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Notas de ingeniería sobre navegación, ingesta, memoria de agentes y benchmarking honesto, escritas por quienes corrieron los experimentos.
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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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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El paper trae la arquitectura completa, las tablas del benchmark y los hallazgos que no cumplieron sus criterios.