GrantAi

GrantAi

Memória Determinística para IA
Local. Privado. Seguro.

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O Problema

Todo sistema de IA hoje tem o mesmo defeito: ele adivinha em vez de lembrar.

RAG (Geração Aumentada por Recuperação) converte seus documentos em vetores — aproximações numéricas de significado. Quando você consulta, ele retorna conteúdo que é matematicamente semelhante à sua pergunta. Semelhante não é o mesmo que correto.

Pergunte sobre "penalidades de criptografia HIPAA" e o RAG retorna trechos que parecem conteúdo de conformidade. Talvez a seção certa. Talvez parágrafos adjacentes. Talvez faixas alucinadas. Você paga por cada token recuperado, seja relevante ou não.

Este é o Imposto de Recuperação:

• Re-recuperação — Mesmas perguntas, mesmas buscas, mesmo custo
• Super-recuperação — 20 trechos quando você precisa de 3
• Trabalho — Engenheiros ajustando embeddings em vez de construir produtos
• Risco — Respostas aproximadas em domínios que exigem precisão

A IA empresarial gasta 85% da computação em inferência. A maior parte disso é desperdiçada recuperando conteúdo que não responde à pergunta.

A Solução

GrantAi é memória determinística para agentes de IA.

Em vez de busca por similaridade, o GrantAi usa endereçamento direto. Cada conhecimento tem um identificador único. A recuperação é uma consulta, não uma busca. Você obtém exatamente o conteúdo que indexou — literalmente, com atribuição, em milissegundos.

RAG	GrantAi
Retorna conteúdo semelhante	Retorna exatamente o conteúdo
10-20 trechos, esperando que um esteja certo	1-3 frases, sempre corretas
Fica mais lento conforme o corpus cresce	Milissegundos independentemente do tamanho
Sem atribuição	Trilha de auditoria completa
Aproximado	Determinístico

Resultado: Redução de 97% nos tokens enviados ao LLM. Respostas mais rápidas. Menor custo. Sem alucinação na recuperação.

Por Que Isso Importa

• Conformidade — Citações exatas, não suposições parafraseadas
• Multi-Agente — Memória compartilhada em toda a sua força de trabalho de IA com atribuição de falante
• Custo — Pague por respostas, não por buscas
• Segurança — 100% local, criptografia AES-256, zero saída de dados

Início 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 as Plataformas)

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

Adicione à configuração do 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 Suportadas

Plataforma	Método	Status
macOS (Apple Silicon)	Nativo	✅
Linux (x64)	Nativo	✅
Windows	Nativo	✅
Todas as Plataformas	Docker	✅

Ferramentas MCP

O GrantAi fornece estas ferramentas à sua IA:

Ferramenta	Descrição
grantai_infer	Consultar memória para contexto relevante
grantai_teach	Armazenar conteúdo para recuperação futura
grantai_learn	Importar arquivos ou diretórios
grantai_health	Verificar status do servidor
grantai_summarize	Armazenar resumos de sessão
grantai_project	Rastrear estado do projeto
grantai_snippet	Armazenar padrões de código
grantai_git	Importar histórico de commits do git
grantai_capture	Salvar turnos de conversa para continuidade

Compartilhamento de Memória Multi-Agente

Vários agentes podem compartilhar conhecimento através da camada de memória do GrantAi.

Memória compartilhada básica (sem configuração necessária)

# 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 os agentes leem e escrevem no mesmo pool de memória. Nenhuma configuração necessária.

Com atribuição de agente (opcional)

Use speaker para rastrear qual agente armazenou o quê, e from_agents para filtrar a recuperação:

# 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
)

Quando usar speaker

Cenário	Usar falante?	Por quê
Base de conhecimento compartilhada	Não	Todas as contribuições são iguais, sem necessidade de filtragem
Continuidade de sessão	Não	Mesmo contexto, apenas persistir e recuperar
Transição Pesquisa → Código	Sim	O codificador filtra apenas as descobertas do pesquisador
Confiança baseada em função	Sim	A entrada do agente de segurança é tratada de forma diferente

Integração com frameworks

O GrantAi funciona com qualquer cliente compatível com MCP. Aponte seus agentes para a mesma instância do 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 os agentes que usam esta configuração compartilham o mesmo volume de memória (grantai-data).

Criado Por

O GrantAi é criado por Lawrence Grant, fundador da SolonAI.

Formação: Harvard, IBM, trabalho em arquitetura de IA e segurança para Blackstone, Goldman Sachs e Vanguard. Autor de Mergers and Acquisitions Cybersecurity: The Framework For Maximizing Value.

Por Que Construímos Isso

Leia o caso completo para memória determinística: Sua IA Tem Amnésia. Você Está Pagando. Culpe a Arquitetura.

Documentação

• Guia de Instalação
• Solução de Problemas

Suporte

• Problemas — Abra um problema
• E-mail — support@solonai.com

Licença

Grátis para experimentar. Preços e Termos

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