

빠른 시작

제로에서 시작하여 첫 번째 이득을 얻으세요.

# 인용 가능한 증거로 소스 수집하기

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

# 발견한 내용을 기억하기

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

# 세션 간 회상

$ lean-ctx knowledge recall "context rot"

# 코퍼스에 대한 의미론적 검색

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

더 깊이 탐색하기

하나의 가이드. 두 가지 여정. 완벽한 참고 자료.

가이드 메모리 개념 세션, 지식 카테고리 및 회상. 여정 웹 리서치 여정 소스에서 인용된 답변까지. 여정 메모리 & 지식 여정 무엇이, 어디에, 어떻게 지속되는지 쿼리하기. 참고 자료 지식 도구 ctx_knowledge, ctx_semantic_search 및 기타 도구들.

FAQ

채택 전 팀들이 묻는 질문들.

LeanCTX는 어떻게 리서치를 인용 가능하게 유지하나요?

EvidenceLedger는 원문 인용과 해당 소스 URL 또는 파일을 저장합니다. 답변은 증거 ID를 참조할 수 있으므로, 모든 주장은 열어볼 수 있는 원래 출처로 추적됩니다.

메모리가 재시작 및 새 세션에서 살아남나요?

예. 발견된 내용은 카테고리(발견, 결정, 차단기 등)가 있는 로컬 지식 저장소에 보관되며, 모든 새 세션에 자동으로 복원됩니다.

대규모 코퍼스를 처리할 수 있나요?

수집된 소스는 중복 제거, 압축 및 BM25와 지식 그래프로 인덱싱됩니다. Recall은 전체 코퍼스를 한 번에 제공하는 것이 아니라 순위가 매겨지고 예산이 책정된 컨텍스트를 반환합니다.

컨텍스트를 다시 통제하세요.

로컬 사용에 한해 영구적으로 무료입니다. CI가 이를 강제합니다. 하나의 바이너리로, 첫 측정 가능한 이득까지 단 10분.

지속적인 컨텍스트로 구축하기 플랜 보기

반복되는 것을 멈추는에이전트