GrantAi

GrantAi

Memoria Determinista para IA
Local. Privada. Segura.

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El Problema

Todo sistema de IA hoy en día tiene el mismo defecto: adivina en lugar de recordar.

El RAG (Generación Aumentada por Recuperación) convierte tus documentos en vectores — aproximaciones numéricas del significado. Cuando consultas, devuelve contenido que es matemáticamente similar a tu pregunta. Similar no es lo mismo que correcto.

Pide "sanciones por cifrado HIPAA" y el RAG devuelve fragmentos que parecen contenido de cumplimiento. Quizás la sección correcta. Quizás párrafos adyacentes. Quizás rangos alucinados. Pagas por cada token recuperado, sea relevante o no.

Este es el Impuesto de Recuperación:

• Re-recuperación — Mismas preguntas, mismas búsquedas, mismo costo
• Sobre-recuperación — 20 fragmentos cuando necesitas 3
• Trabajo — Ingenieros ajustando embeddings en lugar de construir productos
• Riesgo — Respuestas aproximadas en dominios que requieren precisión

La IA empresarial gasta el 85% del cómputo en inferencia. La mayor parte se desperdicia recuperando contenido que no responde la pregunta.

La Solución

GrantAi es memoria determinista para agentes de IA.

En lugar de búsqueda por similitud, GrantAi utiliza direccionamiento directo. Cada pieza de conocimiento tiene un identificador único. La recuperación es una búsqueda directa, no una exploración. Obtienes el contenido exacto que indexaste — palabra por palabra, con atribución, en milisegundos.

RAG	GrantAi
Devuelve contenido similar	Devuelve el contenido exacto
10-20 fragmentos, espera que uno sea correcto	1-3 frases, siempre correctas
Se ralentiza a medida que crece el corpus	Milisegundos sin importar el tamaño
Sin atribución	Registro de auditoría completo
Aproximado	Determinista

Resultado: Reducción del 97% en tokens enviados al LLM. Respuestas más rápidas. Menor costo. Sin alucinaciones por recuperación.

Por Qué Importa

• Cumplimiento — Citas exactas, no conjeturas parafraseadas
• Multi-Agente — Memoria compartida en tu fuerza laboral de IA con atribución de hablante
• Costo — Pagas por respuestas, no por búsquedas
• Seguridad — 100% local, cifrado AES-256, cero salida de datos

Inicio Rápido

macOS / Linux (Nativo)

# 1. Download from https://solonai.com/grantai/download
# 2. Extract and install
./install.sh

# 3. Restart your AI tool (Claude Code, Cursor, etc.)

Docker (Todas las Plataformas)

docker pull ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.6

Agrega a tu configuración de Claude Desktop (~/.config/Claude/claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "grantai": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "--pull", "always",
               "-v", "grantai-data:/data",
               "ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.6"]
    }
  }
}

Plataformas Soportadas

Plataforma	Método	Estado
macOS (Apple Silicon)	Nativo	✅
Linux (x64)	Nativo	✅
Windows	Nativo	✅
Todas las Plataformas	Docker	✅

Herramientas MCP

GrantAi proporciona estas herramientas a tu IA:

Herramienta	Descripción
grantai_infer	Consulta la memoria para contexto relevante
grantai_teach	Almacena contenido para recuperación futura
grantai_learn	Importa archivos o directorios
grantai_health	Verifica el estado del servidor
grantai_summarize	Almacena resúmenes de sesiones
grantai_project	Rastrea el estado del proyecto
grantai_snippet	Almacena patrones de código
grantai_git	Importa historial de commits de git
grantai_capture	Guarda turnos de conversación para continuidad

Compartición de Memoria Multi-Agente

Múltiples agentes pueden compartir conocimiento a través de la capa de memoria de GrantAi.

Memoria compartida básica (sin configuración requerida)

# Any agent stores
grantai_teach(
    content="API rate limit is 100 requests/minute.",
    source="api-notes"
)

# Any agent retrieves
grantai_infer(input="API rate limiting")

Todos los agentes leen y escriben en el mismo grupo de memoria. No se necesita configuración.

Con atribución de agente (opcional)

Usa speaker para rastrear qué agente almacenó qué, y from_agents para filtrar la recuperación:

# Store with identity
grantai_teach(
    content="API uses Bearer token auth.",
    source="api-research",
    speaker="researcher"  # optional
)

# Retrieve from specific agent
grantai_infer(
    input="API authentication",
    from_agents=["researcher"]  # optional filter
)

Cuándo usar speaker

Escenario	¿Usar hablante?	Por qué
Base de conocimiento compartida	No	Todas las contribuciones son iguales, sin necesidad de filtrado
Continuidad de sesión	No	Mismo contexto, solo persiste y recupera
Transferencia Investigación → Código	Sí	El codificador filtra solo los hallazgos del investigador
Confianza basada en roles	Sí	La entrada del agente de seguridad se trata de manera diferente

Integración con frameworks

GrantAi funciona con cualquier cliente compatible con MCP. Apunta tus agentes a la misma instancia de GrantAi:

{
  "mcpServers": {
    "grantai": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "--pull", "always",
               "-v", "grantai-data:/data",
               "ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.6"]
    }
  }
}

Todos los agentes que usan esta configuración comparten el mismo volumen de memoria (grantai-data).

Creado Por

GrantAi es creado por Lawrence Grant, fundador de SolonAI.

Antecedentes: Harvard, IBM, trabajo en arquitectura y seguridad de IA para Blackstone, Goldman Sachs y Vanguard. Autor de Mergers and Acquisitions Cybersecurity: The Framework For Maximizing Value.

Por Qué Lo Construimos

Lee el caso completo de la memoria determinista: Tu IA Tiene Amnesia. Estás Pagando. Culpa a la Arquitectura.

Documentación

• Guía de Instalación
• Solución de Problemas

Soporte

• Problemas — Abre un problema
• Correo electrónico — support@solonai.com

Licencia

Gratis para probar. Precios y Términos

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