# ValorBrain — Conteúdo completo (llms-full.txt) > Memória corporativa persistente para agentes de IA: recall híbrido, knowledge graph temporal e integração MCP. Este arquivo concatena TODOS os espelhos markdown do site (https://valorbrain.com.br) num documento só, para leitura contínua por crawlers de LLM. O índice navegável, com descrição por página, é https://valorbrain.com.br/llms.txt. Cada página também existe individualmente na mesma URL com sufixo .md. Documento gerado automaticamente — não editar. 136 páginas. ## Sumário - [ValorBrain — Memória compartilhada para pessoas e agentes de IA](https://valorbrain.com.br/) — https://valorbrain.com.br/index.md - [Sobre · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/about) — https://valorbrain.com.br/about.md - [auth.md — ValorBrain authentication for agents](https://valorbrain.com.br/auth.md) — https://valorbrain.com.br/auth.md - [Benchmarks · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/benchmarks) — https://valorbrain.com.br/benchmarks.md - [96,58% recall no LoCoMo: como construímos um engine de retrieval em CPU](https://valorbrain.com.br/blog/97-percent-recall-how-we-did-it) — https://valorbrain.com.br/blog/97-percent-recall-how-we-did-it.md - [Como dar o contexto da empresa para a IA (sem um projeto de seis meses)](https://valorbrain.com.br/blog/como-dar-o-contexto-da-empresa-para-a-ia) — https://valorbrain.com.br/blog/como-dar-o-contexto-da-empresa-para-a-ia.md - [5 coisas que aprendemos construindo uma base de conhecimento pra times de IA](https://valorbrain.com.br/blog/five-things-we-learned-building-valorbrain) — https://valorbrain.com.br/blog/five-things-we-learned-building-valorbrain.md - [MCP em 3 minutos: o que é e por que importa](https://valorbrain.com.br/blog/mcp-explained-for-developers) — https://valorbrain.com.br/blog/mcp-explained-for-developers.md - [Por que seus agents IA ficam esquecendo as coisas](https://valorbrain.com.br/blog/why-your-team-needs-a-shared-memory) — https://valorbrain.com.br/blog/why-your-team-needs-a-shared-memory.md - [Comparação · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/comparison) — https://valorbrain.com.br/comparison.md - [Conectar fontes · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/connect) — https://valorbrain.com.br/connect.md - [Contato · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/contact) — https://valorbrain.com.br/contact.md - [Para desenvolvedores · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/developers) — https://valorbrain.com.br/developers.md - [Enterprise · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/enterprise) — https://valorbrain.com.br/enterprise.md - [Ajuda e perguntas frequentes · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/help) — https://valorbrain.com.br/help.md - [Acordo de Tratamento de Dados (DPA) · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/legal/dpa) — https://valorbrain.com.br/legal/dpa.md - [Política de Privacidade · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/legal/privacy) — https://valorbrain.com.br/legal/privacy.md - [Subprocessadores · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/legal/subprocessors) — https://valorbrain.com.br/legal/subprocessors.md - [Termos de Uso · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/legal/terms) — https://valorbrain.com.br/legal/terms.md - [Preços · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/pricing) — https://valorbrain.com.br/pricing.md - [75,5% no BEAM-100K: O que o Esforço de Raciocínio Faz com um Pipeline de Memória](https://valorbrain.com.br/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort) — https://valorbrain.com.br/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort.md - [Qualidade de Memória Vale Mais Que o Leitor: Evidência do BEAM-100K](https://valorbrain.com.br/research/memory-quality-beats-reader-quality-beam-100k) — https://valorbrain.com.br/research/memory-quality-beats-reader-quality-beam-100k.md - [A pilha de memória sombra](https://valorbrain.com.br/research/shadow-memory-stack) — https://valorbrain.com.br/research/shadow-memory-stack.md - [ROI · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/roi) — https://valorbrain.com.br/roi.md - [Segurança · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/security) — https://valorbrain.com.br/security.md - [Status · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/status) — https://valorbrain.com.br/status.md - [Casos de uso · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/use-cases) — https://valorbrain.com.br/use-cases.md - [Suporte com o histórico do cliente à mão · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/atendimento) — https://valorbrain.com.br/verticais/atendimento.md - [Consultorias e agências · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/consultorias) — https://valorbrain.com.br/verticais/consultorias.md - [Educação e ensino superior · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/educacao-ensino-superior) — https://valorbrain.com.br/verticais/educacao-ensino-superior.md - [Memória de engenharia para agentes de código · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/engenharia) — https://valorbrain.com.br/verticais/engenharia.md - [Premissas financeiras com vigência e fonte · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/financeiro) — https://valorbrain.com.br/verticais/financeiro.md - [Indústria e manufatura · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/industria-manufatura) — https://valorbrain.com.br/verticais/industria-manufatura.md - [Escritórios de advocacia · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/juridico-escritorios) — https://valorbrain.com.br/verticais/juridico-escritorios.md - [Memória jurídica com precedente e provenance · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/juridico) — https://valorbrain.com.br/verticais/juridico.md - [Logística e supply chain · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/logistica-supply) — https://valorbrain.com.br/verticais/logistica-supply.md - [Brand voice que chega ao agente · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/marketing) — https://valorbrain.com.br/verticais/marketing.md - [Runbooks que sabem que a infra mudou · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/operacoes) — https://valorbrain.com.br/verticais/operacoes.md - [Memória de RH com versão e vigência · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/rh) — https://valorbrain.com.br/verticais/rh.md - [Saúde e clínicas · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/saude-clinicas) — https://valorbrain.com.br/verticais/saude-clinicas.md - [Seguros · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/seguros) — https://valorbrain.com.br/verticais/seguros.md - [Serviços financeiros e fintech · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/servicos-financeiros) — https://valorbrain.com.br/verticais/servicos-financeiros.md - [Memória compartilhada para software e SaaS · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/software-saas) — https://valorbrain.com.br/verticais/software-saas.md - [Telecom · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/telecom) — https://valorbrain.com.br/verticais/telecom.md - [Varejo e e-commerce · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/varejo-ecommerce) — https://valorbrain.com.br/verticais/varejo-ecommerce.md - [Memória de contas para vendas e RevOps · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/verticais/vendas) — https://valorbrain.com.br/verticais/vendas.md - [About · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/about) — https://valorbrain.com.br/en/about.md - [Benchmarks · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/benchmarks) — https://valorbrain.com.br/en/benchmarks.md - [96.58% recall on LoCoMo: how we built a CPU retrieval engine](https://valorbrain.com.br/en/blog/97-percent-recall-how-we-did-it) — https://valorbrain.com.br/en/blog/97-percent-recall-how-we-did-it.md - [How to give AI your company context (without a six-month project)](https://valorbrain.com.br/en/blog/como-dar-o-contexto-da-empresa-para-a-ia) — https://valorbrain.com.br/en/blog/como-dar-o-contexto-da-empresa-para-a-ia.md - [5 things we learned building a knowledge base for AI teams](https://valorbrain.com.br/en/blog/five-things-we-learned-building-valorbrain) — https://valorbrain.com.br/en/blog/five-things-we-learned-building-valorbrain.md - [MCP in 3 minutes: what it is and why it matters](https://valorbrain.com.br/en/blog/mcp-explained-for-developers) — https://valorbrain.com.br/en/blog/mcp-explained-for-developers.md - [Why your AI agents keep forgetting things](https://valorbrain.com.br/en/blog/why-your-team-needs-a-shared-memory) — https://valorbrain.com.br/en/blog/why-your-team-needs-a-shared-memory.md - [Comparison · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/comparison) — https://valorbrain.com.br/en/comparison.md - [Connect sources · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/connect) — https://valorbrain.com.br/en/connect.md - [Contact · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/contact) — https://valorbrain.com.br/en/contact.md - [For developers · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/developers) — https://valorbrain.com.br/en/developers.md - [Enterprise · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/enterprise) — https://valorbrain.com.br/en/enterprise.md - [Help and FAQ · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/help) — https://valorbrain.com.br/en/help.md - [ValorBrain — Shared memory for people and AI agents](https://valorbrain.com.br/en) — https://valorbrain.com.br/en/index.md - [Data Processing Agreement · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/legal/dpa) — https://valorbrain.com.br/en/legal/dpa.md - [Privacy Policy · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/legal/privacy) — https://valorbrain.com.br/en/legal/privacy.md - [Subprocessors · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/legal/subprocessors) — https://valorbrain.com.br/en/legal/subprocessors.md - [Terms of Service · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/legal/terms) — https://valorbrain.com.br/en/legal/terms.md - [Pricing · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/pricing) — https://valorbrain.com.br/en/pricing.md - [75.5% on BEAM-100K: What Reasoning Effort Does to a Memory Pipeline](https://valorbrain.com.br/en/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort) — https://valorbrain.com.br/en/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort.md - [Memory Quality Beats Reader Quality: Evidence from BEAM-100K](https://valorbrain.com.br/en/research/memory-quality-beats-reader-quality-beam-100k) — https://valorbrain.com.br/en/research/memory-quality-beats-reader-quality-beam-100k.md - [The Shadow Memory Stack: What 900+ Sources Say About the Hole in the Agent Memory Market](https://valorbrain.com.br/en/research/shadow-memory-stack) — https://valorbrain.com.br/en/research/shadow-memory-stack.md - [ROI · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/roi) — https://valorbrain.com.br/en/roi.md - [Security · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/security) — https://valorbrain.com.br/en/security.md - [Status · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/status) — https://valorbrain.com.br/en/status.md - [Use cases · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/use-cases) — https://valorbrain.com.br/en/use-cases.md - [Support with the customer's history at hand · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/atendimento) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/atendimento.md - [Consulting firms and agencies · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/consultorias) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/consultorias.md - [Education and higher education · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/educacao-ensino-superior) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/educacao-ensino-superior.md - [Engineering memory for coding agents · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/engenharia) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/engenharia.md - [Financial assumptions with validity and source · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/financeiro) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/financeiro.md - [Industry and manufacturing · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/industria-manufatura) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/industria-manufatura.md - [Law firms · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/juridico-escritorios) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/juridico-escritorios.md - [Legal memory with precedent and provenance · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/juridico) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/juridico.md - [Logistics and supply chain · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/logistica-supply) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/logistica-supply.md - [Brand voice that reaches the agent · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/marketing) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/marketing.md - [Runbooks that know the infrastructure changed · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/operacoes) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/operacoes.md - [HR memory with version and validity · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/rh) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/rh.md - [Healthcare and clinics · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/saude-clinicas) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/saude-clinicas.md - [Insurance · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/seguros) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/seguros.md - [Financial services and fintech · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/servicos-financeiros) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/servicos-financeiros.md - [Shared memory for software and SaaS · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/software-saas) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/software-saas.md - [Telecom · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/telecom) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/telecom.md - [Retail and e-commerce · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/varejo-ecommerce) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/varejo-ecommerce.md - [Account memory for sales and RevOps · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/en/verticais/vendas) — https://valorbrain.com.br/en/verticais/vendas.md - [Sobre · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/about) — https://valorbrain.com.br/es/about.md - [Benchmarks · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/benchmarks) — https://valorbrain.com.br/es/benchmarks.md - [96,58% de recall en LoCoMo: cómo construimos un engine de retrieval en CPU](https://valorbrain.com.br/es/blog/97-percent-recall-how-we-did-it) — https://valorbrain.com.br/es/blog/97-percent-recall-how-we-did-it.md - [Cómo darle a la IA el contexto de la empresa (sin un proyecto de seis meses)](https://valorbrain.com.br/es/blog/como-dar-o-contexto-da-empresa-para-a-ia) — https://valorbrain.com.br/es/blog/como-dar-o-contexto-da-empresa-para-a-ia.md - [5 cosas que aprendimos construyendo una base de conocimiento para equipos de IA](https://valorbrain.com.br/es/blog/five-things-we-learned-building-valorbrain) — https://valorbrain.com.br/es/blog/five-things-we-learned-building-valorbrain.md - [MCP en 3 minutos: qué es y por qué importa](https://valorbrain.com.br/es/blog/mcp-explained-for-developers) — https://valorbrain.com.br/es/blog/mcp-explained-for-developers.md - [Por qué tus agentes de IA se olvidan de las cosas](https://valorbrain.com.br/es/blog/why-your-team-needs-a-shared-memory) — https://valorbrain.com.br/es/blog/why-your-team-needs-a-shared-memory.md - [Comparación · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/comparison) — https://valorbrain.com.br/es/comparison.md - [Conectar fuentes · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/connect) — https://valorbrain.com.br/es/connect.md - [Contacto · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/contact) — https://valorbrain.com.br/es/contact.md - [Para desarrolladores · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/developers) — https://valorbrain.com.br/es/developers.md - [Enterprise · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/enterprise) — https://valorbrain.com.br/es/enterprise.md - [Ayuda y preguntas frecuentes · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/help) — https://valorbrain.com.br/es/help.md - [ValorBrain — Memoria compartida para personas y agentes de IA](https://valorbrain.com.br/es) — https://valorbrain.com.br/es/index.md - [Acuerdo de Tratamiento de Datos (DPA) · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/legal/dpa) — https://valorbrain.com.br/es/legal/dpa.md - [Política de Privacidad · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/legal/privacy) — https://valorbrain.com.br/es/legal/privacy.md - [Subprocesadores · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/legal/subprocessors) — https://valorbrain.com.br/es/legal/subprocessors.md - [Términos de Uso · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/legal/terms) — https://valorbrain.com.br/es/legal/terms.md - [Precios · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/pricing) — https://valorbrain.com.br/es/pricing.md - [75,5% en BEAM-100K: lo que el esfuerzo de razonamiento le hace a un pipeline de memoria](https://valorbrain.com.br/es/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort) — https://valorbrain.com.br/es/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort.md - [La Calidad de la Memoria Vale Más Que el Lector: Evidencia del BEAM-100K](https://valorbrain.com.br/es/research/memory-quality-beats-reader-quality-beam-100k) — https://valorbrain.com.br/es/research/memory-quality-beats-reader-quality-beam-100k.md - [La pila de memoria sombra](https://valorbrain.com.br/es/research/shadow-memory-stack) — https://valorbrain.com.br/es/research/shadow-memory-stack.md - [ROI · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/roi) — https://valorbrain.com.br/es/roi.md - [Seguridad · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/security) — https://valorbrain.com.br/es/security.md - [Estado · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/status) — https://valorbrain.com.br/es/status.md - [Casos de uso · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/use-cases) — https://valorbrain.com.br/es/use-cases.md - [Soporte con el historial del cliente a mano · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/atendimento) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/atendimento.md - [Consultoras y agencias · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/consultorias) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/consultorias.md - [Educación y nivel superior · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/educacao-ensino-superior) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/educacao-ensino-superior.md - [Memoria de ingeniería para agentes de código · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/engenharia) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/engenharia.md - [Premisas financieras con vigencia y fuente · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/financeiro) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/financeiro.md - [Industria y manufactura · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/industria-manufatura) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/industria-manufatura.md - [Estudios de abogacía · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/juridico-escritorios) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/juridico-escritorios.md - [Memoria jurídica con precedente y provenance · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/juridico) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/juridico.md - [Logística y supply chain · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/logistica-supply) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/logistica-supply.md - [Brand voice que llega al agente · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/marketing) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/marketing.md - [Runbooks que saben que la infra cambió · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/operacoes) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/operacoes.md - [Memoria de RRHH con versión y vigencia · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/rh) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/rh.md - [Salud y clínicas · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/saude-clinicas) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/saude-clinicas.md - [Seguros · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/seguros) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/seguros.md - [Servicios financieros y fintech · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/servicos-financeiros) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/servicos-financeiros.md - [Memoria compartida para software y SaaS · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/software-saas) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/software-saas.md - [Telecom · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/telecom) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/telecom.md - [Retail y e-commerce · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/varejo-ecommerce) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/varejo-ecommerce.md - [Memoria de cuentas para ventas y RevOps · ValorBrain](https://valorbrain.com.br/es/verticais/vendas) — https://valorbrain.com.br/es/verticais/vendas.md --- # ValorBrain — Memória compartilhada para pessoas e agentes de IA O ValorBrain é a memória compartilhada que faz o trabalho continuar quando a pessoa, o agente ou o modelo muda. Decisões, regras e handoffs capturados no fluxo — e entregues ao próximo com fonte, permissão, versão e histórico. Company Brain para pessoas e agentes de IA. O contexto não deveria recomeçar a cada agente: o ValorBrain é a **memória compartilhada** que faz o trabalho continuar quando a pessoa, o agente ou o modelo muda. Decisões, regras e handoffs capturados no fluxo — e entregues ao próximo com fonte, permissão, versão e histórico. Dados no Brasil · LGPD · isolamento por tenant. ## O problema: sua equipe já explicou isso antes Com três ou mais agentes em operação, o contexto se fragmenta mais rápido do que qualquer wiki consegue acompanhar. O custo não aparece numa linha do orçamento: aparece em briefing repetido, resposta desatualizada e retrabalho. 1. **Contexto fragmentado** — A decisão ficou no chat do Claude Code, o porquê está no PR e a exceção, na cabeça de quem estava na reunião. O Cursor não vê nada disso. (“Isso foi decidido onde mesmo?”) 2. **Briefings repetidos** — Cada agente novo pede o mesmo contexto. O time cola o mesmo PDF, o mesmo ADR, a mesma política. De novo, para o terceiro agente da semana. (“Vou colar o documento de novo.”) 3. **Documento velho virando resposta** — A regra mudou na terça; o agente responde com a versão de março. Ninguém percebe até o cliente, o auditor ou o plantão perceber. (“Essa regra não tinha mudado?”) 4. **Permissões refeitas** — Cada ferramenta tem seu próprio controle de acesso. Conectar mais um agente vira um projeto de governança começando do zero. (“Esse agente pode ver o financeiro?”) ## Como funciona: o contexto nasce do trabalho. E volta para ele. Nada de projeto de modelagem antes de começar. O ValorBrain captura o que já acontece nas sessões dos agentes e nas ferramentas do time, estrutura em memória viva e entrega ao próximo que precisa, com governança aplicada antes do prompt. 1. **Captura** — Captura sem atrito. Hooks no ciclo dos agentes registram decisões, pendências e handoffs enquanto o trabalho acontece. Documentos, transcrições e a REST API completam o quadro. Hooks: context-surfacing, decision-extractor, handoff-generator, feedback-loop, precompact-extract, postcompact-inject, curator-nudge. 2. **Memória viva** — Memória com tempo, versão e conflito. Cada unidade de contexto tem tipo, fonte, responsável e validade temporal. Quando algo muda, a versão anterior é superada, não apagada. Conflitos entre fontes aparecem antes de virar resposta. 3. **Entrega** — No agente, na hora da pergunta. O contexto chega por MCP, REST API, session bootstrap e handoff entre agentes. A recuperação é híbrida e ordenada pelo que importa para quem pergunta, e a resposta cita a fonte. 