Sua Floresta É um Cofre
O fechamento da série: uma floresta auto-hospedada, chaves com escopo, uma linha por pessoa e um portão trancado. Vinte dias de alegações medidas e falhas publicadas, recapitulados em três frases.
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Notas da floresta
Notas de engenharia sobre navegação, ingestão, memória de agentes e benchmark honesto, escritas por quem rodou os experimentos.
Faça da Floresta a Memória do Seu Agente
Dez ferramentas tipadas via MCP, um arquivo de skills que ensina o terreno ao agente e uma chave com escopo por agente: como uma floresta auto-hospedada vira memória que seus agentes buscam, percorrem e cultivam.
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Dez Ferramentas Tipadas via MCP
Por que agentes recebem dez ferramentas pequenas, tipadas e com orçamento de tokens via MCP em vez de uma caixa de busca gigante, e o que isso compra em tokens, latência e falhas legíveis.
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Amnésia de Agentes e a Segunda Conta
Toda sessão de agente começa reconstruindo contexto que a anterior já pagou. O que uma memória de floresta persistente e cultivável muda nos fluxos de agentes, e o arquivo de skills que faz os agentes usá-la de verdade.
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Uma Pergunta de Três Saltos, Passo a Passo
Uma pergunta, três documentos, traçada duas vezes: veja a recuperação top-k travar num beco sem saída em uma pergunta de três saltos, e o mesmo corpus respondê-la quando um agente o percorre nó a nó.
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Navegue, Não Recupere: Como É uma Caçada de Verdade
Três movimentos, uma caçada real pelo corpus de uma pequena empresa, e por que o mesmo modelo 12B sai de 0/11 para 11/11 quando caminha por uma floresta em vez de ler uma colagem top-k.
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Seu loop de RAG agêntico responde mais devagar e gasta mais por resposta correta. Nós medimos.
Loops de RAG iterativo escondem o custo no denominador errado. Medido por resposta correta: 0.58x os tokens e 8.4 s p95 contra 17.5 s, no mesmo modelo 12B.
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Quer a versão longa?
O paper traz a arquitetura completa, as tabelas do benchmark e os achados que não bateram seus critérios.