🚨 Les agents IA se Réduisent discrètement sous leur propre contexte... Mais KITE AI vient de le corriger 🔥

La plupart des LLMs ? Ils commencent en force, puis perdent lentement la trame.
Les couches de contexte dérivent. Les ancrages temporels disparaissent. La pertinence est déformée par le bruit.
Les premières idées sont enterrées. Les abstractions en cours de raisonnement se fracturent.
À la fin ? L'agent oublie même ce qu'il tentait de dire.
Ce n’est pas les faits qu’il oublie — c’est la signification.

KITE AI empêche la Réduire. 🪁

- Règlement déterministe → verrouille les ancrages temporels pour que les cadres basés sur le temps ne dérivent pas
- Micro-frais stables → protègent les gradients de pertinence, plus de pondération déformée
- Ordre prévisible → préserve les chaînes causales pour un raisonnement véritable à plusieurs étapes

Lorsque l’environnement cesse de changer sous l’agent...
Les couches de contexte se REMETTENT en alignement.

La mémoire du cadre devient mémoire de *signification*, pas de bruit.

La preuve ? Le même test brutal à multi-contexte.

Mode normal : l’échafaudage s’effondre, les idées se dispersent, la pensée se désagrège.

Mode KITE :
Les hypothèses précoces restent vivantes et pertinentes.
Les abstractions en milieu de séquence maintiennent leur cadre.
Les insights stratégiques s’empilent avec une cohésion temporelle parfaite.

Les couches ne se délitent pas — elles se construisent les unes sur les autres.

Pour la première fois, l’agent ne se contente pas de récupérer des souvenirs...
Il *poursuit une pensée* comme un esprit réel. 🧠💡

Ce n’est pas incrémental. C’est la différence entre une récupération fragile et une intelligence cohérente et réelle.

L’avenir des agents n’est pas des fenêtres de contexte plus grandes.
Ce sont des mondes stables et déterministes où les pensées peuvent vraiment se terminer.