Wiki-links · Grafo · RAG/CAG

Como a memória
realmente funciona.

Nada de histórico jogado num arquivo gigante. O Tesus organiza cada informação como uma [[nota conectada]], formando um grafo vivo que qualquer agente consegue navegar.

grafo.tesus · demoao vivo
projeto-authjwt-refreshdecisão-apibug-#412tag:backend

Cada nó é uma nota. Cada linha, uma relação criada automaticamente pelo agente.

ESTRUTURA

Notas conectadas, não histórico jogado fora.

Toda informação vira uma nota atômica. Wiki-links, tags e hubs de contexto organizam tudo automaticamente — igual você faria num segundo cérebro, só que para as suas IAs.

Wiki-links

Ao mencionar [[decisão-api]] em uma nova nota, o Tesus cria a relação automaticamente — sem você precisar organizar nada.

"...seguindo o padrão de [[jwt-refresh]]..."

Tags semânticas

Classificação por assunto, projeto e tipo de decisão — permitindo recuperação instantânea por qualquer agente.

#backend#decisão#auth#bug

Hubs de contexto

Notas centrais que agregam todo um projeto ou domínio — o ponto de partida que qualquer agente consulta primeiro.

hub:projeto-auth → notas vinculadas
navegação · grafo completoao vivo

Hubs

ponto de partida do agente

Saltos

travessia por vizinhança

Poda

só o relevante no prompt

GRAFO NAVEGÁVEL

Sua IA não busca em texto solto — ela navega relações.

Em vez de vasculhar milhares de linhas de histórico, o agente percorre o grafo a partir do nó mais relevante, seguindo arestas de relacionamento até montar exatamente o contexto necessário.

  • Travessia por proximidade

    O agente parte de um hub e expande por vizinhança, ganhando profundidade sem ruído.

  • Poda automática

    Nós irrelevantes para a pergunta atual são descartados antes de chegar ao prompt.

  • Grafo visível e navegável

    Você acompanha o grafo crescendo e pode explorar cada nó manualmente.

RAG VS CAG

Duas formas de lembrar. O Tesus usa as duas.

Explicado sem jargão: uma busca sob demanda, a outra mantém tudo já "pronto na cabeça".

RAG

Retrieval-Augmented Generation

Toda vez que você pergunta algo, o Tesus busca no grafo os trechos mais relevantes e injeta apenas eles no prompt — como abrir só os livros necessários numa biblioteca.

  • Ideal para memórias enormes
  • Busca sob demanda, precisa
  • Menor custo por consulta pontual

CAG

Context-Augmented Generation

O contexto essencial do hub atual já vem pré-carregado na janela do modelo — sem precisar buscar, o agente já "sabe" o que importa desde o primeiro token.

  • Ideal para sessões contínuas
  • Contexto pronto, sem nova busca
  • Coerência de contexto amplo

O Tesus decide automaticamente qual estratégia usar em cada chamada — priorizando custo e relevância sem você configurar nada.

VOLÁTIL VS PERSISTENTE

A diferença entre esquecer e lembrar.

Memória volátil (contexto da sessão)

Vive só na janela de contexto do modelo. Fecha o chat, some. É o comportamento padrão de qualquer IA sem memória externa.

Memória persistente (Tesus)

Vive no vault, fora do modelo. Sobrevive entre sessões, agentes e até troca de provedor de IA.

ECONOMIA DE TOKENS

Recall inteligente, não reenvio bruto.

RAG + CAG

Só o contexto relevante no prompt

Recall

O mesmo contexto em todas as IAs

Sem grafo, cada nova pergunta reenvia todo o histórico. Com o Tesus, só os nós relevantes (e já cacheados) entram no prompt — cortando custo sem perder profundidade.

histórico bruto reenviado → só os nós relevantes no prompt

Deixe sua IA construir a própria memória.

Comece grátis e veja o grafo se formar na sua primeira conversa.

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