Recuperação de três camadas resistente a perdas ★ Live
A compressão de fatos do contexto ativo retém cerca de 100% dos fatos úteis, enquanto a compactação genérica retém cerca de 40%. A recuperação de memória de longo prazo é uma disciplina separada e mais difícil — avaliada publicamente em benchmarks.
Um pipeline de recall de três camadas (L1+L2+L3) reconstrói o contexto mesmo após longos intervalos. Duas disciplinas distintas, declaradas com honestidade. (1) Compressão do contexto ATIVO: substituir a compactação genérica pela nossa compressão de fatos úteis retém ~100% dos fatos na mesma janela de contexto, versus ~40% com compactação estilo resumo — uma medição de qualidade de dados, com benchmark reprodutível sendo finalizado em nosso rig público. (2) Recuperação da MEMÓRIA de longo prazo — através de fontes e janelas de validade temporal — é um problema mais difícil medido separadamente (LoCoMo, LongMemEval); os números lá são honestos, não inflacionados — custo token menor, latência menor, nada importante perdido.