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用例 · 研究代理

停止
重复自身。

LeanCTX 为研究代理提供持久、可引用的记忆：发现会存储在具有来源的知识库中，EvidenceLedger 会保留带有来源的逐字引用，缓存重读成本约为 ~13 个 token。你的代理只需收集一次，即可跨会话记住信息，并用带引用的答案取代重复爬取。

使用持久化上下文构建查看内存模型

问题所在

它让您损失了什么今天。

每次会话都从零开始

昨天的发现已经丢失。代理重新阅读相同的来源，重新得出相同的结论，并让你支付双倍费用。

没有凭证的答案

没有来源的摘要是潜在的风险。研究输出需要带有来源的逐字引用。

来源淹没了窗口

二十个打开的 PDF 文件无法放入上下文窗口。代理需要对重要内容进行排序召回，而不是一次性处理所有内容。

今日交付

具备能力的那些完成工作。

下方所有功能都已在开源二进制文件中交付。没有路线图项目，没有等待列表。

您的工具 LeanCTX 模型

EvidenceLedger 带有来源归属的逐字引用，可直接引用

知识库发现、决策和障碍可在会话间持久化

事实 / 引用 / 文本模式来源坍缩为可归属的单元

语义 + BM25 召回基于意义的检索，覆盖所有收集内容

~13个token的重读重新审阅已知来源几乎不耗费成本

快速上手

从零开始到第一个收益。

# 收集可引用的证据源

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

# 记住一个发现

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

# 跨会话召回

$ lean-ctx knowledge recall "context rot"

# 对语料库进行语义搜索

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

深入了解

一本指南，两条路径。完整参考。

指南记忆概念会话、知识类别和召回。旅程网络研究流程从来源到引用的答案。旅程记忆与知识之旅什么会持久化，在哪里，以及如何查询它。参考知识工具 ctx_knowledge, ctx_semantic_search 和其他工具。

FAQ

团队在采用前提出的问题。

LeanCTX 如何保持研究的可引用性？

EvidenceLedger 存储带其来源 URL 或文件的逐字引文。答案可以引用证据 ID，因此每个声明都可以追溯到原始可打开的内容。

记忆是否能在重启和新会话中保留？

是的。发现存储在本地知识库中，并按类别（发现、决策、障碍等）划分，并在每个新会话中自动恢复。

它能处理大型语料库吗？

收集的源数据经过去重、压缩，并使用 BM25 加上知识图谱进行索引。Recall 返回的是按排名和预算分配的上下文，而非整个语料库。

重新掌控你的上下文。

本地使用免费，永久免费。CI强制执行它。一个二进制文件，十分钟即可获得第一个可衡量收益。

使用持久化上下文构建查看计划

停止重复自身。

它让您损失了什么 今天。