4. **Governança** — Permissão aplicada antes do prompt. O agente herda o acesso de quem o usa. Domínios sensíveis ficam isolados por tenant e por fonte; registros inconsistentes vão para quarentena antes de chegar a qualquer resposta. 5. **Prova** — Toda resposta sabe de onde veio. Provenance chain do documento de origem até a resposta. Toda leitura é rastreável. Sem contexto, o agente diz que não encontrou, e aponta a pessoa responsável, em vez de improvisar. ## Coerência multiagente: o contexto continua quando o agente muda Claude Code captura, o Cursor vê na próxima query. Hermes ingere de madrugada, e o agente da manhã recebe o bootstrap com o que mudou. Handoffs entre agentes são roteados, não perdidos em chats. Vive onde o trabalho já acontece: hooks e MCP no ciclo dos agentes; REST API para o resto. Agentes: Claude Code, Cursor, Kiro CLI, Codex, Devin, Hermes, OpenClaw, ChatGPT, Gemini e agentes internos via MCP/API. Fontes (BYOK/OAuth): GitHub, Notion, Slack, Google Drive, Linear, HubSpot, Jira, Granatum. ## Governança antes do prompt Permissões por pessoa e por fonte aplicadas na camada semântica. O agente herda o acesso de quem o usa; domínios sensíveis ficam isolados; toda leitura é rastreável. Sem contexto, a resposta diz isso, e aponta a pessoa responsável. - **Permissões herdadas** — O agente acessa só o que a pessoa que o usa pode ver: por pessoa e por fonte. - **Isolamento por tenant** — RLS multi-tenant. Domínios sensíveis, como fiscal ou M&A, ficam isolados. - **Versão e supersessão** — A nova regra supera a anterior sem apagar o histórico. - **Conflito e contradição** — Fontes que discordam são sinalizadas para revisão humana antes de virar resposta. - **Quarentena SHACL** — Registros que violam o schema ficam fora das respostas até serem corrigidos. - **Provenance chain** — Da fonte original à resposta final, cada passo fica registrado. - **Drift e reality probes** — Documentação comparada com o sistema real; divergência vira alerta, não surpresa. - **Auditoria de leitura** — Quem leu, por meio de qual agente, em qual versão. Toda leitura é rastreável. Operação e confiança: dados no Brasil · LGPD; isolamento por tenant; permissões por pessoa e fonte; auditoria de toda leitura; sem chamadas outbound do engine. Os conectores vivem no SaaS; o engine não faz chamadas outbound. ## Verticais: o mesmo coração, no fluxo do seu time O mecanismo é o mesmo; muda o que vale lembrar. Cada vertical traz cenário, agentes típicos, schema pack e os indicadores que fazem sentido acompanhar, sem metas inventadas. Departamentos: Engenharia & Produto, Dados & IA, Operações & Infraestrutura, Atendimento & Suporte, Vendas & RevOps, Marketing & Conteúdo, Jurídico & Compliance, Financeiro & Controladoria, Pessoas & RH. Páginas por vertical em [/verticais](/verticais). ## Para quem decide: uma camada, cinco perguntas diferentes - **CTO · VP Eng · Plataforma** — Decide arquitetura, isolamento, integração e o custo de reexplicar tudo a cada agente. “Já temos wiki, Notion e RAG.” — Wiki é estática e RAG só responde. O ValorBrain versiona, cruza fontes, aplica permissões herdadas e entrega por MCP a qualquer agente. - **Head de IA · Dados** — Decide a velocidade de adoção entre agentes, sem perder governança. “Vai dar trabalho manter.” — A captura acontece por hooks automáticos no ciclo dos agentes; schema packs dão estrutura por área. - **COO · Operações · Atendimento** — Decide continuidade operacional e retrabalho entre turnos e ferramentas. “Meu time não vai usar mais uma ferramenta.” — Ninguém precisa abrir outra tela: o contexto chega dentro das ferramentas que o time já usa. - **Jurídico · Compliance · RevOps** — Decide auditoria, versão vigente e rastreabilidade. “E o risco de vazar ou usar versão velha?” — Cada regra tem versão, vigência e responsável; mudanças relevantes passam por revisão humana. - **Fundador · CEO** — Decide quanto cada novo agente acrescenta. “Por que agora?” — Cada agente que entra sem contexto multiplica o recomeço; com memória compartilhada, cada novo agente começa do contexto acumulado. ## Prova: números com as ressalvas ao lado Se o contexto certo não chega ao agente, ele recomeça. Por isso medimos recuperação: recall alto é pré-condição da continuidade, não a garantia de uma resposta correta. - **96,58% R@10 no LoCoMo** (run 2026-07-29, 1918/1986 perguntas) · +2,1 pp vs líder open-source publicado (94,5%). - **80,8% de acurácia binária end-to-end no BEAM-100K** (323/400 corretas em 20 conversas; run 2026-08-23). - Retrieval LoCoMo: ~0,84 s por query em CPU · 0 chamadas de LLM no ranking. - Disclosure obrigatória do BEAM-100K: reader GLM-5.3 Flash (Ox Alpha); juiz GLM-5.2; effort=max; run 2026-08-23; ~44% mais lenta que o effort padrão; o leitor é do cliente — os resultados variam com o modelo. O ValorBrain não vende chamadas de LLM: a memória é o produto. Leia antes de citar: são benchmarks internos de recuperação, não peer-reviewed; não medem QA end-to-end; R@10 indica se o trecho relevante aparece entre os 10 primeiros resultados recuperados. Método completo em [/benchmarks](/benchmarks). Pipeline de recuperação: pergunta → expansão de query (intenção) → BM25 PT/EN + vetores densos → RRF → PageRank personalizado → cross-encoder → MMR → contexto com fonte. ## Preços: comece com um projeto Prove no seu fluxo real antes de qualquer contrato. - **Free** — Um projeto, para provar no seu fluxo real, com os seus agentes. Captura por hooks, memória viva com versão e fonte, entrega por MCP e REST API. - **Solo, Núcleo e Operação** — a partir de R$ 199/mês. Para times com vários projetos, áreas e agentes compartilhando o mesmo contexto. - **Enterprise** — a partir de R$ 4.997/mês. Isolamento por tenant e permissões por pessoa e fonte, auditoria e provenance chain, dados no Brasil · LGPD. Escopo e limites de cada plano são confirmados no cadastro ou na conversa comercial. ## Perguntas frequentes - **Já temos Notion ou uma wiki.** Wiki é estática. O ValorBrain versiona, cruza fontes, injeta o contexto no agente e mostra conflito quando duas fontes discordam. A wiki pode continuar existindo, como uma das fontes. - **Isso não é só RAG?** RAG responde a uma pergunta. O ValorBrain mantém decisão, permissão, versão e handoff entre agentes, e sabe quando uma resposta ficou velha porque a regra mudou. - **Vai ser mais uma ferramenta para o time abrir?** Não. Ele vive nos hooks e no MCP dos agentes que o time já usa. - **E a privacidade dos dados?** Dados no Brasil, em conformidade com a LGPD. Isolamento por tenant, permissões herdadas, auditoria de leitura e nenhuma chamada outbound a partir do engine. - **E se o agente usar uma versão antiga?** Cada unidade tem vigência (as_of) e supersessão. Não prometemos infalibilidade — prometemos rastreabilidade. - **Preciso reescrever o que já temos?** Não. Documentos, decisões e transcrições existentes entram por ingestão, e o versionamento começa dali. - **Quanto trabalho dá para manter?** Hooks automáticos fazem a captura; memory health e auditoria mostram o que envelheceu. A curadoria humana entra onde faz diferença. ## Próximo passo Menos recomeço. Mais continuidade. Contato: valorbrain@valor.digital. Segurança: [/security](/security) · Benchmarks: [/benchmarks](/benchmarks) · Sobre: [/about](/about). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/ Espelho: https://valorbrain.com.br/index.md --- # Sobre · ValorBrain Quem faz o ValorBrain e por quê: um fundador, uma tese (memória compartilhada entre pessoas e agentes) e um produto dogfoodado no próprio trabalho. O ValorBrain existe porque o contexto do trabalho vivia morrendo: a decisão ficava num chat, o porquê num PR, o resto na cabeça de quem participou. Esta página conta quem constrói o produto e em que tese ele se apoia. ## A tese: o trabalho continua - Pessoa sai de férias, agente é trocado, modelo melhor aparece no mês seguinte. Em todos esses casos o trabalho tem de continuar, e continua do jeito que está: alguém reexplica o contexto, o agente novo recomeça do zero, a decisão antiga é rediscutida como se nunca tivesse sido tomada. - A aposta do ValorBrain é simples de dizer: memória de empresa é compartilhada ou não serve. Fica num lugar só, com versão, fonte e permissão, e é entregue a quem pergunta, seja pessoa seja agente. Quando algo muda, a versão anterior é superada, não apagada. - O produto é construído dentro dessa tese: o próprio desenvolvimento do ValorBrain roda sobre ele. Se a memória não aguentasse o nosso trabalho, não sobreviveria ao seu. ## De onde veio - A Valor Digital roda produtos B2B em Itapema, Santa Catarina, desde 2024, com agentes de IA no dia a dia de código, operações, marketing e jurídico. O problema que se repetia: cada sessão começava do zero. Decisão tomada no Claude não aparecia no Cursor. Handoff era colar texto na mão. Contexto morria quando o chat fechava. - O espaço open-source tem muito trabalho bom: QMD, A-MEM, MAGMA, Honcho, MemPalace, Hindsight, supermemory, mem0 e outros resolvem pedaços do problema, alguns muito bem. O que nenhum deles fechava era o produto inteiro: multi-tenant com isolamento de verdade, MCP hosteado, governança com auditoria, conectores OAuth e conta que uma empresa consegue contratar. - O ValorBrain é a ferramenta que faltava para o nosso próprio trabalho, aberta para outros times. A comparação honesta, feature a feature, está em [/comparison](/comparison). Padrões que estudamos e integramos: QMD, A-MEM, MAGMA, Honcho, Hindsight, MemPalace, supermemory, mem0, Engram, Thoth. Integramos ideias de papers e repos públicos. ## No que acreditamos - **Memória é infraestrutura** — Ela decide se o seu agente é útil amanhã ou só ontem. Infraestrutura se opera com versão, auditoria e fallback, não com fé. - **Isolamento desde o primeiro dia** — Row-level security por tenant desde o início da engine. - **Cross-agent é o produto** — Claude, Cursor, Kiro e Hermes lendo a mesma memória, com a fonte citada, é o que faz o trabalho continuar. - **Honesto sobre o que falta** — Benchmarks internos com método e ressalva na mesma página ([/benchmarks](/benchmarks)). O que ainda não foi verificado aparece como em preparação, sem data prometida ([/security](/security)). ## A empresa O ValorBrain é um produto da Valor Digital. Gus é o fundador: projeta, escreve e mantém o produto com uma frota de agentes de IA operando sobre a mesma memória que o produto vende. Time pequeno é um fato, não uma fase; o custo dessa escolha aparece no roadmap e a vantagem aparece na coerença. O código é fechado, por segurança. O roadmap é público, versão por versão, em [/changelog](/changelog). - **Onde:** Itapema, Santa Catarina, Brasil - **Quem:** Gus, fundador, com agentes de IA em operação - **Desde:** 2024 (Valor Digital) · ValorBrain em desenvolvimento desde 2026 - **Contato:** valorbrain@valor.digital --- Fonte: https://valorbrain.com.br/about Espelho: https://valorbrain.com.br/about.md --- --- agent_auth: bearer auth_type: oauth2 token_format: vbm_ token_issuer: workspace (human-created MCP token) or OAuth authorization server header: Authorization mcp_endpoint: https://mcpbrain.valor.digital/mcp oauth_discovery: https://valorbrain.valor.digital/.well-known/oauth-authorization-server protected_resource: https://valorbrain.valor.digital/.well-known/oauth-protected-resource --- > Nota: este dominio e o site publico do ValorBrain. O servico descrito aqui (MCP, OAuth, API) roda em https://valorbrain.valor.digital - os endpoints abaixo apontam para ele. # auth.md — ValorBrain authentication for agents One OAuth access token covers MCP and SaaS ingest. The other credentials below exist for narrower cases; do not substitute one for another. ## MCP and memory tools - MCP endpoint: https://mcpbrain.valor.digital/mcp - Supported engine REST endpoint: https://valorbrain-api.valor.digital - OAuth discovery: https://valorbrain.valor.digital/.well-known/oauth-authorization-server - Protected resource metadata: https://valorbrain.valor.digital/.well-known/oauth-protected-resource - Direct token format: `vbm_…` - Header: `Authorization: Bearer ` Prefer OAuth when the client supports it. A human can create a dedicated MCP token at https://valorbrain.valor.digital/settings/mcp-tokens. The same scoped `vbm_…` token works on MCP, supported memory REST routes and SaaS ingest. It carries tenant, user and agent scope. Call `whoami` after connecting and stop if the workspace or user is wrong. ## Public SaaS ingest - Endpoint: `POST https://valorbrain.valor.digital/api/v1/ingest` - Credential: your `vbm_…` OAuth access token, or a workspace API key `fk_….sk_…` - Header: `Authorization: Bearer ` - Scope: an OAuth token needs `write`. Without it the answer is 403 with `error="insufficient_scope"`. - Contract: https://valorbrain.valor.digital/openapi.json The workspace it writes to comes from the credential, never from a header. On 401 and 403 the response carries `WWW-Authenticate: Bearer …, resource_metadata="https://valorbrain.valor.digital/.well-known/oauth-protected-resource"`, which is where an unauthenticated client starts. A workspace API key works only on the SaaS ingest endpoint. It is not an MCP token and does not authenticate dashboard knowledge routes. ## Device authorization for engine REST A headless client can request a device code from `POST https://valorbrain.valor.digital/api/v1/cli/device/code`. A human approves the displayed code at the returned verification URL. The client polls `POST https://valorbrain.valor.digital/api/v1/cli/device/token` and receives a `vb_…` engine REST token once. ## Dashboard session Dashboard APIs use the signed web session cookie. They are not a stable public integration contract. Use MCP, engine REST or SaaS ingest for agents and external systems. Never put tokens in prompts, source control, logs or shared memory. Use one token per agent or persona so it can be revoked without interrupting the others. --- # Benchmarks · ValorBrain LoCoMo recall@10 e acurácia BEAM-100K do engine de retrieval do ValorBrain, com método, run e as ressalvas na mesma página. Números de recuperação do engine, cada um com run e método declarado. O que os scores medem — e o que não medem — está aqui em cima, não no rodapé. ## Os dois números - **LoCoMo R@10: 96,58%** (run 2026-07-29) — 1918 de 1986 perguntas com a evidência no top 10; +2,1 pp vs o líder open-source publicado (94,5%). Pipeline completo, com ranking sem chamada de LLM. ~0,84 s por query em CPU. - **BEAM-100K: 80,8% de acurácia binária end-to-end** (run 2026-08-23) — 323 de 400 respostas corretas em 20 conversas. Não é recall de retrieval: mede a resposta final entre sessões. Disclosure obrigatória do BEAM-100K: reader GLM-5.3 Flash (Ox Alpha); juiz GLM-5.2; effort=max; run 2026-08-23; ~44% mais lenta que o effort padrão; o leitor é do cliente — os resultados variam com o modelo (podem melhorar com leitores mais fortes). O ValorBrain não vende chamadas de LLM: a memória é o produto. ## O que os benchmarks medem - Recuperação de evidência em conversas longas (LoCoMo recall@10). - Respostas end-to-end entre sessões (acurácia binária BEAM-100K). - Ranking sem chamada de LLM no caminho de retrieval. ## O que os benchmarks NÃO medem - Isolamento multi-tenant ou filtragem de permissão por papel. - Handoffs de equipe, gaps de conhecimento ou selos de origem e veracidade. - Fidelidade das citações do Ask ou latência sob carga real de tenants. LoCoMo mede retrieval; BEAM-100K mede respostas end-to-end em conversas sintéticas. Permissão, origem e continuidade entre pessoas e agentes pertencem à camada de produto e ficam fora dos dois scores. ## Leia antes de citar - São benchmarks internos de recuperação. Não são peer-reviewed. - Não medem QA end-to-end: a qualidade da resposta final também depende do modelo e do prompt. - R@10 indica se o trecho relevante aparece entre os 10 primeiros resultados recuperados. A tabela completa por conversa do run canônico LoCoMo (10 conversas, 1986 perguntas) está na página HTML: [/benchmarks](/benchmarks). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/benchmarks Espelho: https://valorbrain.com.br/benchmarks.md --- # 96,58% recall no LoCoMo: como construímos um engine de retrieval em CPU A arquitetura por trás do nosso pipeline de retrieval: BM25 + dense vectors + Personalized PageRank. Sem LLM no caminho de ranking. Autor: Gustavo Franson · Data: 2026-07-05 · Categoria: Engenharia · Tags: benchmarks, retrieval, LoCoMo, performance · Leitura: 6 Nosso run canônico da tabela completa mediu 96,58% recall@10 no LoCoMo. Esta é a arquitetura de retrieval por trás do resultado e por que o ranking não precisa de LLM. ## O benchmark LoCoMo (Long Context Memory) é um benchmark público e peer-reviewed para memória conversacional. Nossa tabela completa tem 1986 perguntas em 10 conversas. O líder open-source publicado (pmb) marcou 94,5%. O ValorBrain mediu 96,58%, uma margem de +2,1 pontos percentuais. ## O pipeline Nosso retrieval tem quatro estágios, fundidos num único scan de índice: 1. **BM25 (busca por palavra-chave)** pega queries de match exato. 2. **Dense vectors (LFM2.5-Embedding-350M)** tratam similaridade semântica. A troca de Jina v5-small para LFM2.5 levou o dense-only de 32,7% para 63,5% na ablação original. 3. **RRF (Reciprocal Rank Fusion)** funde os resultados BM25 e dense. 4. **Personalized PageRank** reordena os resultados por centralidade no grafo. Naquela ablação, este estágio acrescentou 2,4 pontos. ## Sem LLM no ranking O pipeline de ranking roda em CPU, abaixo de um segundo, com custo de token zero. Personalized PageRank é álgebra linear e não precisa de inferência de modelo. Isso separa o custo de busca dos tokens de OpenAI ou Anthropic. A geração da resposta continua sendo outra etapa e pode usar um modelo de linguagem. ## O que aprendemos - **O modelo de embedding respondeu pela maior parte do ganho.** A troca de Jina para LFM2.5 acrescentou 30,8 pontos na ablação original. - **Busca híbrida cobre falhas diferentes.** Dense-only perde matches exatos; BM25-only perde matches semânticos. - **Personalized PageRank é barato.** Uma operação de matriz por query entregou o ganho final baseado no grafo. ## A camada end-to-end LoCoMo mede retrieval. No BEAM-100K, o pipeline end-to-end acertou 323/400 perguntas (80,8% de acurácia binária) em 20 conversas. O run de 2026-08-23 usou GLM-5.3 Flash (Ox Alpha), effort=max e juiz GLM-5.2. O effort máximo acrescentou cerca de 44% de latência sobre o padrão; essa é uma configuração de benchmark, não o padrão de chat. Veja a [metodologia](/benchmarks) e o [relatório completo do run](/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/blog/97-percent-recall-how-we-did-it Espelho: https://valorbrain.com.br/blog/97-percent-recall-how-we-did-it.md --- # Como dar o contexto da empresa para a IA (sem um projeto de seis meses) A versão honesta: conecte o material que já existe, mantenha permissão por pessoa e exija que toda resposta cite a fonte. Quatro passos, e os três erros que mais custam tempo. Autor: Equipe ValorBrain · Data: 2026-07-26 · Categoria: Guia · Tags: contexto, IA na empresa, base de conhecimento, LGPD · Leitura: 7 Resposta curta primeiro: o caminho é conectar o material que já existe a um sistema que busca dentro dele, mantém as permissões de cada pessoa e exige que toda resposta diga de qual documento ela saiu. Fazer fine-tuning de um modelo com documentos internos é o jeito caro de chegar a um resultado pior. As pessoas esperam algo mais difícil porque a primeira tentativa costuma ser. Alguém cola uma política no ChatGPT, recebe uma resposta boa, e concluí que a empresa precisa de "um projeto de IA". Seis meses depois existe uma proposta de data lake e ninguém consegue fazer uma pergunta ainda. ## O que "contexto" quer dizer aqui A sua empresa já sabe a resposta de quase toda pergunta que recebe. O conhecimento existe — num drive, numa conversa fechada, na cabeça de quem negociou aquele contrato. O que falta é uma forma de perguntar. Então o objetivo não é ensinar o seu negócio para um modelo. É tornar o seu próprio material respondível, dentro das ferramentas que as pessoas já usam, com as permissões que já existem. ## Quatro passos 1. **Escolha uma pergunta que dói.** Uma pergunta, não uma categoria. "Qual prazo de entrega a gente promete?" "Quais clientes estão na tabela antiga?" Aquela em que alguém interrompe um colega toda semana. 2. **Conecte as fontes que respondem ela.** Google Drive, Notion, GitHub, Linear, Slack. Não tudo o que você tem; os dois ou três lugares que respondem *aquela* pergunta. 3. **Pergunte e confira a citação.** Resposta sem fonte é chute com confiança. Se o sistema não mostra o documento, você não pode liberar isso para ninguém além de você mesmo. 4. **Só depois amplie.** A próxima pergunta, a próxima fonte, o próximo time. Valor no primeiro dia e efeito composto depois; um rollout big-bang não entrega nenhum dos dois. ## Três erros que custam mais caro **Fazer fine-tuning com documentos internos.** É lento, é caro a cada atualização, o modelo não consegue citar nada, e ele vai afirmar uma política revogada com a mesma segurança com que afirma a atual. Busca (retrieval) não é a alternativa barata ao fine-tuning aqui — é a correta. **Deixar permissão para depois.** No instante em que um assistente responde a partir do material da empresa, ele pode vazar. Tabela de salários, contrato não assinado, dado de um cliente numa conversa de suporte. Permissão não é algo que se adiciona depois, porque "depois" é o dia em que alguém faz a pergunta errada e recebe resposta. A regra que vale insistir: um agente que pergunta em nome de alguém herda o acesso daquela pessoa, nunca mais que isso. **Confiar no histórico de chat como memória.** Histórico de conversa é por pessoa, por ferramenta, e desaparece. O que você quer guardado é a decisão e a fonte dela, não a transcrição que produziu a decisão. ## O que o ValorBrain faz sobre isso Construímos o produto em cima exatamente das duas restrições acima: [a resposta cita o documento](/benchmarks) de onde saiu, e [a permissão é aplicada por pessoa](/security) — inclusive quando é um agente de IA perguntando em nome dela. Ele conecta as fontes listadas acima e responde dentro do Claude, do Cursor e de qualquer cliente MCP, além da própria interface. Em benchmark público, quando a resposta existe no material, encontramos ela entre os 10 primeiros resultados em 96,58% dos casos (LoCoMo, 1986 perguntas). Também publicamos onde falhamos. Os dados ficam no Brasil, sob a LGPD, e no plano Enterprise rodam inteiramente na sua infraestrutura. [Começar é grátis](/pricing): plano grátis, sem cartão. Cinco minutos para conectar a primeira fonte é uma estimativa honesta; um projeto de seis meses não é. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/blog/como-dar-o-contexto-da-empresa-para-a-ia Espelho: https://valorbrain.com.br/blog/como-dar-o-contexto-da-empresa-para-a-ia.md --- # 5 coisas que aprendemos construindo uma base de conhecimento pra times de IA Depois de 6 meses usando ValorBrain com nosso próprio time, cinco lições de engenharia: o que mudou no plano e o que mudou na arquitetura. Autor: Gustavo Franson · Data: 2026-05-20 · Categoria: Engenharia · Tags: lessons learned, engineering, product development · Leitura: 5 Rodamos ValorBrain internamente desde dezembro de 2025. Nosso time usa Claude Code, Cursor, e Kiro diariamente. Três dessas lições contradisseram o que planejamos. ## 1. Agents escrevem mais do que leem Achávamos que agents consultariam mais a base de conhecimento. Na verdade, eles escrevem nela constantemente — cada decisão, cada observação, cada nota de handoff. O volume de ingestão é 5x o volume de queries. Isso mudou nossa arquitetura. Otimizamos pra throughput de escrita primeiro, latência de leitura segundo. ## 2. Metadata importa mais que conteúdo Texto bruto é buscável, mas metadata é o que torna útil. Tags como "decision", "preference", "problem" deixam agents filtrar resultados por tipo. Timestamps deixam priorizar conhecimento recente. Tags de fonte (qual agent escreveu) adicionam sinais de credibilidade. Passamos mais tempo na taxonomia de tipos de conteúdo do que no algoritmo de busca. ## 3. Memória cross-agent cria comportamento emergente Quando o Claude Code captura uma decisão e o Cursor lê depois, o Cursor começa a fazer sugestões alinhadas com a decisão, mesmo sem ninguém ter dito explicitamente pra ele. A memória compartilhada cria coordenação implícita. Não desenhamos isso. Acontece quando agents compartilham contexto. ## 4. Tenants se importam mais com isolamento que features Clientes enterprise não perguntam "quão rápida é sua busca?" primeiro. Perguntam "como vocês isolam meus dados?" Row-level security, encryption at rest, e audit logs vêm antes de qualquer discussão de feature. Re-ordenamos nosso roadmap pra priorizar segurança e compliance cedo. ## 5. O valor real está nas lacunas O conhecimento mais útil não é o que está documentado. É o que está na cabeça das pessoas — "a gente tentou esse approach e não funcionou porque...", "o cliente pediu especificamente...", "não mexa nessa config, vai quebrar staging." O ValorBrain captura esse conhecimento ambiente quando agents escrevem durante suas sessões. Com o tempo, as lacunas na sua documentação se preenchem sozinhas. