Conch AI

Conch retient ce que vous lui dites, et cette mémoire survit à n'importe quelle conversation isolée. Dites une fois que vous aimez un certain style de design, et il enregistre la préférence avec un score d'importance, puis la rappelle avec discernement quand une demande liée se présente. C'est la solution de fond pour les agents qui repartent de zéro chaque fois que vous les ouvrez.

La couche conserve plus que des résultats. Elle garde ce qui a été décidé avec le pourquoi, les alternatives qui existaient et les contraintes qui s'appliquaient. Ainsi un agent futur ne voit pas seulement le choix, il comprend le raisonnement qui le sous-tend, et c'est ce qui garde un projet long cohérent quand différents agents touchent à différentes parties.

Quand un agent termine et qu'un autre commence, Conch transmet un contexte structuré plutôt qu'une transcription brute. Le sens survit à la transition au lieu d'être enseveli sous un mur d'historique de discussion. Pour qui gère des flux à plusieurs étapes, c'est la différence entre un second agent qui poursuit le travail et un autre qui le relance.

Vous définissez des contraintes strictes qu'aucun agent ne peut enfreindre, portant sur des éléments comme les limites de dépense, les règles de sécurité et les chartes de marque. Les agents doivent les respecter. Posez un plafond de dépense et un agent sans surveillance ne le dépassera pas en douce, ce qui transforme une politique en quelque chose d'applicable plutôt qu'en une note dans un prompt.

Conch ne récupère pas tout à chaque appel. Il extrait la plus petite quantité de contexte nécessaire pour préserver le sens, classée par pertinence, importance et confiance. Le résultat, c'est moins de bruit dans le prompt et moins de risque qu'un souvenir ancien ou de faible valeur oriente l'agent dans la mauvaise direction.

Votre contexte n'est pas prisonnier d'un seul modèle. Conch fonctionne avec Anthropic, OpenAI, Google ou tout autre modèle vers lequel vous le pointez, et la couche de contexte reste l'actif durable même quand les modèles sous-jacents changent. Changer de fournisseur ne signifie pas abandonner votre mémoire accumulée.

Chaque élément de contexte enregistré vous appartient : vous pouvez le consulter, le rechercher, le modifier, le supprimer et l'exporter, et vous contrôlez ses permissions. Cela compte pour les équipes qui ne peuvent pas confier leur savoir de travail à une boîte noire, et cela veut dire que vous pouvez retirer vos données si vous décidez de partir.