Tu bosque es una bóveda
El cierre de la serie: un bosque autoalojado, claves con alcance, una fila por persona y una puerta con cerradura. Veinte días de afirmaciones medidas y fallas publicadas, resumidos en tres frases.
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Notas desde el bosque
Notas de ingeniería sobre navegación, ingesta, memoria de agentes y benchmarking honesto, escritas por quienes corrieron los experimentos.
Haz del bosque la memoria de tu agente
Diez herramientas tipadas sobre MCP, un archivo de skills que enseña el terreno y una clave con alcance por agente: cómo un bosque autoalojado se vuelve memoria que tus agentes buscan, caminan y hacen crecer.
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Diez herramientas tipadas sobre MCP
Por qué los agentes reciben diez herramientas pequeñas, tipadas y con presupuesto de tokens sobre MCP en vez de una gran caja de búsqueda, y qué compra eso en tokens, latencia y fallas legibles.
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La amnesia de agentes y la segunda factura
Cada sesión de agente arranca reconstruyendo contexto que la anterior ya pagó. Qué cambia una memoria de bosque persistente en los flujos de agentes, y el archivo de skills que hace que los agentes la usen de verdad.
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Una pregunta de tres saltos, ejemplo resuelto
Una pregunta, tres documentos, trazada dos veces: mira a la recuperación top-k estancarse en una pregunta de tres saltos y luego mira al mismo corpus responderla cuando un agente lo camina nodo por nodo.
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Navega, no recuperes: cómo es una cacería real
Tres movimientos, una cacería trazada en el corpus de una empresa pequeña y por qué el mismo modelo 12B pasa de 0/11 a 11/11 cuando recorre un bosque en vez de leer chunks top-k pegados al contexto.
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Tu loop de RAG agéntico responde más lento y gasta más por respuesta correcta. Lo medimos.
Los loops de RAG iterativo esconden su costo en el denominador equivocado. Medido por respuesta correcta: 0.58x los tokens y 8.4 s p95 frente a 17.5 s, con el mismo modelo 12B.
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¿Quieres la versión larga?
El paper trae la arquitectura completa, las tablas del benchmark y los hallazgos que no cumplieron sus criterios.