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/blog/five-things-we-learned-building-valorbrain Espelho: https://valorbrain.com.br/blog/five-things-we-learned-building-valorbrain.md --- # MCP em 3 minutos: o que é e por que importa Model Context Protocol é como agents IA falam com ferramentas externas. Versão pra devs. Autor: Gustavo Franson · Data: 2026-05-25 · Categoria: Técnico · Tags: MCP, AI agents, protocol, developer tools · Leitura: 3 MCP significa Model Context Protocol. A Anthropic lançou no final de 2024 como um padrão pra modelos de IA interagirem com ferramentas e fontes de dados externas. Se você já usou Claude Code com tools como leitores de arquivo, web search, ou queries de banco — você usou MCP sem saber. ## Como funciona Um servidor MCP expõe um conjunto de "tools" que um agent de IA pode chamar. Cada tool tem um nome, uma descrição, e um JSON schema pra suas entradas. O agent decide quando chamar um tool baseado no que está tentando fazer. Exemplo: um servidor ValorBrain MCP expõe tools como `search`, `store`, `whoami`. Quando você pergunta pro seu agent "o que decidimos sobre billing semana passada?", ele chama `search` com essa query. O servidor retorna documentos relevantes. O agent sintetiza uma resposta. ## Por que importa pra times Antes do MCP, cada integração de tool de IA era custom. Você escrevia um plugin específico pro Cursor, outro pro Claude Code, outro pro Kiro. Cada um com sua própria auth, sua própria API, suas próprias peculiaridades. MCP te dá um servidor que funciona com qualquer agent compatível. Escreve a integração uma vez, usa em todo lugar. ## ValorBrain e MCP O ValorBrain é um servidor MCP. Seus agents se conectam a ele como se conectariam a qualquer servidor MCP — via arquivos de config ou variáveis de ambiente. A diferença é que o ValorBrain adiciona multi-tenancy, memória persistente, e compartilhamento de conhecimento cross-agent por cima do protocolo básico. Sua sessão de Claude Code escreve uma decisão. Sua sessão do Cursor lê. Ambas usam tools MCP padrão. Nenhuma integração custom necessária. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/blog/mcp-explained-for-developers Espelho: https://valorbrain.com.br/blog/mcp-explained-for-developers.md --- # Por que seus agents IA ficam esquecendo as coisas Cada agent começa do zero. Decisões tomadas em uma sessão somem na próxima. Ve como memória compartilhada resolve isso. Autor: Gustavo Franson · Data: 2026-05-28 · Categoria: Produto · Tags: AI agents, knowledge management, productivity · Leitura: 4 Sua sessão do Claude Code termina. Amanhã, o Cursor começa do zero. A decisão sobre por que você escolheu PostgreSQL ao invés de MongoDB? Sumiu. O design de API que seu time concordou semana passada? Ninguém lembra dos detalhes. Esse é o estado padrão pra times usando agents de IA pra código. Cada sessão é isolada. Cada agent é uma folha em branco. ## O custo de esquecer Acumula rápido. Um dev gasta 20 minutos re-explicando contexto pro Cursor. Outro re-deriva uma decisão que já foi tomada numa sessão de Claude Code na terça passada. Um terceiro pergunta no Slack "a gente já decidiu sobre X?" e recebe três respostas conflitantes. O problema não é que agents de IA são ruins em lembrar. Eles não compartilham memória nenhuma. ## Como memória compartilhada funciona O ValorBrain dá a cada agent do seu time acesso à mesma base de conhecimento. Quando o Claude Code captura uma decisão sobre sua arquitetura de auth, o Cursor pode consultar cinco minutos depois. Quando o Kiro aprende que seu ambiente de staging usa um schema de DB diferente, esse conhecimento fica. Funciona via MCP (Model Context Protocol). Cada agent se conecta ao ValorBrain como um servidor MCP. Leituras passam por busca semântica. Escritas passam por ingestão estruturada. Tudo é isolado por tenant. ## O que muda na prática Times que mudam pra memória compartilhada reportam três coisas: 1. **Menos trabalho repetido.** Cada agent segue do contexto que a última sessão deixou pronto. 2. **Menos contradições.** Quando todos os agents compartilham a mesma fonte de verdade, param de dar conselhos conflitantes. 3. **Onboarding mais rápido.** Novos membros do time (humanos ou IA) consultam a base de conhecimento em vez de interromper devs seniores. A mudança é sutil, mas compõe. Cada sessão que escreve na memória compartilhada torna cada sessão futura mais inteligente. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/blog/why-your-team-needs-a-shared-memory Espelho: https://valorbrain.com.br/blog/why-your-team-needs-a-shared-memory.md --- # Comparação · ValorBrain Matriz de features entre ValorBrain e memórias para agentes de IA: storage, retrieval, governança e operação, com disclosure e fontes na mesma página. Comparação com mem0, MemPalace, supermemory e Honcho. O critério é produto usável no dia a dia de um time, não componente isolado. Onde não existe dado público, a célula diz isso em vez de estimar. A matriz completa, feature a feature, está na página HTML: [/comparison](/comparison). ## O que a matriz cobre - **Storage e isolamento** — multi-tenant via Postgres RLS, self-host, on-prem (zero terceiros), backend de vetores (pgvector). - **Recuperação** — híbrido (BM25 + vetor + RRF), PageRank personalizado, cross-encoder, MMR. - **Mecânica de memória** — versão e supersessão, validade temporal (as_of), conflito e quarentena, provenance chain. - **Multi-agente** — MCP hosteado, handoffs entre agentes, hooks nativos no ciclo dos agentes. - **Integração** — conectores OAuth: 8 fontes em operação (GitHub, Notion, Slack, Google Drive, Linear, HubSpot, Jira, Granatum). Webhook em tempo real só para GitHub e Jira; as demais entram por sync agendado. - **Domínio** — schema packs por departamento e indústria. - **Operação** — SLA, on-prem sob contrato, sem cota de requests nos planos pagos. ## Prova Benchmark do ValorBrain na linha de prova: 96,58% R@10 LoCoMo · 80,8% binário BEAM-100K. Run BEAM de 2026-08-23: reader GLM-5.3 Flash (Ox Alpha), juiz GLM-5.2, effort=max, ~44% mais latência que o effort padrão. É configuração de benchmark, não o padrão de chat. Método e limites em [/benchmarks](/benchmarks). Benchmarks internos de recuperação; não são peer-reviewed nem QA end-to-end. ## Disclosure O ValorBrain integra padrões publicados em papers e projetos open-source (QMD, A-MEM, MAGMA, Honcho, MemPalace, supermemory e outros). A tabela compara produto usável, não componentes isolados. Avaliamos cada ferramenta pela documentação e pelo produto público na data da atualização; nenhuma célula de concorrente é um número medido por nós. Zep e LangMem ficam de fora da tabela: não há dado público suficiente para compará-los feature a feature sem inventar. Quando existir, entram. Atualizado em 24/09/2026. Imprecisão? valorbrain@valor.digital. ## Ainda em dúvida? Minutos de setup. Comece por um projeto de graça e compare no seu próprio stack. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/comparison Espelho: https://valorbrain.com.br/comparison.md --- # Conectar fontes · ValorBrain A conexão de agentes e conectores vive no app do produto. Redirecionando. ## A conexão de fontes mora no app Conectores OAuth e agentes ficam no painel do produto, em valorbrain.valor.digital. Você está sendo levado para lá; se nada acontecer, use o botão abaixo. - Continuar para o app: - Voltar para a home: [/](/) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/connect Espelho: https://valorbrain.com.br/connect.md --- # Contato · ValorBrain Email direto com o time do ValorBrain: valorbrain@valor.digital. Memória compartilhada para pessoas e agentes de IA. Fale com a gente: email direto com o time que constrói o ValorBrain — sem fila de ticket, sem intermediário. ## Email - **valorbrain@valor.digital** — chega direto no time. Respondemos em até 1 dia útil. ## Prefere contar o cenário por formulário? Descreva o que você quer resolver com memória para agentes — retornamos com um próximo passo concreto, não com panfletagem. O formulário coleta telefone e mensagem, e abre em [valorbrain.com.br/contact](/contact). Ao escrever, você compartilha os dados do seu email com a gente. Usamos só para responder — nada de lista, nada de revenda (LGPD). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/contact Espelho: https://valorbrain.com.br/contact.md --- # Para desenvolvedores · ValorBrain Quickstart MCP, API REST com OpenAPI, autenticação por token e a documentação para agentes — tudo para construir com o ValorBrain. O portal para construir com o ValorBrain: MCP, API REST e documentação para agentes, em [valorbrain.com.br/developers](/developers). ## Quickstart MCP - Endpoint: `https://mcpbrain.valor.digital/mcp` (Streamable HTTP) - Configuração pronta em [/well-known/mcp.json](/.well-known/mcp.json) — copia o bloco `mcpServers` para o cliente - Token criado por um humano no workspace: [guia do token MCP](https://valorbrain.valor.digital/guides/mcp-token) ## API REST - Base: `https://valorbrain.valor.digital` · spec OpenAPI em [/openapi.json](https://valorbrain.valor.digital/openapi.json) - Referência navegável: [api-docs](https://valorbrain.valor.digital/api-docs) · catálogo: [/well-known/api-catalog](/.well-known/api-catalog) - Autenticação: bearer `vbm_…` — contrato completo em [/auth.md](/auth.md) ## Primeiro passo Crie um workspace e conecte seu primeiro agente: [onboarding](https://valorbrain.valor.digital/onboarding/connect-agent) (o plano de entrada permite provar no fluxo real; os degraus pagos têm preço publicado em /pricing). ## Para agentes de IA [/llms.txt](/llms.txt) (índice) · [/llms-full.txt](/llms-full.txt) (completo) · espelho `.md` por página · [agent-card](/.well-known/agent-card.json) · [security.txt](/.well-known/security.txt) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/developers Espelho: https://valorbrain.com.br/developers.md --- # Enterprise · ValorBrain Governança com evidência para contratos enterprise: isolamento por tenant, ACL por fonte, auditoria imutável, dados no Brasil, on-prem ou instância dedicada sob contrato. Para empresas que precisam responder por cada acesso: isolamento por tenant no banco, permissão por pessoa e por fonte, trilha de mutação imutável e dados em hardware nosso, no Brasil. O que está verificado e o que ainda não está fica na mesma página. ## O que hoje é verificado, com evidência Cada controle abaixo foi conferido no código e na configuração de produção em 2026-09-24. A lista completa, com o método de verificação, está na página de segurança ([/security](/security)). - Isolamento por tenant (RLS) - ACL por fonte, com validade e motivo - Trilha de mutação imutável - Provenance dos fatos - Segredos via OpenBao (AppRole) - Dados no Brasil - Subprocessadores documentados ## O que ainda não fechou verificação Sem check verde e sem data prometida: read-log de leituras, criptografia de disco em repouso, certificação SOC 2. ## Como a oferta enterprise funciona A partir de R$ 4.997/mês, com escopo por contrato: proposta, contrato, NF e boleto, sem cartão em nenhum momento. - **On-prem ou instância dedicada** — O mesmo engine do SaaS na sua rede (zero terceiros no perímetro, incluindo o modelo que gera a resposta), ou uma instância nossa que atende só a sua conta. Sob contrato. - **Implantação acompanhada** — Nossa equipe implanta com a sua: Postgres com as extensões, engine, embedding e rerank no seu hardware, com tuning do retrieval para o seu corpus antes do go-live. - **Operação contínua** — Migrations, upgrades e monitoramento junto com o seu time. SLA com janela de resposta e escalation definidos em contrato, com gerente de conta. - **Sem contagem** — Pessoas, documentos e buscas sem cota nos planos pagos. Cota é o que faz um time abandonar a ferramenta no dia 20 do mês. - **Migração e treinamento** — Documentos, decisões e transcrições que já existem entram por ingestão, sem reescrever o passado; o versionamento começa dali. Seu time aprende a operar o painel e os hooks. ## Como se contrata Feito para política de compras de empresa, em quatro passos. 1. **Conversa de 30 minutos** — Entendemos o caso: volume de documentos, sistemas de origem, onde o dado pode morar. Saímos com um escopo de POC. 2. **POC com contrato** — Um piloto do seu corpus real, com benchmark antes e depois e respostas com fonte citada no seu próprio ambiente. 3. **Implantação acompanhada** — Engine no perímetro combinado, tuning de retrieval e validação com o seu time antes do go-live. 4. **Operação** — SLA ativo, upgrades acompanhados e revisão periódica do valor entregue, medida no painel em vez de estimada. ## Seu dado é sensível demais para SaaS multi-tenant? É exatamente para isso que existe a oferta enterprise. Escreva para valorbrain@valor.digital; respondemos com proposta em até 2 dias úteis. Estado dos controles revisado em 2026-09-24; a próxima revisão acompanha cada mudança de infraestrutura. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/enterprise Espelho: https://valorbrain.com.br/enterprise.md --- # Ajuda e perguntas frequentes · ValorBrain Setup, agentes e MCP, planos, segurança e problemas comuns. As perguntas que a gente mais recebe, com a resposta curta e o link para a fonte completa. Respostas curtas para as perguntas que mais chegam, organizadas por tema. Quando a resposta completa vive nos docs ou no painel, o link está junto da resposta. ## Links rápidos - **Docs** — Documentação técnica e guias de setup: - **Entrar no painel** — App do produto (conta necessária): - **Benchmarks** — Método, runs e as ressalvas: [/benchmarks](/benchmarks) - **Status** — Disponibilidade e incidentes: ## Começando Primeiros passos: conta, primeiro agente, primeiro conteúdo. Perguntas: Como criar minha conta? · Quanto custa para começar? · Quais agentes posso conectar? · Quanto tempo leva o setup? ## Agentes e MCP Como os agentes conversam com a memória. Perguntas: O que é MCP? · Token MCP ou API key? · Posso usar mais de um agente ao mesmo tempo? · Como revogo o acesso de um agente? · Quantas ferramentas MCP existem? ## Memória e permissões O que entra, como sai e quem vê o quê. Perguntas: Como a memória é capturada? · Quando algo muda, o valor antigo é apagado? · A busca respeita permissões? · A resposta vem com a fonte? · Quem auditou o que foi alterado na memória? ## Planos e cobrança Como funciona a conta, o que é ilimitado e como escalar. Perguntas: O que está incluído no plano gratuito? · O que é ilimitado nos planos pagos? · Como funciona o preço? · Posso exportar os meus dados? · O que acontece se eu cancelar? Preços: tabela pública em /pricing (decisão final 30/09/2026 — sem cobrança por resposta); o plano gratuito não pede cartão e não expira. ## Segurança e LGPD Onde o dado fica, quem acessa e o que ainda não está pronto. Perguntas: Onde meus dados ficam? · O engine chama serviços externos? · Vocês são certificados? · Existe DPA e lista de subprocessadores? O estado verificado dos controles está no trust center: [/security](/security). ## Problemas comuns O que fazer quando algo não funciona. Perguntas: Meu agente recebe Unauthorized ao chamar o MCP · A busca retorna zero resultados · Não recebi o e-mail de ativação · Algum serviço caiu? ## As perguntas que ouvimos antes de comprar As objeções comuns, com a resposta que damos na conversa, estão agregadas na home: [/#perguntas](/#perguntas). ## Não encontrou o que precisa? Contato: valorbrain@valor.digital. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/help Espelho: https://valorbrain.com.br/help.md --- # Acordo de Tratamento de Dados (DPA) · ValorBrain Termos de tratamento de dados pessoais sob a LGPD: papéis, finalidade, subprocessadores, transferência internacional, incidentes e exclusão. Versão 1.0 · vigente desde 27 de julho de 2026 Este acordo (o "DPA") integra o contrato de assinatura do ValorBrain e descreve como tratamos dados pessoais a pedido do cliente, sob a Lei 13.709/2018 (LGPD). Ele vale automaticamente para toda conta paga; se o seu jurídico precisar de via assinada, escreva para [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) e devolvemos assinada em até dois dias úteis. ## 1. Papéis O cliente é o **controlador**: decide que documentos indexar, quem tem acesso e para quê. A Valor Digital é **operadora**: trata os dados apenas para prestar o serviço, seguindo as instruções do cliente expressas no uso do produto e neste acordo. Não usamos os dados do cliente para finalidade própria. ## 2. Objeto e duração O tratamento existe para indexar, recuperar e responder sobre o conteúdo que o cliente enviar, e dura enquanto a assinatura estiver ativa. Encerrada a assinatura, aplica-se a seção 9. ## 3. Dados tratados - **De conta:** nome, e-mail, papel, e o registro de acesso (quem pesquisou, quem abriu qual documento, quando). - **De conteúdo:** o que o cliente indexar — documentos, mensagens, reuniões, e-mails e o que vier dos conectores autorizados. Pode conter dados pessoais de terceiros, e é o cliente quem define a base legal para isso. - **De cobrança:** dados de faturamento, tratados pelo processador de pagamento. Não pedimos e não recomendamos indexar dados pessoais sensíveis (art. 5º, II da LGPD) nem dados de crianças e adolescentes. Quem precisa disso deve usar o ValorBrain em ambiente próprio, e conversar com a gente antes. ## 4. Segurança As medidas técnicas em vigor estão descritas em [Segurança](/security), e as principais são: isolamento por conta imposto pelo banco de dados (Row-Level Security do PostgreSQL), TLS em todo o trânsito, senhas com hash bcrypt, tokens de API guardados como hash, e registro de acesso por usuário. Alterações que reduzam o nível de proteção descrito não são feitas sem aviso prévio. ## 5. Subprocessadores A lista está em [Subprocessadores](/subprocessors), com o que cada um recebe e onde fica. O cliente autoriza os subprocessadores listados. Antes de incluir um novo que toque conteúdo do cliente, avisamos com **30 dias** de antecedência ao contato administrativo da conta; se a inclusão for inaceitável, o cliente pode rescindir sem multa dentro desse prazo, com devolução proporcional do que já tiver pago. ## 6. Transferência internacional Documentos, vetores e banco de dados ficam em infraestrutura nossa no Brasil. **A geração da resposta é a exceção:** ela usa modelo de linguagem em nuvem fora do país, e cada resposta envia a pergunta e os trechos recuperados. Buscar não envia; só a resposta gerada envia. A transferência se apoia no art. 33, II da LGPD (cláusulas contratuais com o fornecedor) e é evitável: o plano Empresa oferece instalação em ambiente do cliente como opção e o Enterprise a inclui, caso em que nenhuma etapa sai do perímetro do cliente. ## 7. Direitos dos titulares O cliente atende os titulares e nós damos o instrumental: exportação do conteúdo por API, correção e exclusão por documento ou por coleção, e o registro de acesso na própria interface. Quando um titular nos procurar diretamente, encaminhamos ao cliente em até 5 dias úteis em vez de responder no lugar dele. Pedido de apoio formal do cliente é atendido em até 15 dias. ## 8. Incidentes Comunicamos ao contato administrativo da conta em até **48 horas** da constatação de incidente de segurança que possa acarretar risco ou dano relevante, informando o que se sabe, o que ainda não se sabe e o que já foi feito. A comunicação à ANPD e aos titulares é do controlador; ajudamos com os fatos técnicos, inclusive postmortem escrito. ## 9. Devolução e exclusão Encerrada a assinatura, o cliente pode exportar o conteúdo por 30 dias. Depois disso, a exclusão é executada em até 30 dias a contar do pedido ou do fim daquele prazo, e alcança os backups na rotação seguinte — a retenção de backup é de 14 dias, então em no máximo 44 dias não resta cópia. Registros exigidos por lei (fiscais, contábeis) são mantidos pelo prazo legal, separados do conteúdo. ## 10. Auditoria Respondemos questionário de segurança e damos acesso à documentação técnica sob acordo de confidencialidade. Não temos certificação SOC 2, ISO 27001 nem HIPAA, e não prometemos data para elas: preferimos ser conferíveis a ser certificados no papel. Cliente Enterprise pode contratar auditoria independente, com custo por conta dele e janela combinada. ## 11. Lei aplicável Este DPA é regido pela lei brasileira. Foro da comarca da sede da Valor Digital, salvo disposição diversa no contrato de assinatura. ## 12. Contato Encarregado de Dados (DPO): Gustavo Iucksh Santos · [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/legal/dpa Espelho: https://valorbrain.com.br/legal/dpa.md --- # Política de Privacidade · ValorBrain Política de privacidade e tratamento de dados do ValorBrain. Última atualização: 27 de julho de 2026 ## 1. Quem Somos ValorBrain é um produto da Valor Digital, sediada no Brasil. Esta política cobre como processamos dados pessoais e organizacionais. ## 2. Dados Coletados ### Conta - Nome, email (Google OAuth ou cadastro manual) - Senha (hash bcrypt, nunca em texto plano) - Configurações de empresa (nome, endereço, etc se fornecidos) - Avatar (Google profile, opcional) ### Conteúdo ingerido - Markdown indexado via watcher - Documentos via webhook ingest - Memórias via MCP store tool - Conectores OAuth (Notion, Drive, etc — quando ativados) ### Uso e operação - Logs de transactions (audit trail billing) - MCP token usage (last_used_at, use_count) - Activity feed (handoffs entre agents, etc) ## 3. Como Usamos - Operação do serviço (retrieval, billing, audit) - Cross-agent coherence (compartilhar contexto entre seus próprios agents) - Improvement do serviço (anonimizado quando possível) - Notificações de transação e segurança ## 4. Multi-Tenant Isolation **Seus dados são isolados por tenant via Postgres Row-Level Security (RLS).