context-management

RAGFlow es un motor de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) de código abierto líder que fusiona RAG de vanguardia con capacidades de agentes para crear una capa de contexto superior para LLMs.

La plataforma de contexto para tu pila de datos e IA

Infraestructura de nivel industrial para el desarrollo de sistemas AGI, que actúa como capa intermedia entre modelos de IA y aplicaciones frontend. Implementa protocolos de comandos, memoria persistente, motores de plugins y marcos de colaboración multi-agente para dotar a los LLM de capacidades de razonamiento y ejecución.

Contexto ilimitado. Memoria que se autogestiona. Una sesión de por vida. El hipocampo para agentes de código, parte de CortexKit.

Memoria de proyecto persistente para agentes de programación de IA. CLI con estructura de andamiaje y detección de deriva.

Un almacén de contexto personal para agentes de IA y asistentes: reutiliza tu CLI de agente de codificación existente (Codex/Claude/OpenCode) con habilidades/herramientas integradas y una GUI de escritorio para capturar, buscar y reutilizar el conocimiento del proyecto entre agentes y repositorios.

Kanwas: tablero de contexto compartido para equipos y agentes

Contexto entre sesiones para Claude Code. CLI + servidor MCP + habilidad /story que rastrea tickets, incidencias, entregas y roadmap en un directorio .story/.

Recomendaciones basadas en repositorios para habilidades, agentes, servidores MCP y arneses de modelos. Utiliza tu propio inventario o el grafo incluido de 79,958 nodos con 68,494 habilidades, 467 agentes, 10,790 MCP y 207 arneses.