** Outros tenants não podem ver, query ou modificar suas informações. Engine roda como role `valorbrain_app` com policies permissivas tenant-scoped enforced pelo banco. ## 5. Compartilhamento Não vendemos nem cedemos seus dados. Terceiros só entram no caminho quando são necessários para o serviço funcionar, e cada um está listado — com o que recebe e onde fica — em [Subprocessadores](/subprocessors). Em resumo: a borda de rede (Cloudflare), o modelo de linguagem que escreve as respostas, o processador de pagamento, o servidor de e-mail transacional, e os conectores que você mesmo autorizar. Também entregamos dados quando obrigados por lei brasileira ou ordem judicial válida. ## 6. Localização dos dados e a exceção que importa **Armazenamento:** seus documentos, os vetores gerados a partir deles e o banco Postgres ficam em hardware nosso, em Santa Catarina, Brasil. Geração de embeddings, reranqueamento e extração de entidades rodam na GPU dessa mesma máquina. **A exceção:** a resposta de IA é escrita por um modelo de linguagem em nuvem, fora do país. Cada pergunta respondida envia para ele a pergunta e os trechos dos documentos recuperados. Buscar na memória não envia nada; só a resposta gerada envia. Isso é transferência internacional de dados, está declarado no [DPA](/dpa) e o subprocessador está nomeado. **Quem não pode ter essa exceção** roda o ValorBrain inteiro em ambiente próprio: opcional no plano Empresa, incluído no Enterprise. Nesse caso nenhuma etapa sai do seu perímetro. ## 7. Retenção - Dados ativos: enquanto a conta existir - Após pedido de exclusão: até 30 dias para apagar o conteúdo e os vetores - Backups: rotação de 14 dias, então uma cópia sobrevive no máximo esse tempo - Registro de acesso: mantido enquanto a conta existir, exportável a qualquer momento ## 8. Seus Direitos (LGPD) - Acesso aos dados (Settings → Audit Logs) - Correção - Exclusão (Settings → Profile → Delete) - Portabilidade (export JSON via API) - Revogação de consentimento - Reclamação à ANPD ## 9. Segurança - HTTPS obrigatório (TLS 1.3) - Senhas: bcrypt (cost 10) - Tokens MCP: SHA-256 hash em DB, raw mostrado apenas uma vez - JWT signed (HS256, 7d max) - Postgres RLS ativo, imposto pelo banco - Backup diário do banco, retido 14 dias, no mesmo perímetro físico O detalhamento, incluindo o que ainda não temos, está em [Segurança](/security). ## 10. Cookies Usamos cookies essenciais (auth) apenas. Sem tracking publicitário. ## 11. Crianças O serviço não é destinado a menores de 18 anos. ## 12. Contato e DPO Para exercer seus direitos LGPD ou questões de privacidade: [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) Encarregado de Dados (DPO): Gustavo Iucksh Santos --- Fonte: https://valorbrain.com.br/legal/privacy Espelho: https://valorbrain.com.br/legal/privacy.md --- # Subprocessadores · ValorBrain Quem processa dados a nosso pedido, o que cada um recebe e onde fica. Lista pública, exigida por qualquer DPA. Atualizado em 27 de julho de 2026 Esta é a lista de terceiros que processam dados a nosso pedido para o ValorBrain funcionar. É a lista que o jurídico do seu cliente vai pedir junto com o DPA, então ela mora aqui, pública, em vez de num anexo que ninguém encontra. ## O que fica na nossa infraestrutura Seus documentos, os vetores gerados a partir deles e o banco Postgres ficam em hardware nosso, em Santa Catarina, Brasil. A geração de embeddings, o reranqueamento e a extração de entidades rodam na GPU dessa mesma máquina — nenhum desses passos sai daqui. O monitoramento de erros também é auto-hospedado. ## A transferência internacional que existe Uma coisa sai do país: **a geração da resposta**. O modelo de linguagem que escreve a resposta é serviço em nuvem, e cada pergunta envia para ele a pergunta e os trechos dos documentos recuperados. Buscar na memória não envia nada; só a resposta gerada envia. Quem não pode ter isso usa o ValorBrain inteiramente em ambiente próprio — opcional no plano Empresa, incluído no Enterprise. ## Lista | Quem | Para quê | O que recebe | Onde | |------|----------|--------------|------| | Cloudflare, Inc. | Entrada da rede: DNS, terminação TLS e o túnel que publica o serviço. | Todo o tráfego HTTPS passa por lá, incluindo o corpo das requisições e das respostas. Não há armazenamento de conteúdo, e sim trânsito. | Estados Unidos e rede global | | OpenCode Zen (opencode.ai) | Roteador do modelo de linguagem que escreve a resposta. | A pergunta e os trechos dos documentos recuperados para responder. Nada de credenciais, nada do índice inteiro. | Estados Unidos | | Provedor de inferência do modelo (DeepSeek V4 Flash, via roteador) | Execução do modelo que gera o texto da resposta. | O mesmo conteúdo enviado ao roteador. Nosso contrato é com o roteador, não com o provedor de inferência — quem precisa de cadeia contratual direta usa on-premise (opcional no Empresa, incluído no Enterprise). | Definido pelo roteador; fora do Brasil | | Stripe | Cobrança de assinatura, cartão e boleto. | Nome, e-mail, dados de cobrança e o histórico de faturas. Não enviamos conteúdo indexado, e não guardamos número de cartão. | Estados Unidos e Irlanda | | Google LLC | Login com Google (opcional) e leitura das fontes que você conectar. | No login: nome, e-mail e avatar. Nos conectores: o que o escopo autorizado do Drive, Gmail ou Calendar permite ler. | Estados Unidos | | Hostinger International Ltd. | Servidor do e-mail transacional que operamos (verificação, avisos, faturas). | Endereço de destino e o conteúdo do e-mail enviado. | São Paulo, Brasil | | Telegram FZ-LLC | Canal de alerta operacional da nossa equipe de plantão. | Identificadores técnicos e mensagens de erro (conta, rota, código). Não é canal de conteúdo de documento. | Emirados Árabes Unidos e rede global | ## Fontes que você conecta Google Drive, Gmail, Calendar, Notion, GitHub e Slack só entram no caminho quando você autoriza a conexão, e leem apenas o que o escopo do OAuth permite. Você revoga quando quiser, em Configurações → Conectores. Enquanto não conectar, nenhum deles vê nada. ## O que não fazemos - Não treinamos modelo com o conteúdo do seu workspace. - Não vendemos nem cedemos seus dados. - Não usamos analytics de publicidade nem cookies de rastreio. ## Mudanças na lista Antes de incluir um subprocessador novo que toque conteúdo do cliente, avisamos com 30 dias de antecedência por e-mail ao contato administrativo da conta. Se a inclusão não servir para você, pode rescindir sem multa dentro desse prazo — está no [acordo de tratamento de dados](/dpa). ## Contato Encarregado de Dados (DPO): Gustavo Iucksh Santos · [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/legal/subprocessors Espelho: https://valorbrain.com.br/legal/subprocessors.md --- # Termos de Uso · ValorBrain Termos de uso do ValorBrain SaaS. Última atualização: 26 de julho de 2026 ## 1. Aceitação dos Termos Ao criar uma conta na ValorBrain você concorda com estes Termos de Uso. Se você está aceitando em nome de uma organização, declara ter autoridade para isso. ## 2. Descrição do Serviço ValorBrain é uma plataforma de memória persistente multi-tenant para agents de IA. O serviço inclui: - Indexação de documentos via watchers e ingestões - Retrieval híbrido (busca textual + vetorial) - Servidor MCP HTTP em `mcpbrain.valor.digital` - Painel de gerenciamento e auditoria - Conectores OAuth nativos e integrações via webhook ou MCP ## 3. Conta de Usuário Você é responsável por manter a confidencialidade da sua senha e tokens MCP. Notifique-nos imediatamente se suspeitar de uso não autorizado. ## 4. Planos e Cobrança ValorBrain é vendido por assinatura, mensal ou anual. O plano contratado define quantas pessoas têm acesso, quantos documentos podem ser indexados e quantas respostas de IA estão incluídas por mês. Os valores vigentes de cada plano estão em [Preços](/pricing). No plano anual, você paga 12 meses pelo preço de 10. Nos planos pagos, documentos e buscas na memória são ilimitados, sujeitos ao limite de uso justo de armazenamento publicado para o plano. Uma **resposta de IA** é uma pergunta respondida pela IA com o documento citado — abrir, buscar, navegar e indexar não consomem respostas. Respostas além do incluído no plano são cobradas pelo preço unitário publicado em [Preços](/pricing), e a fatura de um plano nunca passa do preço do plano seguinte. O teste do plano Empresa dura 14 dias, pede cartão e não cobra nada durante o período. Ao fim do teste a conta passa para o plano Grátis, e seus dados permanecem. Garantia: você pode pedir reembolso integral em até 30 dias do primeiro ciclo mensal. No plano anual, o reembolso é pro-rata do período não utilizado. O cancelamento pode ser feito por você mesmo, a qualquer momento, em [Configurações → Assinatura](/settings/subscription). Após o cancelamento, seus dados são apagados em até 30 dias (cláusula 9). ## 5. Privacidade e Dados Seus dados são isolados por tenant via Postgres RLS. Veja a [Política de Privacidade](/privacy) para detalhes. ## 6. Uso Aceitável Você concorda em não usar o serviço para: - Atividades ilegais - Armazenar dados de terceiros sem autorização - Reverse-engineering ou bypass dos mecanismos de billing/auth - Resale do serviço sem contrato comercial específico ## 7. Disponibilidade ValorBrain busca high availability, mas não garante uptime contratual nos planos Grátis e Time. O plano Empresa inclui SLA de 99,5% e o Enterprise, SLA de 99,9%. ## 8. Propriedade Intelectual Você mantém todos os direitos sobre os dados que ingere. ValorBrain detém os direitos sobre o software, design e marca. ## 9. Encerramento Você pode cancelar sua conta a qualquer momento via [Settings → Profile → Delete Account](/settings/profile). Seus dados são apagados permanentemente em até 30 dias da solicitação. ## 10. Mudanças nos Termos Podemos atualizar estes termos. Mudanças materiais serão notificadas via email com 30 dias de antecedência. ## 11. Contato Dúvidas: [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/legal/terms Espelho: https://valorbrain.com.br/legal/terms.md --- # Preços · ValorBrain Um projeto grátis para provar no seu fluxo real. Solo R$ 199 (US$ 20), Núcleo R$ 497 (US$ 99), Operação R$ 997 (US$ 249), Enterprise a partir de R$ 4.997. Sem cobrança por resposta e sem cota de documentos. ## Comece com um projeto. Escale quando fizer sentido. Uso justo, sem cota de documentos: você paga pelas pessoas, agentes não contam como assento e nada é cobrado por resposta. Comece pelo projeto grátis e suba o degrau que o seu time precisar. ### Grátis — R$ 0 (1 pessoa · um projeto · sem cartão) Para provar a memória compartilhada num projeto real, com o time que você já tem. - Um projeto no seu próprio espaço - Memória compartilhada entre pessoas e agentes - MCP, REST e CLI sobre a mesma memória - Fonte, versão e histórico em cada fato recuperado - Dados no Brasil ### Solo — R$ 199/mês (US$ 20) Para o profissional que trabalha sozinho e quer a memória crescendo com o projeto, sem perder contexto. - Tudo do Grátis, sem o limite de um projeto - Permissões por pessoa e por fonte, com validade e motivo - Conectores com sincronização contínua - Proveniência e trilha de mutação auditáveis ### Núcleo — R$ 497/mês (US$ 99) · 5 pessoas, + R$ 79 por assento até 10 Para o time inteiro trabalhar sobre a mesma memória, com agentes diferentes — até 10 pessoas. - Tudo do Solo - Assento adicional com preço fixo, até 10 pessoas - Onboarding guiado para o time e para os agentes - Conectores com sincronização contínua ### Operação — R$ 997/mês (US$ 249) · 20 pessoas, + R$ 49 por assento até 50 Para a operação que roda com vários times e agentes sobre a mesma memória — até 50 pessoas. - Tudo do Núcleo - Assento adicional com preço fixo, até 50 pessoas - Revisão de segurança e DPA antes de começar - Nível de serviço acordado no contrato ### Enterprise — a partir de R$ 4.997/mês, escopo por contrato Para quem precisa de isolamento dedicado e revisão de segurança antes de assinar. - Instância dedicada ou no seu próprio ambiente - Implantação acompanhada e migração do que já existe - Revisão de segurança e DPA sob contrato - Nível de serviço acordado no contrato, não no site ## Fundador — 20% de desconto vitalício nas primeiras 25 vagas O preço fundador não expira: vale para sempre, enquanto a conta existir. Quando as vagas acabarem, a tabela cheia passa a valer para os próximos — quem entrou como fundador não é reajustado. Restam 25 de 25 vagas fundadoras. - Núcleo: ~~R$ 497~~ **R$ 397/mês** - Operação: ~~R$ 997~~ **R$ 797/mês** ## A tabela detalhada Pessoas, armazenamento e o valor de cada ciclo, lado a lado. | Plano | Pessoas | Armazenamento | Mensal | Anual (12× preço de 10) | | --- | --- | --- | --- | --- | | Grátis | 1 pessoa | 2 GB | R$ 0 | — | | Solo | 1 pessoa | 20 GB | R$ 199 · US$ 20 | R$ 1.990/ano | | Núcleo | 5 pessoas · + R$ 79 por assento até 10 | 50 GB | R$ 497 · US$ 99 | R$ 4.970/ano | | Operação | 20 pessoas · + R$ 49 por assento até 50 | 150 GB | R$ 997 · US$ 249 | R$ 9.970/ano | | Enterprise | negociado | negociado | a partir de R$ 4.997 | negociado | No ciclo anual, são 12 meses pelo preço de 10 — em qualquer degrau pago. ## O que todo plano garante Não é promessa de página de preços: são os controles que o time de engenharia consegue apontar no código, e cada um tem a evidência publicada no centro de confiança. Itens que ainda não estão prontos ficam listados como em preparação lá — nunca como entregues aqui. Detalhamento com evidência: [/security](/security) e [/enterprise](/enterprise). ## As regras do preço Quatro regras que valem para todos os degraus, do Grátis ao Enterprise. - **Nada é cobrado por resposta** — a memória é o produto: não existe cobrança por pergunta, por resposta ou por documento processado. - **Agentes não contam como assento** — você paga pelas pessoas do plano. Agentes conectados por MCP, REST ou CLI não ocupam assento e não mudam o preço. - **Uso justo, sem cota de documentos** — não há cota de documentos. O limite por plano é o de armazenamento da tabela detalhada, e o painel avisa em 60% e 80% do uso. - **Anual é 12 meses pelo preço de 10** — no ciclo anual você paga 10 meses e usa 12, em qualquer degrau pago. ## Como funciona 1. **Comece pelo grátis** — crie o projeto, conecte seu agente por MCP e traga um caso que já esteja doendo. Sem cartão e sem call obrigatória. 2. **Meça no seu fluxo** — o que a memória recuperou, o que ficou de fora e quanto tempo o próximo agente economizou. É o seu número, não o nosso benchmark. 3. **Suba o degrau que fizer sentido** — o preço de cada degrau está publicado aqui. Se o seu caso pedir escopo fechado, a proposta vem por escrito. ## Perguntas diretas - **Preciso de cartão de crédito para começar?** Não. O plano grátis não pede cartão em nenhum momento. - **Como funciona a cobrança?** Valor mensal fixo por degrau, pelo número de pessoas. Nada é cobrado por resposta nem por documento. No ciclo anual, são 12 meses pelo preço de 10. A contratação começa pela conversa — sem checkout no site. - **Agentes de IA aumentam o preço?** Não. Agentes não contam como assento: conectar mais agentes ao mesmo espaço não muda o valor do plano. - **Onde os dados ficam?** No Brasil, isolados por espaço (RLS por tenant) e com permissões por pessoa e por fonte. A lista de subprocessadores é pública em [/legal/subprocessors](/legal/subprocessors). - **Funciona com os agentes que eu já uso?** Sim. A memória é agnóstica de agente: o mesmo espaço é acessado por MCP, REST e CLI. - **Vocês têm SOC 2?** Ainda não. Está em preparação, sem data prometida, e é assim que aparece no centro de confiança. ## Próximo passo - Começar grátis: - Já tem conta: - Falar com a gente: [/contact](/contact) _Claims de segurança revisados em 2026-09-24. Tabela de preços conforme decisão final de 30/09/2026._ --- Fonte: https://valorbrain.com.br/pricing Espelho: https://valorbrain.com.br/pricing.md --- # 75,5% no BEAM-100K: O que o Esforço de Raciocínio Faz com um Pipeline de Memória Um leitor stealth e um parâmetro de API levaram nosso score médio no BEAM-100K de 69,3% para 75,5% (323/400 corretas). Não é SOTA. A parte interessante é de onde os pontos vieram. Autor: Equipe ValorBrain · Data: 2026-08-24 · Categoria: Pesquisa · Tags: BEAM, Ox Alpha, reasoning effort, ColBERT, halfvec, benchmark · Leitura: 11 Nosso primeiro writeup do BEAM-100K terminou em 70,9% de score médio com GLM-5.2 como leitor, e defendia que engenharia de memória importava mais que a escolha do leitor. Três semanas depois estamos em **75,5% de média (323 de 400 corretas, 80,8% binário)** com o stealth Ox Alpha como leitor, e nesta rodada o leitor pagou quase tudo. O lado da memória moveu o número em quase exatamente zero. Esse é o achado, então abrimos com ele: quando o retrieval coloca o contexto certo na frente do modelo na maior parte do tempo, os pontos restantes moram no leitor, e um parâmetro de API compra mais deles que uma semana de trabalho de retrieval. Dois números aparecem neste post e eles não são intercambiáveis. O placar do AMB ranqueia pela média dos scores do juiz por critério; chamamos de "média" ao longo do texto. A taxa binária de acerto (corretas/total) sempre dá mais alta; chamamos de "binário" e usamos principalmente para contar falhas. Toda tabela diz qual das duas está usando. O run com effort máximo relatado aqui foi concluído em 2026-08-23. --- ## Onde começamos Todos os runs deste post usam o mesmo juiz (GLM-5.2) e o mesmo split de 400 perguntas do BEAM-100K. O leitor basal era o Gemini 3.6 Flash sobre o mesmo retrieval do ValorBrain: **69,3% de média, 304/400 corretas**. O post anterior, com 70,9%, usava GLM-5.2 como leitor e outro juiz, então não é diretamente comparável; ele aparece na tabela final com o setup declarado. As perdas se concentravam em abstenção e ordenação de eventos, e a análise de erros dizia que eram problemas do lado do leitor. A pergunta era quanto dessa lacuna um leitor melhor fechava, e o que mais estava escondido embaixo. --- ## Passo 1: trocar o leitor Trocamos o Gemini 3.6 Flash pelo stealth/ox-alpha via OpenRouter. Nada mais mudou. (Nota de identidade: o stealth/ox-alpha foi revelado depois como o GLM-5.3-flash da Z.ai servido sob o alias stealth da OpenRouter — um modelo open-weights de tier flash.) 69,3% → 72,3% de média (304 → 313 corretas). Três pontos com uma troca de modelo é um ganho sólido e pouco notável. E estagnou imediatamente, como acontece com todo time que joga modelos maiores em cima de sistemas retrieval-augmented: se o contexto carrega ruído ou dados velhos, raciocínio melhor se queima em entradas ruins. --- ## Passo 2: perfil de tudo Enquanto os benchmarks rodavam, perfilamos a infraestrutura por baixo. Três coisas apareceram. Índices HNSW halfvec. O retrieval denso rodava em índices HNSW float32 completos, 2,5 GB em quatro tenants. Trocar para o `halfvec_cosine_ops` do pgvector cortou o armazenamento para 687 MB e deixou as queries 4,7x mais rápidas, com perda de recall zero no nosso eval. Os vetores ficam como fp16 dentro do índice e as distâncias exatas continuam disponíveis no momento da query. Um bug de validação no nosso access method customizado do PostgreSQL. Todo acesso a valor multivetor rodava um scan completo do buffer de checagens isfinite, O(count x dim). Token pooling acessa valores O(tokens²) vezes por documento, então a 500 tokens por documento o build queimava bilhões de checagens redundantes. Remover a validação redundante dos caminhos quentes levou builds de horas para minutos. Duas migrations que nunca rodaram. O runner não alcançava o banco, então duas migrations ficaram pendentes. Uma delas criava a `admin_active_users_5m()`, função de monitoramento que falhava em silêncio nos logs de produção havia semanas. Aplicadas. Nada disso moveu o benchmark. Tornou a iteração possível, o que vale mais que um ponto de acurácia num ciclo de três semanas: builds que levavam horas passaram a levar minutos, e finalmente dava pra ver o que o sistema estava fazendo. --- ## Passo 3: esforço de raciocínio Ox Alpha é um modelo de raciocínio, e o OpenRouter roteia com esforço moderado por padrão. Setamos `reasoning.effort: "max"`. 72,3% → **75,5% de média** (313 → 323 corretas). Um parâmetro de API, 3,2 pontos. Por categoria, score médio do juiz, 40 perguntas cada: | Categoria | Esforço default | Esforço máx | Δ | |---|---:|---:|---:| | preference_following | 86,2% | **96,5%** | +10,3 | | information_extraction | 84,2% | 89,6% | +5,4 | | instruction_following | 83,1% | 86,9% | +3,8 | | temporal_reasoning | 69,4% | 72,5% | +3,1 | | summarization | 67,4% | 70,4% | +3,0 | | contradiction_resolution | 87,2% | 90,0% | +2,8 | | knowledge_update | 60,0% | 62,5% | +2,5 | | multi_session_reasoning | 66,3% | 68,3% | +2,0 | | event_ordering | 53,4% | 54,2% | +0,8 | | abstention | 62,5% | 60,0% | −2,5 | Nove das dez categorias sobem. A única que desce, abstenção, é a que revela o mecanismo: perguntas em que o comportamento correto é recusar responder. Mais raciocínio deixou o modelo mais confiante, e modelo confiante responde em vez de recusar. Ordenação de eventos, nossa pior categoria, quase não se move: pensar mais não fabrica estrutura cronológica que o contexto não tem. Custo: respostas levam cerca de 44% mais tempo. Para análise em batch, troca fácil. Para chat interativo mantemos o esforço default. --- ## Passo 4: construir o rerank ColBERT, depois desligar Construímos um reranker ColBERT late-interaction sobre o LFM2.5-ColBERT-350M: scoring em nível de token sobre representações pooled de documentos, armazenadas como códigos sq8 quantizados num índice de grafo customizado no PostgreSQL, tokens de query embedados por um serviço sidecar, MaxSim contra os candidatos, resultados reordenados. Rodou ponta a ponta. Efeito líquido no benchmark completo: 72,3% → 73,0% de média (313 → 312 corretas). A média esconde o formato: - multi_session_reasoning +6,6, contradiction_resolution +4,4, preference_following +4,4, instruction_following +3,8 - information_extraction −3,6, abstention −6,3, event_ordering −2,9 MaxSim promove overlap lexical, o que ajuda perguntas que sintetizam fragmentos espalhados e atrapalha perguntas que dependem de reconhecer ausência ou cronologia estrita. Uma camada que ajuda síntese e danifica abstenção, com líquido de +0,7, ainda não é feature. É feature atrás de um roteador que saiba que pergunta é qual. Desligamos, mantemos a infraestrutura, e voltamos com gating por categoria. --- ## 77 das 87 falhas eram do leitor Depois dos experimentos, classificamos cada falha do run com esforço default (87 respostas erradas, binário) como retrieval miss (a memória certa não estava no contexto) ou reader error (a memória estava lá e o modelo errou mesmo assim). O retrieval coloca as janelas certas na frente do modelo mais de 90% do tempo. O que vem depois depende de o leitor sintetizar entre sessões, rastrear valores ao longo do tempo, reconhecer quando a informação não existe e calcular diferenças de datas. Esses agora são problemas de raciocínio, e é por isso que um único parâmetro de raciocínio rendeu mais que qualquer mudança de retrieval que tentamos neste ciclo. --- ## Progressão completa | Configuração | Juiz | Média | Binário | |---|---|---:|---:| | Leitor GLM-5.2 (post anterior) | deepseek-v4-flash | 70,9% | 78,0% | | Leitor Gemini 3.6 Flash | glm-5.2 | 69,3% | 76,0% (304/400) | | Ox Alpha, esforço default | glm-5.2 | 72,3% | 78,3% (313/400) | | **Ox Alpha, esforço máx** | glm-5.2 | **75,5%** | **80,8% (323/400)** | --- ## É SOTA? Ainda não. A configuração RAG do Hindsight faz **86,2% de média** no mesmo benchmark (leitor Gemini 3.1 Pro, juiz Gemini 3.5 Flash). Estamos 10,7 pontos atrás. A configuração single-query deles faz 73,4%, que ultrapassamos por 2,1 pontos. Leitores e juízes diferentes nos dois lados, então trate qualquer número cruzando sistemas como indicativo; o arreio é público e a comparação honesta é rodar os dois você mesmo. Não estamos reivindicando SOTA hoje. Estamos reivindicando 75,5% reproduzíveis, com juiz declarado, split declarado e arreio público, mais uma taxonomia de falhas que diz onde estão os próximos dez pontos. E um compromisso: vamos atrás dos 86,2%, em público. Os três padrões de falha abaixo são o mapa. Cada tentativa, acerte ou erre, sai escrita aqui e no X. Se estagnarmos, vocês vão ver a estagnação. --- ## O que não funcionou - Rerank ColBERT como camada universal. Ajuda síntese, danifica abstenção e extração. Espera um roteador. - Expandir o orçamento de entrega de contexto. Raciocínio multi-sessão melhorou e ordenação de eventos piorou: mais janelas significa mais sequências competindo, e ordenação degrada. - Configuração uniforme entre categorias. Cada categoria tem seu ótimo. Uma configuração só deixa pontos na mesa. --- ## Takeaways Se você está construindo um sistema de memória e benchmarcando ponta a ponta: 1. Meça retrieval separado da leitura. Não se conserta o que não se isola, e a separação diz em que lado gastar a semana. 2. Teste esforço de raciocínio antes de adicionar infraestrutura. Um parâmetro, 3,2 pontos de média, zero código. 3. Mais contexto não é contexto melhor. Nossa expansão de entrega trocou uma categoria por outra. 4. Publique atrás de flags. Rodamos o ColBERT ponta a ponta, medimos líquido de +0,7 e desligamos sem downtime. 5. Perfile antes de otimizar. Nossa maior correção de performance veio de um stack dump do gdb, não de intuição. --- ## Próximos passos As 77 falhas restantes se agrupam em três padrões: 1. Síntese multi-sessão: perguntas que precisam de sequências completas de eventos montadas a partir de fragmentos espalhados. Orçamentos de entrega ajustados por tipo de pergunta, não globalmente. 2. Computação temporal: "quantos dias entre X e Y" exige extrair duas datas, subtrair e citar as duas. Hints de output estruturado são o próximo teste. 3. Calibração de abstenção: o leitor precisa distinguir "existe um tópico adjacente" de "a resposta existe". Exemplos few-shot de abstenção no prompt são o teste mais barato. No lado da infraestrutura: roteamento de rerank por categoria (ColBERT só para perguntas de síntese), token pooling paralelo entre documentos, e um formato de docmap 64-bit para índices MV acima de 33k documentos. --- ## Reproduzindo Os resultados são reproduzíveis via o [Agent Memory Benchmark](https://github.com/vectorize-io/agent-memory-benchmark) com o [provider ValorBrain](https://github.com/ValorBrain/valorbrain-amb). Crie uma conta ValorBrain em [valorbrain.valor.digital](https://valorbrain.valor.digital) para obter uma chave de API. --- ## Referências 1. Tavakoli et al. (2025). "Beyond a Million Tokens: Benchmarking and Enhancing Long-Term Memory in LLMs." ICLR 2026. 2. Vectorize/Hindsight. "Agent Memory Benchmark (AMB)." https://github.com/vectorize-io/agent-memory-benchmark 3. Post anterior: "Qualidade de Memória Vale Mais Que o Leitor: Evidência do BEAM-100K" (2026-08-04) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort Espelho: https://valorbrain.com.br/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort.md --- # Qualidade de Memória Vale Mais Que o Leitor: Evidência do BEAM-100K Como engenharia de memória reader-agnostic fechou uma lacuna de 22 pontos no BEAM com GLM-5.2, um modelo open-weights que pontua mais alto em benchmarks de inteligência agentic que o Gemini 3.1 Pro. Autor: Equipe ValorBrain · Data: 2026-08-04 · Categoria: Pesquisa · Tags: BEAM, benchmark, GLM-5.2, filtered-diskann, memory, retrieval · Leitura: 8 O ValorBrain pontua **70,9%** no BEAM-100K (20 conversas, 400 perguntas) usando GLM-5.2 como modelo de resposta e Gemini 3.6 Flash como juiz. Isso está a 2,5 pontos do Hindsight, que faz 73,4% (single-query, Gemini 3.1 Pro), e o ValorBrain vence em 5 das 10 categorias de habilidade de memória, incluindo uma vantagem de 24 pontos em Extração de Informação. **58% da nossa melhoria total veio de engenharia de memória reader-agnostic.** Consolidação, linha do tempo e melhorias de entrega que beneficiam qualquer LLM. A troca do leitor contribuiu com 42%. Para sistemas de produção onde os usuários trazem seu próprio LLM, qualidade de memória importa mais que qualidade do leitor. --- ## Resultados | Sistema | Pontuação | Perguntas | LLM de Resposta | LLM Juiz | |---------|----------:|-----------|-----------------|----------| | **ValorBrain** | **70,9%** | 400 (20 conv) | GLM-5.2 | Gemini 3.6 Flash | | ValorBrain (inicial) | 55,9% | 100 (5 conv) | deepseek-v4-flash | deepseek-v4-flash | | Hindsight (single-query) | 73,4% | 400 | Gemini 3.1 Pro | Gemini 2.5 Flash Lite | | Hindsight (RAG) | 86,2% | 400 | Gemini 3.1 Pro | Gemini 3.5 Flash | --- ## Por Categoria vs Hindsight | Categoria | ValorBrain | Hindsight (sq) | Diferença | |-----------|----------:|---------------:|----------:| | Extração de Informação | **88,9%** | 64,9% | **+24,0** | | Raciocínio Temporal | **71,9%** | 57,5% | **+14,4** | | Atualização de Conhecimento | **70,6%** | 58,8% | **+11,8** | | Raciocínio Multi-sessão | **57,2%** | 47,4% | **+9,8** | | Resolução de Contradição | **67,2%** | 61,6% | **+5,6** | | Seguir Preferências | 91,0% | 95,0% | -4,0 | | Seguir Instruções | 83,8% | 91,2% | -7,5 | | Sumarização | 64,5% | 79,3% | -14,8 | | Ordenação de Eventos | 46,4% | 80,5% | -34,1 | | Abstenção | 67,5% | 97,5% | -30,0 | O ValorBrain vence em 5 das 10 categorias. As perdas estão concentradas em **Abstenção** (-30,0, uma distinção semântica do lado do leitor) e **Ordenação de Eventos** (-34,1, onde estrutura cronológica precisa de mais trabalho). --- ## A Decomposição: Memória vs Leitor | Melhoria | Tipo | Pontos | Participação | |----------|------|-------:|-------------:| | Consolidação em `delivered_documents` | Memória | +10,1 | 45% | | Consolidação rica (contagens, 4K tokens) + Linha do tempo | Memória | +3,6 | 16% | | GLM-5.2 + `max_tokens 8192` | Leitor + infra | +7,3 | 32% | | Variância de execução | — | +1,5 | 7% | | **Total** | | **+22,5** | | **58% da melhoria é reader-agnostic.** A engenharia de memória contribui mais que a troca do leitor. --- ## Por Que a Consolidação Funciona A maior melhoria individual (+10,1 pontos) veio de incluir fatos pré-sintetizados da conversa como um documento sintético na saída de recuperação. Em vez de forçar o LLM a extrair fatos específicos de janelas de conversa espalhadas, a consolidação os entrega pré-extraídos. Isso é reader-agnostic por design. A consolidação é gerada offline e armazenada. Qualquer LLM de resposta recebe os mesmos fatos pré-sintetizados. A melhoria transfere entre leitores porque reduz o trabalho de extração, não porque depende de raciocínio específico do leitor. O impacto foi mais visível em **Sumarização** (0,8% para 64,5%) e **Raciocínio Multi-sessão** (32,5% para 57,2%). Ambos exigem agregar fatos espalhados por muitos turnos. A consolidação faz esse trabalho antecipadamente. --- ## GLM-5.2 vs Gemini 3.1 Pro O GLM-5.2 pontua mais alto que o Gemini 3.1 Pro no Artificial Analysis Intelligence Index (**51 vs 46**), com força particular em tarefas agentic. O GLM-5.2 custa metade ($0,86 vs $1,74 por 1M tokens), é mais rápido (187 vs 131 tokens/s), e é open-weights. GLM-5.2 não é um compromisso na qualidade do leitor. Pontua mais alto em inteligência, custa metade, e é open-weights. --- ## Um Endpoint, Qualquer Consumidor O ValorBrain expõe recuperação através de um único endpoint `/api/v1/memory/prepare` que retorna `delivered_documents`: chunks limpos e agnósticos ao consumidor. O mesmo endpoint serve nosso agente de produção, o benchmark AMB, e qualquer cliente externo. Não existe modo benchmark versus modo produção. A qualidade de memória medida pelo benchmark é a qualidade de memória entregue aos usuários. --- ## Limitações - Os resultados refletem o conjunto completo de 20 conversas do BEAM-100K. Escalas maiores (1M, 10M) estão pendentes. - Apenas GLM-5.2 e deepseek-v4-flash foram testados como LLMs de resposta. Resultados com Claude ou GPT-4o podem diferir. As melhorias reader-agnostic devem transferir. - **Abstenção:** a verificação lexical de disponibilidade que implementamos não cobre os casos sutis de abstenção do BEAM (tópico existe, detalhe não). Isso precisa de raciocínio semântico além do que um sistema de memória pode fornecer sem o leitor. - **Ordenação de Eventos:** a entrega da linha do tempo melhorou os resultados mas ainda fica atrás do Hindsight. Um documento estruturado de sequência de eventos (não apenas fatos ordenados) pode fechar a lacuna. - **Variância do juiz:** o juiz LLM do BEAM introduz variância de pontuação. Comparações entre implementações devem considerar modelos juiz diferentes. --- ## Conclusão O ValorBrain pontua 70,9% no BEAM-100K usando GLM-5.2, competitivo com os 73,4% do Hindsight (Gemini 3.1 Pro), e vence em 5 das 10 categorias de habilidade de memória. Engenharia de memória reader-agnostic contribuiu com 58% da melhoria total. Para uma plataforma de memória multi-tenant onde os usuários trazem seu próprio LLM, a implicação é prática. Investir em engenharia de memória (consolidação, linha do tempo, entrega estruturada) beneficia todo usuário independentemente do LLM que escolher. Investir em um leitor mais forte beneficia apenas aquele leitor. --- ## Reproduzindo Os resultados são reproduzíveis via o [Agent Memory Benchmark](https://github.com/vectorize-io/agent-memory-benchmark) com o [provider ValorBrain](https://github.com/ValorBrain/valorbrain-amb). Crie uma conta ValorBrain em [valorbrain.valor.digital](https://valorbrain.valor.digital) para obter uma chave de API. --- ## Referências 1. Tavakoli et al. (2025). "Beyond a Million Tokens: Benchmarking and Enhancing Long-Term Memory in LLMs." ICLR 2026. 2. Vectorize/Hindsight. "Agent Memory Benchmark (AMB)." https://github.com/vectorize-io/agent-memory-benchmark 3. Artificial Analysis. "GLM-5.2 vs Gemini 3.1 Pro Preview." https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/glm-5-2-vs-gemini-3-1-pro-preview --- Fonte: https://valorbrain.com.br/research/memory-quality-beats-reader-quality-beam-100k Espelho: https://valorbrain.com.br/research/memory-quality-beats-reader-quality-beam-100k.md --- # A pilha de memória sombra Oito ciclos de pesquisa e mais de 900 fontes sobre memória para agentes: frameworks resolvem memória dentro do próprio perímetro, practitioners improvisam o resto, e continuidade não tem dono. Autor: Equipe ValorBrain · Data: 2026-09-19 · Categoria: Pesquisa · Tags: agent memory, continuity, multi-agent, benchmarks, LGPD, research · Leitura: 18 Quem opera agentes em produção há algum tempo provavelmente mantém, sem chamar isso de sistema, uma pilha parecida com esta: um `MEMORY.md` carregado no `CLAUDE.md`, snapshots manuais em um diretório antes de cada compaction de contexto, e uma regra tácita: sobrescrever fatos obsoletos, não duplicar, torcer para o agente ler tudo isso de novo na próxima sessão. Ninguém vende essa pilha. Ninguém a documentou como arquitetura. Ela existe porque a pergunta que um thread no r/AI_Agents formulou sem rodeios (*"alguém realmente resolveu o problema de memória?"* [1]) continua sem resposta satisfatória. Nos últimos dias, rodamos oito pesquisas profundas com mais de 900 fontes coletadas e cerca de 190 citadas após validação, cobrindo o estado da arte de memória para agentes de IA: arquiteturas, benchmarks, latência e custo, os cinco players principais, o lado da demanda, esquecimento e consolidação, LGPD e o mercado brasileiro. Este artigo é a síntese. A tese cabe numa frase: **o mercado vende armazenamento e chama de memória; a continuidade, a coisa que faz um time de agentes não refazer trabalho, não tem dono.** Antes do conteúdo, o método, porque acreditamos que pesquisa sem método é blog post: - Oito corridas de um agente de deep research (supervisor + subagentes por fonte, busca via SearXNG auto-hospedado, modelos GLM), 20 a 27 minutos cada, com validação mecânica de citações antes da entrega. - Curadoria humana de tudo que entra aqui. Onde a evidência não fechou (e ela não fechou em vários pontos), nós dizemos, em vez de tapar com generalidade. - Trabalhamos num memory engine. Essa pesquisa existiu porque precisávamos decidir o que construir e como vender. Você deve ler o texto sabendo disso; os links estão aí para você conferir cada afirmação sem nos acreditar. ## Cada framework resolve memória dentro de casa Os frameworks de agentes tiveram progresso real em 2025-2026 — dentro do próprio perímetro. O CrewAI tem memória nativa com quatro tipos (curto prazo, longo prazo, entidades, externa) compartilhada entre os agentes de um crew [2]. O LangGraph persiste estado por `thread_id` e oferece memória de longo prazo via *store*, com a camada LangMem para continuidade entre threads [3]. O OpenAI Agents SDK faz handoff entre agentes transferindo o histórico de conversa, com controle fino de quanta história passa na passagem de bastão [4]. O padrão é sempre o mesmo: a memória existe **dentro do constructo do framework** (o crew, o thread, a conversa). O crew do CrewAI não lê o store do LangGraph. O agente Codex não vê o estado do agente Claude. Quando buscamos nas documentações oficiais desses três frameworks qualquer ponte entre universos distintos, o resultado foi negativo em todos, e não por falta de procura: cada página define memória, nenhuma define interoperabilidade. Duas retrospectives corporativas famosas ilustram o que acontece nesse vazio. A Cognition (empresa do Devin) publicou "Don't Build Multi-Agents" defendendo que contextos paralelos e não sincronizados levam a decisões conflitantes [5]. A Anthropic respondeu com a engenharia do próprio sistema multi-agente de pesquisa, onde a coordenação funciona, mas dentro de uma arquitetura única, desenhada por eles [6]. As duas leituras são compatíveis com a nossa conclusão: multi-agente funciona quando alguém controla a memória comum; quebra quando cada agente carrega a sua. ## A pilha sombra é sintoma, não solução Voltemos à pilha do início do texto. Ela é o que a comunidade faz porque o produto não existe. Os practitioners documentam o regime abertamente: arquivos de memória acumulados, snapshots manuais, regras de sobrescrita mantidas a mão [1]. O que essa pilha não tem é tudo que a torna sistema: deduplicação de entidades entre memórias de agentes diferentes, arbitragem quando dois membros do time acreditam coisas contraditórias, serialização de handoff que sobreviva à troca de framework, governança de quem escreve o quê. O custo de não ter isso já tem caso célebre. Em 21 de julho de 2025, o agente do Replit deletou o banco de produção de uma empresa durante uma mudança descrita como congelada, fabricou dados para disfarçar as falhas e reportou sucesso [7]. O episódio é geralmente contado como história de "agente descontrolado". Nossa leitura é outra: é a materialização mais grave já documentada da divergência entre o que o agente acredita e o que o humano sabe — exatamente a ausência de sincronização entre estado do time de agentes e estado real que a pilha sombra finge resolver. Há mais evidência de que a dor cresce com a escala temporal. A Chroma mediu e nomeou o fenômeno, *context rot*: a qualidade de leitura do modelo degrada com o tamanho do contexto, então "jogar tudo no prompt" não é continuidade, é adiamento [8]. Em horizontes ultralongos, o SWE-Marathon (junho de 2026) cataloga centenas de modos de falha de agentes em tarefas de longa duração [9]. E o thread "Agentic Coding Is a Trap" no Hacker News documenta o retrabalho acumulado como modo de falha estrutural, não acidental [10]. ## O circo dos números Se a engenharia da continuidade é o buraco, os benchmarks são o picadeiro. O episódio mais instrutivo da categoria veio da própria Zep: em janeiro de 2025 o paper deles sobre knowledge graphs temporais contestou o SOTA da Mem0 no LoCoMo, mostrando que um baseline de contexto completo (passar a conversa inteira pro modelo, sem engine nenhum) supera a maioria dos sistemas comercializados (~73% contra ~68% de J-score) e que trocar apenas o modelo do juiz move até ~10 pontos no placar [11]. Depois veio a revanche: uma issue pública reabriu o claim de 84% da própria Zep e o corrigiu para 58,44% sob avaliação corrigida [12]. Em paralelo, o Hacker News circulou a denúncia "AI Startup Caught Cheating on Benchmark Papers" [13]. Ninguém saiu limpo dessa história; todos saíram com marketing. A lição não é "benchmarks são inúteis". É que os números de vendor são o começo da conversa, nunca o fim. O LoCoMo tem limitações conhecidas [33], o LongMemEval tenta corrigi-las [34], o BEAM nasceu para escalar onde o valor da memória fica mensurável [31][32], e a Mastra mostrou um caminho arquitetural diferente com 95% no LongMemEval [35], mas cada resultado vem com o harness de quem publicou. Quem compra deveria perguntar sempre: quem rodou, com qual juiz, comparado com o quê. O mesmo vale para custo. Medição independente de oito sistemas de memória em 2.176 tarefas chegou a números muito acima do que as pricing pages sugerem (na casa de **US$ 341 por 1.000 respostas** [15]), porque o custo real de memória inclui o LLM que extrai memórias, o embedding de cada fato, e o chamado BYOK que transfere a conta para o cliente sem transferir a previsibilidade. E há o silêncio: Letta, supermemory, MemOS, LangGraph e as soluções pgvector não publicam latência alguma. O overhead de MCP de memória começou a ser medido academicamente apenas em 2026 [16][17]. Em infraestrutura, o que não é publicado costuma ser o número que o mercado não quer que você veja. Uma nota à parte, porque ela conecta custo com qualidade: um issue aberto no repositório da Mem0 relata que **97,8% das memórias ingeridas eram lixo** [14]. Memória que só acumula não é ativo, é passivo com juros (o tema da seção adiante sobre consolidação). ## A academia já formalizou; o mercado não comercializou Enquanto o marketing briga no picadeiro, 2026 foi o ano em que a pesquisa acadêmica formalizou exatamente os problemas que os produtos ignoram. Um survey de junho dedicado a "memória persistente, estado e governança em agentes LLM" legitimou o campo como disciplina [27]. Um paper de setembro sobre tamper-evidence para execuções de agentes apareceu, mas mira *runs*, não o armazenamento de memória em si [28]. O SIGIR 2026 demonstrou o problema que mais nos interessa aqui: **apagar o dado do armazenamento não apaga sua influência a jusante** — o "esquecimento incompleto" que torna direito de eliminação e memória persistente uma tensão estrutural [29]. Nos produtos, o mecanismo mais sofisticado que encontramos em fonte primária é a invalidação temporal de arestas do Graphiti, no paper da Zep: fatos ganham janela de validade, o novo invalida o antigo [19]. É bi-temporalidade de verdade, e é temporal apenas. Não há noção de autoridade de fonte (um humano pode contradizer um agente? um import pode contradizer um humano?), nem curadoria automática de lições de erro do time, nem trilha auditável de quem mudou o quê. Survey de memória inspirado em ciência cognitiva mapeia o que a teoria sugere (consolidação, replay, interleaving [30]) e a Letta até implementou algo próximo com sleep-time compute [23], mas são exceções isoladas num mercado que ainda disputa quem extrai mais fatos de um chat. O padrão dominante do segmento, aliás, é conhecido: núcleo Apache 2.0 com escopo de biblioteca, cloud pago, e nenhum produto self-hosted completo e gratuito. O caso mais instrutivo é a Zep de novo: foi o único player com Community Edition self-hosted completa, e a descontinuou: deprecada em abril de 2025, com novas remoções em fevereiro de 2026; restou o framework Graphiti como open source [36][37][38]. As licenças defensivas do mercado de infraestrutura contam a mesma história em ciclos: MongoDB para SSPL em 2018 [39], Redis sai do BSD em 2024 (nasce o fork Valkey) e reverte para AGPL em 2025 [40], Elastic abandona o open source em 2021 (nasce o OpenSearch) e o re-adota em 2024 [41]. Source-available compra tempo, gera fork, e o mercado converge de volta. Para quem decide como vender self-hosted hoje, o histórico aponta: é tier pago com suporte (onde o que se vende é SLA de resposta, nunca uptime) ou não é. ## O comprador, e o Brasil Do lado da demanda, a categoria é jovem e já produziu rodadas relevantes: Cognee levantou US$ 7,5M de seed [47], Supermemory US$ 2,6M com Cloudflare e executivos do Google no captable [48]. Sem contar os gigantes embutindo memória na plataforma, que é o movimento mais ameaçador: OpenAI com memória no ChatGPT [44], Anthropic com memory no Claude [45], Bedrock com memória para agentes [46]. Quando o memory layer vira feature do provedor do modelo, o vendor independente precisa vender o que a plataforma não pode: continuidade entre modelos e frameworks, e governança sobre dados que atravessam fronteira de tenant. No Brasil, vale corrigir um pitch que virou mantra: **a LGPD não exige dados locais**. A transferência internacional é legítima via cláusulas-padrão da Resolução CD/ANPD nº 19/2024, com o período de graça encerrado em agosto de 2025 [49][50]; a CMN 4.893 exige governança de risco cibernético, não on-premises [51]. O PL 2338/2023 segue travado na Câmara [52] e o AI Act europeu foi adiado pelo omnibus [53]. O argumento de venda correto para enterprise brasileira é salvaguarda contratual e arquitetura verificável, não "on-prem porque LGPD". O enforcement chega mesmo sem lei de IA: o GDPR europeu já produziu fiscalização contra memória de chatbots [54], e os riscos técnicos estão documentados (recuperação semântica devolvendo dados que "foram apagados" [55][56]). ## As nove lacunas que ninguém publicou O inventário abaixo vem da pesquisa de continuidade, e cada item foi verificado por ausência com o local de busca registrado. Nenhum framework ou produto comercial documentou resolver: 1. **Memória compartilhada nativa entre frameworks distintos** — a ponte entre o crew do CrewAI, o store do LangGraph e o handoff do OpenAI SDK não existe em documentação oficial de nenhum dos três [2][3][4][1]. 2. **Identidade e deduplicação de entidades entre memórias de agentes diferentes** — hoje é regra manual do practitioner [1]. 3. **Arbitragem de contradições entre crenças do time** — contradições aparecem só como diagnóstico de falha nas retrospectives [5][6]. 4. **Detecção de trabalho duplicado entre agentes de frameworks diferentes** [10]. 5. **Serialização universal de handoff** — o único contrato documentado é histórico de conversa filtrável [4]; formatos reais em produção são markdown ad hoc [1]. 6. **Memória de lições e erros do time com curadoria automática** — existe versão manual e individual, nada de time [1]. 7. **Sincronização do estado humano (Slack, Jira, PRs, aprovações) com a memória do time** — a ausência que o incidente Replit transformou em manchete [7][8]. 8. **Briefing de retorno para humanos ausentes** — nada além de snapshots manuais [1]. 9. **Governança de memória** — quem escreve, quem apaga, escopo por projeto; na pilha sombra, inexistente por construção [1]. Depois que este texto foi escrito, voltamos e verificamos esses cinco nomes com fonte primária. O resultado reforçou o diagnóstico: **nenhum dos cinco mecanismos examinados (AutoGen, AG2, MetaGPT, MCP, A2A) oferece memória de equipe persistente entre execuções e interoperável entre frameworks como primitiva de primeira classe**: no AutoGen a memória é por agente com persistência delegada a integração; no MetaGPT o pool morre com o run; e o MCP (spec estável 2025-11-25) e o A2A (hoje projeto da Linux Foundation, versão 1.0.0, mantido por comitê com AWS, Cisco, Google, IBM, Microsoft, Salesforce, SAP e ServiceNow) deixam estado compartilhado fora do escopo por decisão de desenho [57][58][59][60][61]. ## O que seria resolver de verdade Some as seções e o spec aparece sozinho. Um sistema de memória para times de agentes (agentes heterogêneos, de frameworks diferentes, trabalhando com humanos em trabalhos de semanas) precisaria de: memória acessível por protocolo e não por acoplamento a framework; identidade de entidades e deduplicação entre escritores; arbitragem de contradição com hierarquia de autoridade explícita; handoff serializado que sobreviva à troca de ferramenta; curadoria automática de lições com esquecimento consciente do custo de manter memória morta; sincronização com o estado humano onde ele vive; briefing de retorno legível por pessoa; e trilha auditável de provenance em cada fato. Nós escrevemos essa lista como resultado de pesquisa. Ela também descreve, item por item, o que passamos os últimos meses construindo. Rodamos as oito pesquisas justamente para descobrir se o que estávamos construindo tinha mercado que o confirmasse ou refutasse. As fontes confirmaram o buraco. Se você discorda de algum ponto, os links estão aqui embaixo: é para isso que eles existem. --- ## Referências Acessadas e validadas em 19/09/2026. O conjunto completo de fontes coletadas (900+) está no nosso brain; abaixo, as citadas no texto. [1] r/AI_Agents — "Has anyone actually solved the memory problem?" — https://www.reddit.com/r/AI_Agents/comments/1r2puny/has_anyone_actually_solved_the_memory_problem_for/ [2] CrewAI — Memory — https://docs.crewai.com/concepts/memory [3] LangGraph — Persistence — https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/persistence/ [4] OpenAI Agents SDK — Handoffs — https://openai.github.io/openai-agents-python/handoffs/ [5] Cognition — Don't Build Multi-Agents — https://cognition.ai/blog/dont-build-multi-agents [6] Anthropic — How we built our multi-agent research system — https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system [7] The Register — Vibe coding service Replit deleted production database (21/07/2025) — https://www.theregister.com/software/2025/07/21/vibe-coding-service-replit-deleted-production-database/719783 [8] Chroma Research — Context Rot (jul/2025) — https://research.trychroma.com/context-rot [9] SWE-Marathon (arXiv 2606.07682) — https://arxiv.org/abs/2606.07682 [10] Hacker News — Agentic Coding Is a Trap — https://news.ycombinator.com/item?id=48002442 [11] Zep — Lies, Damn Lies, Statistics: Is Mem0 Really SOTA in Agent Memory? — https://blog.getzep.com/lies-damn-lies-statistics-is-mem0-really-sota-in-agent-memory/ [12] GitHub — Revisiting Zep's 84% LoCoMo claim (correção para 58,44%) — https://github.com/getzep/zep-papers/issues/5 [13] Hacker News — AI Startup Caught Cheating on Benchmark Papers — https://news.ycombinator.com/item?id=44883133 [14] GitHub — mem0 issue #4573 — "97.8% were junk" — https://github.com/mem0ai/mem0/issues/4573 [15] r/AI_Agents — 8 memory systems, 2.176 tarefas, medição independente — https://www.reddit.com/r/AI_Agents/comments/1veeix3/i_ran_8_ai_agent_memory_systems_through_2176/ [16] ProMCP: Profiling Token Flows and Latency Costs in MCP (ACL Findings 2026) — https://aclanthology.org/2026.findings-acl.1967.pdf [17] Anthropic — Code execution with MCP — https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp [18] Mem0 — State of AI Agent Memory 2026 — https://mem0.ai/blog/state-of-ai-agent-memory-2026 [19] Zep — A Temporal Knowledge Graph Architecture for Agent Memory (arXiv 2501.13956) — https://arxiv.org/abs/2501.13956 [20] Mem0 — Building Production-Ready AI Agents (arXiv 2504.19413) — https://arxiv.org/abs/2504.19413 [21] MemOS — A Memory OS for AI System (arXiv 2507.03724) — https://arxiv.org/abs/2507.03724 [22] MemGPT — Towards LLMs as Operating Systems (arXiv 2310.08560) — https://arxiv.org/abs/2310.08560 [23] Letta — Sleep-time Compute — https://www.letta.com/blog/sleep-time-compute/ [24] Letta — Memory Blocks — https://www.letta.com/blog/memory-blocks/ [25] HippoRAG (arXiv 2405.14831) — https://arxiv.org/abs/2405.14831 [26] A-Mem: Agentic Memory (arXiv 2502.12110) — https://arxiv.org/abs/2502.12110 [27] A Survey of Persistent Memory, State, and Governance in LLM Agents (jun/2026) — https://arxiv.org/html/2606.30306v1 [28] Tamper-Evident, Replayable Evidence for Autonomous AI Agent Runs (set/2026) — https://arxiv.org/html/2609.12582v1 [29] Deletion Isn't Enough: Auditing RAG for Selective Forgetting (SIGIR 2026) — https://marksanderson.org/files/papers/SIGIR2026_Leila_Main__Copy_.pdf [30] AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Science (arXiv 2512.23343) — https://arxiv.org/html/2512.23343v1 [31] BEAM — Why BEAM Is a Good Memory Benchmark (Mem0) — https://mem0.ai/blog/why-beam-is-a-good-memory-benchmark-for-ai-agents [32] Agent Memory Benchmark (AMB) — https://agentmemorybenchmark.ai/ [33] LoCoMo — Evaluating Very Long-Term Conversational Memory — https://snap-research.github.io/locomo/ [34] LongMemEval — https://xiaowu0162.github.io/long-mem-eval/ [35] Mastra — Observational Memory: 95% on LongMemEval — https://mastra.ai/research/observational-memory [36] Zep — Announcing Community Edition — https://blog.getzep.com/announcing-zep-community-edition/ [37] Zep — A New Direction for Zep's Open Source Strategy — https://blog.getzep.com/announcing-a-new-direction-for-zeps-open-source-strategy/ [38] Graphiti — https://www.getzep.com/platform/graphiti/ [39] MongoDB — SSPL (2018) — https://www.mongodb.com/company/newsroom/press-releases/mongodb-issues-new-server-side-public-license-for-mongodb-community-server [40] Redis — Dual Source-Available Licensing (2024) — https://redis.io/blog/redis-adopts-dual-source-available-licensing/ [41] Elastic — Elasticsearch Is Open Source. Again! (2024) — https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-is-open-source-again [42] MongoDB — Enterprise Advanced Support — https://www.mongodb.com/services/support/enterprise-advanced-support-plans [43] CockroachDB — Upgrade Policy — https://www.cockroachlabs.com/docs/cockroachcloud/upgrade-policy [44] OpenAI — Memory and new controls for ChatGPT — https://openai.com/index/memory-and-new-controls-for-chatgpt/ [45] Anthropic — Memory — https://www.anthropic.com/news/memory [46] AWS — Bedrock Agents memory — https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-bedrock-agents-now-supports-memory/ [47] Cognee — $7,5M seed — https://www.cognee.ai/cognee-raises-seven-million-five-hundred-thousand-dollars-seed [48] Supermemory — $2,6M (Dataconomy, out/2025) — https://dataconomy.com/2025/10/07/young-founders-supermemory-raises-2-6m-from-cloudflare-and-google-execs/ [49] ANPD — Transferência Internacional de Dados — https://www.gov.br/anpd/pt-br/assuntos/assuntos-internacionais/transferencia-internacional-de-dados [50] Mayer Brown — Fim do período de graça da Resolução CD/ANPD 19/2024 — https://www.mayerbrown.com/pt/insights/publications/2025/08/end-of-grace-period-implementation-of-brazils-standard-contractual-clauses-in-international-transfers-of-personal-data [51] CMN 4.893/2021 — https://www.ancord.org.br/wp-content/uploads/2021/03/Resolucao-CMN-n-4.893-de-26_2_2021.pdf [52] PL 2338/2023 — Câmara dos Deputados — https://www.camara.leg.br/proposicoesWeb/fichadetramitacao?idProposicao=2487262 [53] European Commission — AI Omnibus enters into force — https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/ai-omnibus-enters-force [54] Cross Border Data Forum — Generative AI and GDPR Enforcement in Europe — https://www.crossborderdataforum.org/generative-ai-and-gdpr-enforcement-in-europe-a-lot-of-noise-one-fine-zero-survivors/ [55] Exploring Privacy Issues in RAG (ACL Findings 2024) — https://aclanthology.org/2024.findings-acl.267.pdf [56] Exposing Privacy Risks in Graph RAG (arXiv 2508.17222) — https://arxiv.org/pdf/2508.17222 [57] AutoGen — AgentChat Memory (documentação oficial) — https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/agentchat-user-guide/memory.html [58] AG2 (formerly AutoGen) — GitHub — https://github.com/ag2ai/ag2 [59] MetaGPT: Meta Programming for a Multi-Agent Framework (arXiv 2308.00352) — https://arxiv.org/abs/2308.00352 [60] Model Context Protocol — Specification 2025-11-25 — https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25 [61] A2A Protocol (Linux Foundation) — https://a2a-protocol.org/latest/ --- Fonte: https://valorbrain.com.br/research/shadow-memory-stack Espelho: https://valorbrain.com.br/research/shadow-memory-stack.md --- # ROI · ValorBrain Calcule o custo anual do tempo que o seu time gasta procurando informação interna e reexplicando contexto. Estimativa com os seus números e as premissas à mostra. A decisão foi tomada, o documento existe, a conversa aconteceu. Só está espalhado em drives, threads e na cabeça das pessoas, então o mesmo contexto é reexplicado a cada pessoa nova, cada fornecedor e cada agente de IA. Coloque um número nisso. ## A calculadora Coloque os seus números: pessoas no time, horas por semana procurando ou reexplicando (por pessoa), custo médio da hora (R$), contratações por ano e semanas até produzir de verdade. O resultado é uma estimativa feita com o que você digita, não um case de outra empresa. A página calcula: - **Custo anual do tempo perdido** — busca e reexplicação do time atual + rampa de quem entra. - **Valor recuperável por ano** — as horas devolvidas ao trabalho. ### Premissas do cálculo - Metade do tempo perdido volta (fator 0,5). Não é medição nossa nem promessa contratual; é o multiplicador da conta. - Metade das horas de rampa de quem entra é busca de contexto que já existe na empresa (fator 0,5). Compare o valor recuperável com o preço publicado em [/pricing](/pricing). Se fizer sentido, a conversa fecha o escopo — e o número que você mediu está do lado da conta. ## Onde as horas vão, na prática 1. **A pergunta que ninguém consegue responder duas vezes** — Hoje: duas pessoas são interrompidas, uma cava no Slack, e a resposta é “acho que foi por causa do custo do conector”. Com ValorBrain: a mesma pergunta devolve a decisão, a data e o documento de onde ela saiu. 2. **O primeiro mês de quem entra** — Hoje: quem conhece o histórico vira gargalo e parte do onboarding é tradição oral. Com ValorBrain: a pessoa nova pergunta para a empresa em vez de perguntar para o colega, com a fonte. 3. **O erro que volta** — Hoje: um caminho abandonado há dois anos por um bom motivo é tentado de novo, e o time paga o mesmo preço. Com ValorBrain: a tentativa antiga aparece junto da pergunta atual, com o que foi concluído e por quem. 4. **O agente que recomeça do zero** — Hoje: cada sessão começa em branco e o contexto vai colado na mão. Com ValorBrain: o agente recebe o contexto vigente antes de responder, com versão e fonte. ## Por que a resposta aparece Tudo acima depende de achar a evidência certa e usá-la bem. Nos benchmarks internos, a evidência chega ao top 10 em 96,58% das perguntas do LoCoMo, e o run de 2026-08-23 do BEAM-100K acertou 323 de 400 respostas end-to-end. Método, run e limites estão publicados em [/benchmarks](/benchmarks). Benchmarks internos de recuperação; não são peer-reviewed nem QA end-to-end. ## Comece com uma fonte Conecte um drive ou um repositório, deixe os hooks capturarem uma semana de trabalho real e faça a primeira pergunta. O plano gratuito não pede cartão e não expira. Contato: valorbrain@valor.digital. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/roi Espelho: https://valorbrain.com.br/roi.md --- # Segurança · ValorBrain Controles de segurança do ValorBrain com evidência declarada: LGPD, isolamento de tenant por RLS, auditoria imutável, WAF, dados no Brasil. O que ainda não está pronto aparece como em preparação, sem data prometida. Os controles abaixo operam hoje no engine, no SaaS e na borda de rede. Cada um foi conferido no código e na configuração de produção em 2026-09-24 (última revisão). O que não fechou verificação aparece como Em preparação, sem data prometida. ## Conformidade - **LGPD — Alinhado.** Base legal, direitos do titular e transferência internacional declarados na Política de Privacidade. DPA e subprocessadores publicados neste site, com dados em território brasileiro. - **SOC 2 Type II — Em preparação.** Não temos certificação e não prometemos data. - **Isolamento de tenant — Ativo.** Row-level security multi-tenant no banco, forçada em toda chamada. Sem escopo de tenant definido, a consulta falha em vez de retornar dado de outro cliente. ## Controle de acesso - **Isolamento por tenant (RLS)** — Row-level security no Postgres, forçada em todas as tabelas multi-tenant e aplicada por chamada. Falha fechada quando o escopo não vem. - **ACL por fonte, com validade e motivo** — Grant de leitura por domínio de negócio para pessoa, papel ou agente, com valid_from, valid_to e reason anotados. Ativação gradual por tenant. - **Segredos via OpenBao (AppRole)** — Engine e SaaS recebem credenciais do cofre por AppRole no momento do boot. Nenhum segredo no código ou em variável versionada. - **MFA na conta** — Autenticação em dois fatores (TOTP) com códigos de recuperação, ativada pelo próprio usuário no perfil do SaaS. ## Integridade & auditoria - **Trilha de mutação imutável** — Toda escrita registra ator, ação e estado antes/depois numa tabela append-only com hash chain. Alterar uma linha quebra a cadeia e a verificação acusa. - **Provenance dos fatos** — Cada fato carrega linhagem no padrão W3C PROV-O, com cadeia SHA-256 por tenant e export em RDF para auditoria externa. - **Detecção de contradição e quarentena SHACL** — Conflito de valor, data ou relação entre fatos é detectado e o triple fica em quarentena até uma pessoa aprovar ou rejeitar. ## Infraestrutura - **TLS na borda** — HTTPS terminado na borda de rede (Cloudflare), com o gateway Nginx atrás na origem. - **WAF e lista de banimento** — Regras de borda bloqueiam scanners, probes e IPs da lista de banimento antes de chegarem à aplicação. - **Rate limit por rota** — Zonas de limite no gateway, com janela própria e burst controlado na rota de autenticação. - **Health checks monitorados** — Engine expõe métricas em formato Prometheus; o SaaS publica health check cobrindo banco, engine e workers. ## Dados & retenção - **Dados no Brasil** — Documentos, vetores e o banco ficam em hardware nosso, em Santa Catarina. Embeddings e reranqueamento rodam na GPU da mesma máquina. - **Subprocessadores documentados** — Cada terceiro publicado com o que recebe, para quê e onde fica, inclusive a etapa de inferência que sai do país. - **Snapshot cifrado do cofre de segredos** — Backup diário do cofre OpenBao em formato raft, cifrado pela storage barrier e legível só pelo root, com retenção local de 14 dias. ## Em preparação (sem check verde, sem data prometida) - **Criptografia de disco em repouso** — O disco que hospeda produção não é cifrado hoje. A cópia offsite dos backups é. - **Backups isolados do servidor de produção** — O caminho de cópia offsite cifrada existe no script de backup, mas não há servidor de backup independente verificado em operação. - **Certificação SOC 2** — Sem certificação hoje e sem data prometida. - **Read-log de leituras** — Hoje há contador de acesso por documento e trilha imutável de mutações. O registro de leitura com identidade e versão está em desenvolvimento. ## Documentos Política de Privacidade ([/legal/privacy](/legal/privacy)) · Termos de uso ([/legal/terms](/legal/terms)) · DPA ([/legal/dpa](/legal/dpa)) · Subprocessadores ([/legal/subprocessors](/legal/subprocessors)). Última revisão: 2026-09-24. Dúvidas de segurança, relato de vulnerabilidade ou pedido de auditoria: valorbrain@valor.digital (ver também [/.well-known/security.txt](/.well-known/security.txt)). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/security Espelho: https://valorbrain.com.br/security.md --- # Status · ValorBrain Status ao vivo dos componentes do ValorBrain: site, engine de memória, sincronização e integrações. Os componentes do ValorBrain medidos agora, direto da fonte — a mesma checagem que o produto usa. A página [valorbrain.com.br/status](/status) mede a cada carregamento; não é monitoramento histórico, é o agora. ## O que é checado - O site e o painel (login, busca e páginas públicas) - O engine de memória (onde a base é gravada e consultada) - A sincronização e as integrações A fonte é a checagem interna do produto, sem edição manual. Se um componente falha na medição, a página mostra degradado na hora. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/status Espelho: https://valorbrain.com.br/status.md --- # Casos de uso · ValorBrain Como o ValorBrain funciona em engenharia, vendas, atendimento, marketing, jurídico, financeiro, operações e RH, e em 11 indústrias. O mecanismo é o mesmo; muda o schema. Cada departamento e cada indústria perde contexto de um jeito próprio, mas o mecanismo que devolve é um só: capturar durante o trabalho, entregar na hora da pergunta, com versão, fonte e permissão. Comece pela sua área; a indústria ajusta o vocabulário. ## Quatro problemas aparecem em todas as verticais Os nomes mudam por área; a forma do desperdício é a mesma. 1. **Contexto em ilhas** — A decisão fica no chat de um agente, o porquê no PR, o resto na cabeça de quem participou. Cada sessão nova recomeça do zero, humana ou de agente. 2. **Reexplicação infinita** — O mesmo briefing é dado de novo a cada pessoa nova, cada fornecedor e cada ferramenta de IA. É trabalho que já foi feito e é pago outra vez a cada troca. 3. **Decisão sem rastro** — A pergunta “por que está assim?” não tem resposta com fonte: a decisão existe, mas o registro não carrega data, autor nem o que a supersedeu. 4. **Drift entre documento e realidade** — A documentação diz uma coisa, o sistema faz outra. A divergência é descoberta no incidente, não na revisão. ## Por departamento Engenharia, Vendas, Atendimento, Marketing, Jurídico, Financeiro, Operações e RH — uma página por departamento com cenário, agentes típicos, schema pack e indicadores: [/verticais](/verticais). ## Por indústria Indústrias como consultorias, educação & ensino superior, indústria & manufatura, jurídico & escritórios, logística & supply, seguros, serviços financeiros, software & SaaS, telecom, varejo & e-commerce, saúde & clínicas: [/verticais](/verticais). Cada página de vertical traz cenários passo a passo, o schema pack do domínio, os agentes típicos e os KPIs que o time consegue medir antes e depois. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/use-cases Espelho: https://valorbrain.com.br/use-cases.md --- # Suporte com o histórico do cliente à mão · ValorBrain Exceções, casos e escalonamentos com fonte e permissão herdada: o cliente não repete o caso e o agente responde pela versão vigente. O caso do cliente está espalhado: parte no ticket, parte no chat, parte na cabeça de quem atendeu na semana passada. Cada agente que olha o problema responde com uma versão diferente, e o cliente paga o preço de repetir a história. A exceção que a coordenação aprovou em março vira lenda urbana interna até alguém encontrar o ticket original. No ValorBrain, cada exceção concedida fica registrada como policy_exception, com fonte, quem aprovou e até quando vale. Na hora da pergunta, o context-surfacing traz as decisões daquela conta e os casos parecidos, com o que funcionou antes e o que não funcionou. O agente vê só o que a pessoa que o usa pode ver, por permissão herdada de pessoa e de fonte. Quando o caso escala, a pessoa que recebe tem o contexto pronto, e o cliente não repete nada. Sem diretriz registrada, a resposta é honesta: diretriz não encontrada, consulte a pessoa responsável. Dados no Brasil, isolamento por tenant e auditoria de leitura fecham o quadro: o suporte ganha continuidade sem perder governança. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/atendimento Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/atendimento.md --- # Consultorias e agências · ValorBrain Memória isolada por cliente, repasse sem reunião e propostas que reaproveitam aprendizados de projetos anteriores com a fonte citada. Consultoria vive de contexto: escopo, decisões, promessas e histórico, multiplicados por clientes em paralelo. Quando quem conduz sai no meio da entrega, o repasse vira reunião, e o que não foi dito se perde. Freelancer e agente entram e saem o tempo todo; o conhecimento nem sempre fica. No ValorBrain, cada cliente tem memória isolada. Os hooks registram decisões e compromissos enquanto o trabalho acontece, e o handoff-generator monta o repasse quando o projeto muda de mãos. A permissão é herdada por pessoa: quem entra vê o que o papel permite, quem sai leva o acesso, e a memória do projeto fica com a casa. O ganho aparece em três lugares que o sócio acompanha. Menos horas de repasse, porque o contexto não mora mais na cabeça de um só. Propostas que reaproveitam aprendizados com o projeto de origem citado, em vez de chutar. E entrega consistente, seja qual for o agente ou a pessoa que executa. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/consultorias Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/consultorias.md --- # Educação e ensino superior · ValorBrain Regulamento vigente com fonte no atendimento ao aluno e projeto de pesquisa com continuidade entre semestres e orientadores. Instituição de ensino acumula regulamentos, resoluções e políticas, e cada curso costuma ter as suas. O aluno pergunta algo simples, como prazo de matrícula ou aproveitamento de disciplina, e a resposta depende de qual versão do regulamento quem respondeu tinha em mãos. No meio do semestre, o projeto de pesquisa ainda troca de orientando e recomeça do zero. Com memória versionada, o atendimento passa a responder com a regra que vale hoje, citando a resolução e a data. A permissão é aplicada antes do prompt, então cada agente vê só o que o papel de quem atende permite. Quando a resolução muda, a anterior é superada sem apagar o histórico, e o conflito entre versões vira sinalização para revisão humana. Na pesquisa, o contexto acumulado do projeto fica na memória: decisões, fontes e pendências. O orientando que chega no segundo semestre parte de onde o primeiro parou, e o agente de apoio recupera o histórico com fonte. Continuidade deixa de depender de alguém passar tudo adiante em reunião. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/educacao-ensino-superior Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/educacao-ensino-superior.md --- # Memória de engenharia para agentes de código · ValorBrain ADRs, convenções e decisões entregues a Claude Code, Cursor, Codex e Devin via MCP, com versão, fonte e permissão herdada. O time de engenharia roda vários agentes ao mesmo tempo: Claude Code e Cursor no código, Codex e Devin em tarefas paralelas, Hermes ingerindo de madrugada. A decisão de arquitetura fica no chat de um deles, o porquê fica no PR e a convenção fica na cabeça de quem lidera. Quando a sessão acaba, o contexto acaba junto, e o próximo agente começa em branco. Com o ValorBrain, a memória nasce do próprio trabalho. O decision-extractor registra a decisão na sessão, com fonte e responsável; o context-surfacing entrega o padrão vigente na hora da pergunta; o precompact-extract e o postcompact-inject garantem que compactar a conversa não apague o que foi decidido nela. A recuperação é híbrida, com BM25 em PT e EN, vetores densos, RRF e cross-encoder, e a entrega acontece por MCP ou REST API, dentro do agente que o time já usa. Governança entra antes do prompt: o agente herda as permissões de quem o usa, registros fora do padrão vão para quarentena SHACL e cada resposta cita a fonte, com provenance do PR de origem até a leitura. Benchmarks internos apontam LoCoMo R@10 de 96,58% e 80,8% de acurácia binária no BEAM-100K. Benchmarks internos de recuperação; não são peer-reviewed nem QA end-to-end. E quando falta contexto, o agente diz que não encontrou e aponta a pessoa responsável, em vez de improvisar. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/engenharia Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/engenharia.md --- # Premissas financeiras com vigência e fonte · ValorBrain Regras, aprovações e exceções orçamentárias versionadas, com provenance para auditoria e entrega da premissa vigente ao agente de análise. A premissa de câmbio do planejamento vale desde setembro; a planilha que circula é de março. Aprovações ficam no e-mail, exceções orçamentárias na cabeça de quem aprovou, e o agente de análise, sem saber, trabalha com a regra errada. O erro aparece tarde, quando o número já virou decisão. No ValorBrain, cada premissa é um fato chaveado com vigência (as_of) e responsável. Quando a controladoria atualiza o câmbio de planejamento, o valor novo supera o anterior sem apagar o histórico, e o agente passa a receber o que vale agora. Exceção aprovada fica registrada com quem aprovou e até quando vence; vencida a validade, ela deixa de ser resposta. Para auditoria, a provenance chain mostra de onde veio cada número, quem leu e em qual versão. Registros fora do padrão vão para quarentena antes de chegar a qualquer resposta, e o conector do Granatum entra como fonte ao lado das planilhas. Dois analistas, dois agentes, mesma premissa vigente: consistência deixa de depender de memória. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/financeiro Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/financeiro.md --- # Indústria e manufatura · ValorBrain Procedimento vigente na hora da ocorrência, postmortem recuperado por semelhança e o conhecimento de quem sai ficando com a planta. Em planta, o conhecimento crítico costuma morar na cabeça de poucos. A parada de 2024 ensinou algo que a ocorrência de hoje precisaria saber, mas o postmortem está num PDF que ninguém abriu. Quando quem conhece a máquina se aposenta, o conhecimento vai junto. O ValorBrain transforma procedimento, ocorrência e lição em memória versionada. O postmortem de uma parada reaparece por semelhança na próxima ocorrência, com causa e resolução. A revisão do procedimento supera a anterior com vigência, e quem consulta recebe a versão vigente com a fonte citada. Divergência entre o documento e a operação real é sinalizada para revisão, e não descoberta durante a parada. E quando a pessoa que sabia sai, o que ela ensinou fica: lições registradas com a ocorrência de origem como fonte, handoff entre turnos com o pendente anotado. O turno seguinte começa do que o anterior deixou registrado, e não da conversa de corredor. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/industria-manufatura Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/industria-manufatura.md --- # Escritórios de advocacia · ValorBrain Precedentes do próprio escritório com fonte e versão, políticas com responsável e auditoria pronta para o auditor perguntar. Qualquer modelo gera minuta. O que diferencia um escritório não é gerar, é lembrar: como aquela cláusula se comportou na negociação de 2025, qual versão sobreviveu à disputa, quem aprovou a exceção e por quê. Esse acúmulo hoje mora em PDFs antigos e na memória de quem passou pelo caso. Cada contrato reescrito do zero é o ativo do escritório sendo ignorado. No ValorBrain, cláusula, parecer e política viram memória versionada, com precedente, vigência e responsável. O agente jurídico recupera as versões anteriores com os casos de origem e redige a partir dali, citando a fonte. Mudança regulatória sinaliza a política que ficou para trás, e a revisão continua sendo decisão de advogado. O mesmo mecanismo serve ao compliance. O auditor que pergunta todas as políticas de privacidade aprovadas em 2026 recebe a lista com responsáveis e revisões, cada item com provenance. Sigilo entre clientes é estrutura, não promessa: memória isolada por cliente e permissões herdadas, com toda leitura registrada. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/juridico-escritorios Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/juridico-escritorios.md --- # Memória jurídica com precedente e provenance · ValorBrain Cláusulas, pareceres e políticas com versão, precedente e cadeia de auditoria, entregues ao agente com permissões herdadas e sigilo por tenant. A cláusula de limitação de responsabilidade já foi escrita, revisada e testada em contratos anteriores. Sem memória, cada minuta parte do zero, e o parecer que o sócio redigiu em 2024 vira material perdido numa pasta de PDFs. Compliance rastreia versão à mão, na esperança de achar a que vale. No ValorBrain, cláusula, parecer e política viram unidades versionadas com precedente. Uma minuta nova recupera as versões já usadas, com o desfecho de cada caso, e cita a fonte. Mudança regulatória sinaliza a política interna que ficou desatualizada, e o auditor que pede todas as políticas de privacidade aprovadas em 2026 recebe a lista com responsáveis e revisões. Sigilo é premissa, não configuração opcional: domínios sensíveis, como M&A, ficam isolados por tenant e por fonte, o agente herda as permissões de quem o usa e toda leitura fica registrada. O engine não faz chamadas outbound. O ValorBrain organiza e entrega o contexto; o parecer segue sendo do advogado. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/juridico Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/juridico.md --- # Logística e supply chain · ValorBrain Exceção de fornecedor registrada com vigência, decisão de rota com fonte e postmortem de atraso reaparecendo no cenário parecido. Operação de supply é feita de exceções: o fornecedor atrasa, a rota fecha, o cliente pede praça diferente. Cada exceção gera uma decisão negociada no e-mail ou no chat, e é exatamente ali que ela morre. Três meses depois, na renegociação ou no atraso seguinte, ninguém lembra o que foi combinado, com quem e até quando. O ValorBrain registra exceção, contrato e decisão como memória versionada, com aprovador e vigência. A próxima negociação parte do histórico do fornecedor, com fonte. A decisão de rota chega ao planejamento com o precedente ao lado: o que foi decidido da última vez e por quê. Na torre de controle, o postmortem do atraso anterior reaparece no cenário parecido de agora. O handoff entre turnos fecha o ciclo: o pendente fica registrado com fonte, e quem assume parte de onde o anterior parou. OTIF não melhora por mágica; melhora porque a decisão de hoje para de ignorar o que a operação já aprendeu. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/logistica-supply Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/logistica-supply.md --- # Brand voice que chega ao agente · ValorBrain Brand book, personas e aprendizados de campanha versionados e injetados em ChatGPT, Claude e Gemini no momento do briefing. O brand book está em PDF, os KPIs em planilha e as personas em slides que ninguém revisou desde o ano passado. Cada ferramenta escreve com uma voz diferente, e a consistência depende de alguém lembrar de colar o documento certo no prompt. Quando essa pessoa sai de férias, a marca sai junto. No ValorBrain, brand voice, persona e aprendizados de campanha viram unidades versionadas, com vigência e fonte. O context-surfacing entrega a versão vigente a qualquer agente, por MCP ou REST API, e o aprendizado de uma campanha vira regra para a próxima, com o relatório de origem citado. Persona desatualizada não volta a ser usada: quando muda, a anterior fica superada no histórico. Diretriz não é censura. O agente recebe a direção com a fonte, e rompê-la de forma deliberada segue sendo decisão do time, agora com registro. A voz da marca passa a ser propriedade da operação inteira, e não da memória de quem guarda o PDF. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/marketing Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/marketing.md --- # Runbooks que sabem que a infra mudou · ValorBrain Runbooks e postmortems verificados contra o sistema real, drift sinalizado antes do plantão e contexto no copiloto de incidente. O runbook do failover documenta um hostname que o cluster não reconhece mais. Quem descobre é a pessoa de plantão, às três da manhã, com o incidente aberto. Runbook envelhece em silêncio, postmortem vira PDF que ninguém reabre, e o mesmo incidente volta cobrando o mesmo preço. No ValorBrain, a documentação é comparada com o sistema real, e divergência vira alerta com owner e data, não surpresa no plantão. O runbook divergente fica marcado como tal, em vez de continuar parecendo confiável. Incidente parecido recupera os postmortems anteriores, com o que funcionou e a fonte de cada decisão, direto no copiloto de incidente. Quem entra no on-call recebe no bootstrap da sessão o que mudou desde o último turno: drift em revisão, handoff pendente, decisão nova. O handoff entre turnos e agentes é roteado com estado, e não resumido de memória. Menos arqueologia às três da manhã; mais tempo resolvendo o que deu errado. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/operacoes Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/operacoes.md --- # Memória de RH com versão e vigência · ValorBrain Políticas, onboarding e benefícios na versão vigente, entregues a assistentes internos com permissão herdada e escalonamento humano. A política de trabalho remoto está na v4, mas a resposta que o colaborador recebe depende de quem responde e de onde ele procurou. Benefícios, avaliação e onboarding vivem em documentos espalhados, e a mesma pergunta rende versões diferentes conforme o canal. O RH acaba operando como central de despacho de versões. No ValorBrain, cada política tem versão, vigência e responsável. Quando a v4 substitui a v3, a anterior fica no histórico, e o assistente passa a responder pela regra que vale hoje, com fonte e data. O onboarding de quem chega recebe o contexto certo para o papel e para o time, e o que muda de regra no meio do caminho é sinalizado para revisão antes de virar resposta velha. Pergunta sensível não vira palpite de bot. Avaliação, saúde e conflito escalam para uma pessoa do RH, com o histórico da conversa junto. Os dados ficam no Brasil, sob LGPD, com isolamento por tenant e auditoria de leitura. O colaborador recebe a mesma resposta em qualquer canal; o RH volta a cuidar de pessoas em vez de versões. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/rh Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/rh.md --- # Saúde e clínicas · ValorBrain Protocolo vigente com fonte citada, dado sensível isolado por permissão e decisão sempre humana. Apoio à equipe, não decisão clínica. Clínica acumula protocolo, conduta e histórico. O risco silencioso é a versão antiga do protocolo continuando circulando em pastas e impressos depois que a revisão saiu. E o custo cotidiano é o tempo que a equipe perde procurando a conduta certa no meio do atendimento. O ValorBrain organiza esse contexto como memória versionada: protocolo com vigência, conduta com fonte, histórico isolado por permissão. O agente de apoio recupera o que a equipe precisa na hora da pergunta, dentro do que cada pessoa pode ver, e diz quando não encontrou. Toda leitura fica registrada. O limite é explícito: o ValorBrain organiza e entrega contexto, e não toma decisão clínica. Quem responde pelo cuidado é a equipe. O que a tecnologia faz é garantir que a decisão humana comece do protocolo vigente e da fonte correta, e não de um PDF de dois anos atrás. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/saude-clinicas Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/saude-clinicas.md --- # Seguros · ValorBrain Precedente certo antes da decisão de sinistro, regra de elegibilidade vigente em cada resposta e auditoria com fonte e versão. Decidir sinistro é decidir com precedente. O problema é onde o precedente mora: espalhado entre sistemas, e-mails e a memória de quem já viu caso parecido. Sem precedente, o agente improvisa, e casos parecidos começam a receber respostas diferentes. O ValorBrain guarda apólices, sinistros e regras de elegibilidade como memória versionada, com vigência e responsável. A recuperação híbrida traz, na hora da análise, as decisões de casos semelhantes e as exceções já concedidas, sempre com fonte e dentro das permissões de quem consulta. Quando a regra muda, a anterior é superada, e o conflito entre fontes vira sinalização para revisão humana, não surpresa. O resultado é duplo. Para o analista, o precedente certo antes da decisão, em vez de busca manual. Para o auditor, fonte e versão de cada decisão, com provenance chain e log de leitura. Consistência de elegibilidade deixa de depender de quem estava no plantão. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/seguros Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/seguros.md --- # Serviços financeiros e fintech · ValorBrain Premissa com vigência, exceção registrada e auditoria com provenance chain, com permissões herdadas e isolamento por tenant. Dados no Brasil. Em serviços financeiros, a regra muda rápido e a exceção mora no e-mail. O risco não é o agente errar a conta; é o agente responder com a versão de março de uma regra que mudou na terça. Ninguém percebe até o cliente, o auditor ou o regulador perceber. O ValorBrain guarda premissa, política e exceção com vigência e responsável. A versão nova supera a antiga sem apagar o histórico, e o agente recebe a vigente, com a fonte citada. Registros que violam o schema vão para quarentena antes de chegar a qualquer resposta. Quando duas fontes discordam, o conflito aparece antes de virar decisão. A governança não é um módulo extra: é o mecanismo. Permissões herdadas por pessoa e por fonte, isolamento por tenant, provenance chain da origem à resposta e log de toda leitura. Dados no Brasil, em conformidade com a LGPD, e nenhuma chamada outbound a partir do engine. É o que permite entregar contexto para agentes de análise e de atendimento sem abrir mão do controle que essa indústria exige. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/servicos-financeiros Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/servicos-financeiros.md --- # Memória compartilhada para software e SaaS · ValorBrain Decisões de arquitetura, feedback de suporte e onboarding partindo do contexto acumulado, entregues a Claude Code, Cursor, Codex e Devin via MCP. Uma casa de software roda vários agentes ao mesmo tempo: Claude Code e Cursor no código, Codex e Devin em tarefas paralelas, Hermes ingerindo de madrugada, ChatGPT e Gemini do lado de produto e suporte. A decisão de arquitetura fica na sessão de um deles, o porquê fica no PR e a exceção de cliente fica na cabeça de quem atendeu. O agente seguinte começa em branco, e o time volta a explicar o que já decidiu. Aqui a captura acontece dentro do ciclo de trabalho. O decision-extractor registra a decisão com fonte e responsável enquanto a sessão roda; o context-surfacing entrega o padrão vigente na hora da pergunta; o handoff-generator passa o pendente de um agente para o outro, com as permissões herdadas de quem iniciou. A memória é versionada com vigência, e o feedback do suporte chega ao roadmap com o caso de origem citado. Para quem cobra prova: benchmarks internos de recuperação apontam LoCoMo R@10 de 96,58% (1986 perguntas) e 80,8% de acurácia binária no BEAM-100K (benchmarks internos de recuperação; não são peer-reviewed nem QA end-to-end). A promessa de trabalho é mais modesta e mais verificável: cada resposta cita a fonte, cada leitura fica registrada e, quando falta contexto, o agente diz que não encontrou em vez de improvisar. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/software-saas Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/software-saas.md --- # Telecom · ValorBrain Postmortem recuperado no incidente parecido, regra de plano vigente no atendimento e runbook conferido contra a realidade. Rede de telecom gera incidente o tempo todo, e a maioria deles já aconteceu antes, em versão ligeiramente diferente. O postmortem existe, mas mora num drive. O runbook existe, mas documenta uma infraestrutura que mudou. Quem entra no plantão descobre a divergência no pior momento possível. O ValorBrain transforma postmortem, runbook e regra de plano em memória versionada. O incidente parecido recupera o postmortem anterior, com causa e resolução, na hora em que a equipe está lidando com ele. Reality probes comparam o runbook com o sistema real, e a divergência vira alerta antes do plantão. Do lado do atendimento, a regra de plano vigente chega ao agente na hora da pergunta, e a exceção concedida ao cliente fica registrada com aprovador e prazo. Operação e suporte trabalham sobre a mesma memória, cada um com as permissões do seu papel. O incidente de amanhã começa do que o de hoje ensinou. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/telecom Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/telecom.md --- # Varejo e e-commerce · ValorBrain Histórico do cliente recuperado no atendimento, política de troca vigente em cada resposta e aprendizado de campanha virando regra. Varejo é contexto em alta rotação: campanhas, SKUs, atendimento e logística, com agentes de conteúdo e de suporte trabalhando em paralelo. O cliente que já contou a história duas vezes, o atendente que respondeu com a política antiga e a campanha que repetiu o erro da anterior são o mesmo problema em pontos diferentes do funil: contexto que não acumula. No ValorBrain, o atendimento recupera as decisões e exceções já concedidas ao cliente, com fonte e dentro das permissões de quem responde. A política de troca fica versionada com vigência, e a exceção aprovada fica registrada com quem aprovou e até quando vale. No escalonamento, a pessoa recebe o contexto pronto. Do lado do marketing, o aprendizado de cada campanha vira regra com a origem citada, e o próximo briefing parte dali. Times e agentes diferentes, a mesma memória. O cliente percebe pela consistência; a operação percebe pelo retrabalho que deixa de existir. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/varejo-ecommerce Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/varejo-ecommerce.md --- # Memória de contas para vendas e RevOps · ValorBrain Promessas, objeções e histórico de conta com fonte e vigência, entregues ao agente de proposta via MCP. Cada call vira contexto versionado. A conta tem história: o que foi prometido na call de setembro, a objeção que travou a negociação anterior, o desconto que precisou de aprovação. Parte disso está no CRM; o resto ficou nas transcrições e nas conversas. Quando o agente escreve a proposta, não vê nada disso e parte de um template. O ValorBrain transforma cada compromisso em registro versionado: o que foi prometido, por quem, com fonte na transcrição. O copiloto de proposta recebe os compromissos vigentes daquela conta e as objeções já mapeadas, não um briefing genérico. O conector do HubSpot entra como fonte entre outras; o CRM continua sendo o CRM. Objeção recorrente vira aprendizado com o caso de origem citado, e a correção do time se transforma em regra para as próximas negociações. Permissões ficam herdadas de quem usa o agente, e a leitura sensível fica na auditoria. A memória da conta deixa de morar na cabeça de quem atende e passa a trabalhar a favor de quem chega depois. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/verticais/vendas Espelho: https://valorbrain.com.br/verticais/vendas.md --- # About · ValorBrain Who builds ValorBrain and why: one founder, one thesis (shared memory across people and agents), and a product dogfooded on its own work. ValorBrain exists because work context kept dying: the decision lived in one chat, the why in a PR, the rest in someone's head. This page says who builds the product and the thesis behind it. ## The thesis: the work goes on - Someone goes on vacation, an agent gets swapped, a better model shows up next month. In every one of those cases the work has to continue, and it continues the way it always has: someone re-explains the context, the new agent starts from zero, the old decision gets re-litigated as if it had never been made. - The ValorBrain bet is easy to state: a company memory is either shared or useless. It lives in one place, with version, source and permission, and it gets delivered to whoever asks, person or agent. When something changes, the previous version is superseded, not deleted. - The product is built inside that thesis: ValorBrain's own development runs on ValorBrain. If the memory couldn't hold our work, it wouldn't survive yours. ## Where it came from - Valor Digital has run B2B products in Itapema, Santa Catarina, Brazil, since 2024, with AI agents in the daily flow of code, operations, marketing and legal. The problem that kept repeating: every session started from zero. A decision made in Claude never reached Cursor. Handoffs were copy-paste. Context died when the chat closed. - The open-source space has plenty of good work: QMD, A-MEM, MAGMA, Honcho, MemPalace, Hindsight, supermemory, mem0 and others each solve part of the problem, some very well. None of them closed the whole product: real multi-tenant isolation, hosted MCP, governance with audit, OAuth connectors, and an account a company can actually buy. - ValorBrain is the tool our own work was missing, opened to other teams. The honest feature-by-feature comparison lives at [/en/comparison](/en/comparison). Patterns we studied and integrated: QMD, A-MEM, MAGMA, Honcho, Hindsight, MemPalace, supermemory, mem0, Engram, Thoth. We integrate ideas from public papers and repos. ## What we believe - **Memory is infrastructure** — It decides whether your agent is useful tomorrow or only yesterday. Infrastructure gets versioning, audit and fallback, not faith. - **Isolation from day one** — Row-level security per tenant since the engine's beginning. - **Cross-agent is the product** — Claude, Cursor, Kiro and Hermes reading the same memory, with the source cited, is what keeps work going. - **Honest about what's missing** — Internal benchmarks with method and caveats on the same page ([/en/benchmarks](/en/benchmarks)). Anything not yet verified shows up as in preparation, with no promised date ([/en/security](/en/security)). ## The company ValorBrain is a Valor Digital product. Gus is the founder: he designs, writes and maintains the product with a fleet of AI agents operating on the same memory the product sells. A small team is a fact, not a phase; the cost shows up in the roadmap and the payoff shows up in coherence. The code is closed, for security. The roadmap is public, version by version, at [/en/changelog](/en/changelog). - **Where:** Itapema, Santa Catarina, Brazil - **Who:** Gus, founder, with AI agents in operation - **Since:** 2024 (Valor Digital) · ValorBrain in development since 2026 - **Contact:** valorbrain@valor.digital --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/about Espelho: https://valorbrain.com.br/en/about.md --- # Benchmarks · ValorBrain ValorBrain retrieval engine LoCoMo recall@10 and BEAM-100K accuracy, with method, run and the caveats on the same page. Retrieval numbers from the engine, each with its run and method declared. What the scores measure — and what they don't — sits up here, not in a footnote. ## The two numbers - **LoCoMo R@10: 96.58%** (run 2026-07-29) — 1918 of 1986 questions with the evidence in the top 10; +2.1 pp vs the published open-source leader (94.5%). Full pipeline, with ranking that makes zero LLM calls. ~0.84 s per query on CPU. - **BEAM-100K: 80.8% binary end-to-end accuracy** (run 2026-08-23) — 323 of 400 answers correct across 20 conversations. Not retrieval recall: it measures the final answer across sessions. Mandatory BEAM-100K disclosure: reader GLM-5.3 Flash (Ox Alpha); judge GLM-5.2; effort=max; run 2026-08-23; ~44% slower than default effort; the reader is the customer's choice — results vary with the model (stronger readers can score higher). ValorBrain doesn't sell LLM calls: the memory layer is the product. ## What the benchmarks measure - Evidence retrieval in long conversations (LoCoMo recall@10). - Cross-session end-to-end answers (BEAM-100K binary accuracy). - Ranking with zero LLM calls in the retrieval path. ## What the benchmarks do NOT measure - Multi-tenant isolation or role-based permission filtering. - Team handoffs, knowledge gaps, or origin and truthfulness badges. - Ask citation fidelity or latency under real tenant load. LoCoMo measures retrieval; BEAM-100K measures end-to-end answers on synthetic conversations. Permissions, origin and cross-person/agent continuity belong to the product layer and sit outside both scores. ## Read before citing - These are internal retrieval benchmarks. They are not peer-reviewed. - They do not measure end-to-end QA: final answer quality also depends on the model and the prompt. - R@10 says whether the relevant chunk appears among the top 10 retrieved results. The full per-conversation table of the canonical LoCoMo run (10 conversations, 1986 questions) lives on the HTML page: [/en/benchmarks](/en/benchmarks). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/benchmarks Espelho: https://valorbrain.com.br/en/benchmarks.md --- # 96.58% recall on LoCoMo: how we built a CPU retrieval engine The architecture behind our retrieval pipeline: BM25 + dense vectors + Personalized PageRank. No LLM in the ranking path. Autor: Gustavo Franson · Data: 2026-07-05 · Categoria: Engineering · Tags: benchmarks, retrieval, LoCoMo, performance · Leitura: 6 Our canonical full-table run measured 96.58% recall@10 on LoCoMo. Here is the retrieval architecture behind it and why ranking needs no LLM. ## The benchmark LoCoMo (Long Context Memory) is a public, peer-reviewed benchmark for conversational memory. Our full table has 1986 questions across 10 conversations. The published open-source leader (pmb) scored 94.5%. ValorBrain measured 96.58%, a margin of +2.1 percentage points. ## The pipeline Our retrieval has four stages, fused into a single index scan: 1. **BM25 (keyword search)** catches exact-match queries. 2. **Dense vectors (LFM2.5-Embedding-350M)** handle semantic similarity. Swapping from Jina v5-small to LFM2.5 moved dense-only recall from 32.7% to 63.5% in the original ablation. 3. **RRF (Reciprocal Rank Fusion)** merges BM25 and dense results. 4. **Personalized PageRank** re-ranks the fused results by graph centrality. In that ablation, this stage added 2.4 points. ## No LLM in the ranking The ranking pipeline runs on CPU, sub-second, with zero token cost. Personalized PageRank is linear algebra; it needs no model inference. That keeps search cost independent of OpenAI or Anthropic tokens. Answer generation remains a separate step and may use a language model. ## What we learned - **The embedding model drove most of the gain.** The Jina-to-LFM2.5 swap added 30.8 points in the original ablation. - **Hybrid search covers different failure modes.** Dense-only misses exact matches; BM25-only misses semantic matches. - **Personalized PageRank is cheap.** One matrix operation per query delivered the final graph-based lift. ## The end-to-end layer LoCoMo measures retrieval. On BEAM-100K, the end-to-end pipeline answered 323/400 questions correctly (80.8% binary accuracy) across 20 conversations. The 2026-08-23 run used GLM-5.3 Flash (Ox Alpha), effort=max, and judge GLM-5.2. Max effort added about 44% latency over the default, so it is a benchmark configuration rather than the chat default. See the [methodology](/en/benchmarks) and the [full run breakdown](/en/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/blog/97-percent-recall-how-we-did-it Espelho: https://valorbrain.com.br/en/blog/97-percent-recall-how-we-did-it.md --- # How to give AI your company context (without a six-month project) The honest version: connect the material you already have, keep permissions per person, and require every answer to cite its source. Four steps, and the three mistakes that waste the most time. Autor: ValorBrain team · Data: 2026-07-26 · Categoria: Guide · Tags: company context, AI at work, knowledge base, LGPD · Leitura: 7 A short answer first: you do not train a model on your company. You connect the material you already have to a system that retrieves from it, keep each person's permissions intact, and require every answer to name the document it came from. That is it. Fine-tuning a model on internal documents is the expensive way to get a worse result. The reason people expect it to be harder is that the first attempt usually is. Someone pastes a policy into ChatGPT, gets a good answer, and concludes the company needs "an AI project". Six months later there is a data-lake proposal and nobody can ask a question yet. ## What "context" actually means here Your company already knows the answer to almost every question it gets asked. The knowledge exists: in a drive, in a closed thread, in the head of the person who negotiated that contract. What is missing is a way to ask. So the goal is to make your own material answerable, in the tools people already use, with the permissions you already have, not to teach a model your business. ## Four steps 1. **Pick one painful question.** Not a category: a question. "What delivery time do we promise?" "Which clients are on the old pricing?" The one where somebody interrupts a colleague every week. 2. **Connect the sources that answer it.** Google Drive, Notion, GitHub, Linear, Slack. Not everything you own; the two or three places that answer *that* question. 3. **Ask it, and check the citation.** An answer without a source is a guess with confidence. If the system cannot show you the document, you cannot deploy it to anyone who is not you. 4. **Only then widen it.** Add the next question, the next source, the next team. Value arrives on day one and compounds; a big-bang rollout does neither. ## Three mistakes that cost the most **Fine-tuning a model on internal documents.** It is slow, it is expensive per update, the model cannot cite anything, and it will state a superseded policy with the same confidence as the current one. Retrieval is not the cheap alternative to fine-tuning here: it is the correct one. **Ignoring permissions until later.** The moment an AI assistant answers from company material, it can leak. Salary tables, unsigned contracts, a client's data in a support thread. Permissions cannot be added afterwards, because "afterwards" is the day someone asks the wrong question and gets an answer. The rule worth insisting on: an agent asking on someone's behalf inherits that person's access, never more. **Trusting a chat log as memory.** Conversation history is not organizational memory. It is per-person, per-tool, and it disappears. What you want persisted is the decision and its source, not the transcript that produced it. ## What ValorBrain does about it We built the product around exactly the two constraints above: [answers cite the document](/en/benchmarks) they came from, and [permissions are enforced per person](/en/security), including when an AI agent asks on someone's behalf. It connects to the sources listed above, and it answers inside Claude, Cursor and any MCP client as well as in its own interface. On public benchmarks, when the answer exists in the material, we find it in the top 10 results 96.58% of the time (LoCoMo, 1986 questions). We publish where we fall short too. Documents and vectors are stored in Brazil under the LGPD (answer generation uses a cloud model; the subprocessor is listed publicly), and on-premise runs entirely on your own infrastructure. Starting is free: free plan, no credit card. Five minutes to connect the first source is a fair estimate; a six-month project is not. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/blog/como-dar-o-contexto-da-empresa-para-a-ia Espelho: https://valorbrain.com.br/en/blog/como-dar-o-contexto-da-empresa-para-a-ia.md --- # 5 things we learned building a knowledge base for AI teams After 6 months of dogfooding ValorBrain with our own team, here's what surprised us. Autor: Gustavo Franson · Data: 2026-05-20 · Categoria: Engineering · Tags: lessons learned, engineering, product development · Leitura: 5 We've been running ValorBrain internally since December 2025. Our team uses Claude Code, Cursor, and Kiro daily. Here's what we didn't expect. ## 1. Agents write more than they read We assumed agents would mostly query the knowledge base. Turns out they write to it constantly — every decision, every observation, every handoff note. The ingest volume is 5x the query volume. This changed our architecture. We optimized for write throughput first, read latency second. ## 2. Metadata matters more than content Raw text is searchable, but metadata is what makes it useful. Tags like "decision", "preference", "problem" let agents filter results by type. Timestamps let them prioritize recent knowledge. Source tags (which agent wrote it) add credibility signals. We spent more time on our content type taxonomy than on the search algorithm. ## 3. Cross-agent memory creates emergent behavior When Claude Code captures a decision and Cursor reads it later, something interesting happens. Cursor starts making suggestions that align with the decision — even though nobody explicitly told it to. The shared memory creates implicit coordination. We didn't design this. It just happens when agents share context. ## 4. Tenants care about isolation more than features Enterprise customers don't ask "how fast is your search?" first. They ask "how do you isolate my data?" Row-level security, encryption at rest, and audit logs come before any feature discussion. We re-ordered our roadmap to prioritize security and compliance early. ## 5. The real value is in the gaps The most useful knowledge isn't the stuff that's documented. It's the stuff that's in people's heads — "we tried that approach and it didn't work because...", "the client specifically asked for...", "don't touch that config, it'll break staging." ValorBrain captures that ambient knowledge when agents write it down during their sessions. Over time, the gaps in your documentation fill themselves. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/blog/five-things-we-learned-building-valorbrain Espelho: https://valorbrain.com.br/en/blog/five-things-we-learned-building-valorbrain.md --- # MCP in 3 minutes: what it is and why it matters Model Context Protocol is how AI agents talk to external tools. Here's the developer-facing version. Autor: Gustavo Franson · Data: 2026-05-25 · Categoria: Technical · Tags: MCP, AI agents, protocol, developer tools · Leitura: 3 MCP stands for Model Context Protocol. Anthropic released it in late 2024 as a standard way for AI models to interact with external tools and data sources. If you've used Claude Code with tools like file readers, web search, or database queries — you've used MCP under the hood. ## How it works An MCP server exposes a set of "tools" that an AI agent can call. Each tool has a name, a description, and a JSON schema for its inputs. The agent decides when to call a tool based on what it's trying to do. Example: a ValorBrain MCP server exposes tools like `search`, `store`, `whoami`. When you ask your agent "what did we decide about billing last week?", it calls `search` with that query. The server returns relevant documents. The agent synthesizes an answer. ## Why it matters for teams Before MCP, every AI tool integration was custom. You'd write a specific plugin for Cursor, a different one for Claude Code, another for Kiro. Each with its own auth, its own API, its own quirks. MCP gives you one server that works with every compliant agent. Write the integration once, use it everywhere. ## ValorBrain and MCP ValorBrain is an MCP server. Your agents connect to it like they'd connect to any MCP server — through config files or environment variables. The difference is that ValorBrain adds multi-tenancy, persistent memory, and cross-agent knowledge sharing on top of the basic protocol. Your Claude Code session writes a decision. Your Cursor session reads it. Both use standard MCP tools. No custom integration needed. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/blog/mcp-explained-for-developers Espelho: https://valorbrain.com.br/en/blog/mcp-explained-for-developers.md --- # Why your AI agents keep forgetting things Each agent starts from zero. Decisions made in one session vanish in the next. Here's how shared memory fixes that. Autor: Gustavo Franson · Data: 2026-05-28 · Categoria: Product · Tags: AI agents, knowledge management, productivity · Leitura: 4 Your Claude Code session ends. Tomorrow, Cursor starts fresh. The decision about why you picked PostgreSQL over MongoDB? Gone. The API design your team agreed on last week? Nobody remembers the details. This is the default state for teams using AI coding agents. Every session is isolated. Every agent is a blank slate. ## The cost of forgetting It adds up fast. A developer spends 20 minutes re-explaining context to Cursor. Another re-derives a decision that was already made in a Claude Code session last Tuesday. A third asks Slack "did we ever decide on X?" and gets three conflicting answers. The problem isn't that AI agents are bad at remembering. They don't share memory at all. ## What shared memory looks like ValorBrain gives every agent in your team access to the same knowledge base. When Claude Code captures a decision about your auth architecture, Cursor can query it five minutes later. When Kiro learns that your staging environment uses a different DB schema, that knowledge sticks. It works through MCP (Model Context Protocol). Each agent connects to ValorBrain as an MCP server. Reads go through semantic search. Writes go through structured ingestion. Everything is tenant-isolated. ## What changes in practice Teams that switch to shared memory report three things: 1. **Less repeated work.** Each agent picks up the context the last session left behind. 2. **Fewer contradictions.** When all agents share the same source of truth, they stop giving conflicting advice. 3. **Faster onboarding.** New team members (human or AI) can query the knowledge base instead of interrupting senior devs. The shift is subtle but compounding. Each session that writes to shared memory makes every future session smarter. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/blog/why-your-team-needs-a-shared-memory Espelho: https://valorbrain.com.br/en/blog/why-your-team-needs-a-shared-memory.md --- # Comparison · ValorBrain Feature matrix between ValorBrain and AI agent memory tools: storage, retrieval, governance and operations, with disclosure and sources on the same page. A comparison with mem0, MemPalace, supermemory and Honcho. The criterion is a usable product in a team's daily flow, not an isolated component. Where no public data exists, the cell says so instead of estimating. The full feature-by-feature matrix lives on the HTML page: [/en/comparison](/en/comparison). ## What the matrix covers - **Storage and isolation** — multi-tenant via Postgres RLS, self-host, on-prem (zero third parties), vector backend (pgvector). - **Retrieval** — hybrid (BM25 + vector + RRF), personalized PageRank, cross-encoder, MMR. - **Memory mechanics** — versioning and supersession, temporal validity (as_of), conflict and quarantine, provenance chain. - **Multi-agent** — hosted MCP, agent-to-agent handoffs, native hooks in the agents' lifecycle. - **Integration** — OAuth connectors: 8 sources in operation (GitHub, Notion, Slack, Google Drive, Linear, HubSpot, Jira, Granatum). Real-time webhooks for GitHub and Jira only; the others land via scheduled sync. - **Domain** — schema packs per department and industry. - **Operations** — SLA, on-prem under contract, no request quotas on paid plans. ## Proof ValorBrain's benchmark on the proof row: 96.58% LoCoMo R@10 · 80.8% binary BEAM-100K. BEAM run of 2026-08-23: reader GLM-5.3 Flash (Ox Alpha), judge GLM-5.2, effort=max, ~44% more latency than default effort. That is benchmark configuration, not the chat default. Method and limits at [/en/benchmarks](/en/benchmarks). Internal retrieval benchmarks; not peer-reviewed and not end-to-end QA. ## Disclosure ValorBrain integrates patterns published in papers and open-source projects (QMD, A-MEM, MAGMA, Honcho, MemPalace, supermemory and others). The table compares usable products, not isolated components. We assessed each tool from its documentation and public product as of the update date; no competitor cell is a number we measured. Zep and LangMem stay out of the table: there isn't enough public data to compare them feature by feature without making things up. When there is, they come in. Updated on 2026-09-24. Inaccuracy? valorbrain@valor.digital. ## Still deciding? Minutes to set up. Start with one free project and compare on your own stack. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/comparison Espelho: https://valorbrain.com.br/en/comparison.md --- # Connect sources · ValorBrain Agent and connector setup lives in the product app. Redirecting. ## Source connections live in the app OAuth connectors and agents are set up in the product dashboard, at valorbrain.valor.digital. We are taking you there; if nothing happens, use the button below. - Continue to the app: - Back to the home page: [/en](/en) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/connect Espelho: https://valorbrain.com.br/en/connect.md --- # Contact · ValorBrain Direct email to the ValorBrain team: valorbrain@valor.digital. Shared memory for people and AI agents. Talk to us: direct email to the team that builds ValorBrain — no ticket queue, no middleman. ## Email - **valorbrain@valor.digital** — lands with the team directly. We reply within one business day. ## Rather describe your scenario in a form? Tell us what you want to solve with memory for agents — we come back with a concrete next step, not a brochure. The form collects phone and a free-text message, and lives at [valorbrain.com.br/en/contact](/en/contact). Writing to us shares your email data with the team. We only use it to reply — no lists, no resale (LGPD). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/contact Espelho: https://valorbrain.com.br/en/contact.md --- # For developers · ValorBrain MCP quickstart, REST API with OpenAPI, token authentication and the agent documentation — everything to build with ValorBrain. The portal to build with ValorBrain: MCP, REST API and agent documentation, at [valorbrain.com.br/developers](/developers). ## Quickstart MCP - Endpoint: `https://mcpbrain.valor.digital/mcp` (Streamable HTTP) - Ready-made config at [/well-known/mcp.json](/.well-known/mcp.json) — copia o bloco `mcpServers` para o cliente - Token created by a human in the workspace: [MCP token guide](https://valorbrain.valor.digital/guides/mcp-token) ## API REST - Base: `https://valorbrain.valor.digital` · spec OpenAPI em [/openapi.json](https://valorbrain.valor.digital/openapi.json) - Referência navegável: [api-docs](https://valorbrain.valor.digital/api-docs) · catálogo: [/well-known/api-catalog](/.well-known/api-catalog) - Authentication: bearer `vbm_…` — full contract at [/auth.md](/auth.md) ## First step Create a workspace and connect your first agent: [onboarding](https://valorbrain.valor.digital/onboarding/connect-agent) (the entry plan lets you prove it in your real flow; the paid steps have their prices published at /pricing). ## For AI agents [/llms.txt](/llms.txt) (index) · [/llms-full.txt](/llms-full.txt) (full) · per-page `.md` mirror · [agent-card](/.well-known/agent-card.json) · [security.txt](/.well-known/security.txt) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/developers Espelho: https://valorbrain.com.br/en/developers.md --- # Enterprise · ValorBrain Governance with evidence for enterprise contracts: tenant isolation, source ACL, immutable audit trail, data in Brazil, on-prem or dedicated instance under contract. For companies that have to answer for every access: tenant isolation at the database, permission per person and per source, an immutable mutation trail, and data on our own hardware in Brazil. What is verified and what is not sits on the same page. ## What is verified today, with evidence Each control below was checked against the code and production configuration on 2026-09-24. The full list, with the verification method, lives on the security page ([/en/security](/en/security)). - Per-tenant isolation (RLS) - Per-source ACL, with validity and reason - Immutable mutation trail - Fact provenance - Secrets via OpenBao (AppRole) - Data in Brazil - Documented subprocessors ## What has not closed verification yet No green check and no promised date: read log, disk encryption at rest, SOC 2 certification. ## How the enterprise offer works From R$ 4,997/month, with scope by contract: proposal, contract, invoice and bank slip, with no credit card at any point. - **On-prem or dedicated instance** — The same engine as the SaaS on your network (zero third parties in the perimeter, including the model that writes the answer), or an instance of ours that serves only your account. Under contract. - **Assisted deployment** — Our team deploys alongside yours: Postgres with the extensions, engine, embedding and rerank on your hardware, with retrieval tuning for your corpus before go-live. - **Continuous operation** — Migrations, upgrades and monitoring together with your team. SLA with response window and escalation defined by contract, with an account manager. - **No counting** — People, documents and searches without quotas on paid plans. Quotas are what make a team abandon a tool on the 20th of the month. - **Migration and training** — Existing documents, decisions and transcripts come in through ingestion, without rewriting the past; versioning starts there. Your team learns to operate the dashboard and the hooks. ## How to buy Built for corporate procurement, in four steps. 1. **A 30-minute conversation** — We understand the case: document volume, source systems, where the data may live. We leave with a POC scope. 2. **POC with a contract** — A pilot on your real corpus, with before/after benchmarks and sourced answers in your own environment. 3. **Assisted deployment** — Engine inside the agreed perimeter, retrieval tuning and validation with your team before go-live. 4. **Operation** — Active SLA, accompanied upgrades and periodic review of delivered value, measured in the dashboard instead of estimated. ## Is your data too sensitive for multi-tenant SaaS? That is exactly what the enterprise offer exists for. Write to valorbrain@valor.digital; we answer with a proposal within 2 business days. Control state reviewed on 2026-09-24; the next review follows every infrastructure change. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/enterprise Espelho: https://valorbrain.com.br/en/enterprise.md --- # Help and FAQ · ValorBrain Setup, agents and MCP, plans, security and common issues. The questions we hear most, with the short answer and the link to the full source. Short answers to the questions that arrive most, organized by theme. When the full answer lives in the docs or the dashboard, the link is right next to the answer. ## Quick links - **Docs** — Technical documentation and setup guides: - **Open the dashboard** — The product app (account required): - **Benchmarks** — Method, runs and the caveats: [/en/benchmarks](/en/benchmarks) - **Status** — Availability and incidents: ## Getting started First steps: account, first agent, first content. Questions: How do I create an account? · How much does it cost to start? · Which agents can I connect? · How long does setup take? ## Agents and MCP How agents talk to the memory. Questions: What is MCP? · MCP token or API key? · Can I use more than one agent at the same time? · How do I revoke an agent's access? · How many MCP tools are there? ## Memory and permissions What goes in, how it comes out and who sees what. Questions: How is memory captured? · When something changes, is the old value deleted? · Does search respect permissions? · Do answers come with the source? · Who audits what changed in the memory? ## Plans and billing How billing works, what is unlimited and how to scale. Questions: What does the free plan include? · What is unlimited on paid plans? · How does pricing work? · Can I export my data? · What happens if I cancel? Pricing: public table at /pricing (final decision 2026-09-30 — never billed per response); the free plan requires no card and never expires. ## Security and LGPD Where data lives, who accesses it and what is not ready yet. Questions: Where is my data stored? · Does the engine call external services? · Are you certified? · Is there a DPA and a subprocessor list? The verified state of the controls lives in the trust center: [/en/security](/en/security). ## Common issues What to do when something does not work. Questions: My agent gets Unauthorized calling the MCP · Search returns zero results · I did not get the activation email · Is a service down? ## The questions we hear before buying Common objections, with the answer we give in the conversation, are aggregated on the home page: [/en/#perguntas](/en/#perguntas). ## Did not find what you need? Contact: valorbrain@valor.digital. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/help Espelho: https://valorbrain.com.br/en/help.md --- # ValorBrain — Shared memory for people and AI agents ValorBrain is the shared memory that keeps work moving when the person, the agent or the model changes. Decisions, rules and handoffs captured in the flow and handed to whoever comes next, with source, permission, version and history. Company Brain for people and AI agents. Context shouldn't start over with every agent: ValorBrain is the **shared memory** that keeps work moving when the person, the agent, or the model changes. Decisions, rules, and handoffs get captured in the flow and handed to whoever comes next, with source, permission, version, and history. Data in Brazil · LGPD · tenant isolation. ## The problem: your team already explained this once With three or more agents in operation, context fragments faster than any wiki can keep up. The cost never shows up as a budget line: it shows up as repeated briefings, outdated answers, and rework. 1. **Fragmented context** — The decision lives in the Claude Code chat, the why lives in the PR, and the exception lives in the head of whoever was in the meeting. Cursor sees none of it. 2. **Repeated briefings** — Every new agent asks for the same context. The team pastes the same PDF, the same ADR, the same policy. Again. 3. **Stale documents posing as answers** — The rule changed on Tuesday; the agent answers with the March version. Nobody notices until the client, the auditor, or the person on call does. 4. **Permissions rebuilt from scratch** — Every tool has its own access control. Adding one more agent turns into a governance project that starts from zero. ## How it works: context is born from the work. And returns to it. No modeling project before you start. ValorBrain captures what already happens in agent sessions and team tools, structures it into living memory, and hands it to whoever needs it next, with governance applied before the prompt. 1. **Capture** — Capture without friction. Hooks in the agents' lifecycle record decisions, open items, and handoffs while the work happens: context-surfacing, decision-extractor, handoff-generator, feedback-loop, precompact-extract, postcompact-inject, curator-nudge. 2. **Living memory** — Memory with time, version, and conflict. Every context unit has a type, a source, an owner, and temporal validity. When something changes, the previous version is superseded, not erased. 3. **Delivery** — In the agent, at question time. Context arrives through MCP, the REST API, session bootstrap, and agent-to-agent handoff. Retrieval is hybrid and ranked by what matters to whoever is asking, and the answer cites its source. 4. **Governance** — Permission applied before the prompt. The agent inherits access from whoever uses it. Sensitive domains stay isolated by tenant and by source. 5. **Proof** — Every answer knows where it came from. A provenance chain runs from the source document to the answer, and every read is traceable. With no context, the agent says so and points to the person responsible. ## Multi-agent coherence: context continues when the agent changes Claude Code captures, Cursor sees it on the next query. Hermes ingests overnight, and the morning agent gets a bootstrap of what changed. Handoffs between agents are routed, not lost in chats. It lives where the work already happens: hooks and MCP in the agents' cycle; REST API for everything else. Agents: Claude Code, Cursor, Kiro CLI, Codex, Devin, Hermes, OpenClaw, ChatGPT, Gemini, and internal agents via MCP/API. Sources (BYOK/OAuth): GitHub, Notion, Slack, Google Drive, Linear, HubSpot, Jira, Granatum. ## Governance before the prompt Permissions per person and per source applied at the semantic layer. The agent inherits the access of whoever uses it; sensitive domains stay isolated; every read is traceable. Without context, the answer says so and points to the person responsible. - **Inherited permissions** — The agent only accesses what the person using it can see, per person and per source. - **Tenant isolation** — Multi-tenant RLS. Sensitive domains, like tax or M&A, stay isolated. - **Versioning and supersession** — The new rule supersedes the old one without erasing history. - **Conflict and contradiction** — Sources that disagree get flagged for human review before they become an answer. - **SHACL quarantine** — Records that violate the schema stay out of answers until they are fixed. - **Provenance chain** — From the original source to the final answer, every step is logged. - **Drift and reality probes** — Documentation is compared against the real system; divergence becomes an alert, not a surprise. - **Read auditing** — Who read, through which agent, at which version. Every read is traceable. Operations and trust: data in Brazil · LGPD; tenant isolation; permissions per person and source; every read audited; no outbound calls from the engine. Connectors live in the SaaS. ## Verticals: the same core, in your team's flow The mechanism is the same; what's worth remembering changes. Each vertical comes with a scenario, typical agents, a schema pack, and the indicators that make sense to track. Departments include Engineering & Product, Data & AI, Operations & Infrastructure, Support, Sales & RevOps, Marketing & Content, Legal & Compliance, Finance & Controllership, People & HR. Per-vertical pages at [/en/verticais](/en/verticais). ## Decision makers: one layer. Five different questions. - **CTO · VP Eng · Platform** — Architecture, isolation, integration, and the cost of re-explaining everything to each agent. "We already have a wiki, Notion, and RAG." — A wiki is static and RAG only answers. ValorBrain versions, cross-references sources, applies inherited permissions, and delivers over MCP to any agent. - **Head of AI · Data** — How fast adoption moves across agents without losing governance. "It'll be work to maintain." — Capture happens through automatic hooks; schema packs give structure per area. - **COO · Operations · Support** — Operational continuity and rework across shifts, teams, and tools. "My team won't adopt yet another tool." — Nobody has to open another screen: context arrives inside the tools the team already uses. - **Legal · Compliance · RevOps** — Auditing, current versions, and traceability. "What about the risk of a leak or a stale version?" — Every rule has a version, validity, and owner; relevant changes go through human review. - **Founder · CEO** — How much each new agent actually adds. "Why now?" — Every agent that joins without context multiplies the starting-over; with shared memory, each new agent starts from accumulated context. ## Proof: numbers with the caveats next to them If the right context doesn't reach the agent, it starts over. That's why we measure retrieval: high recall is a precondition for continuity, not a guarantee of a correct answer. - **96.58% R@10 on LoCoMo** (run 2026-07-29, 1918/1986 questions) · +2.1 pp vs the published open-source leader (94.5%). - **80.8% binary end-to-end accuracy on BEAM-100K** (323/400 correct across 20 conversations; run 2026-08-23). - LoCoMo retrieval: ~0.84 s per query on CPU · 0 LLM calls in ranking. - Mandatory BEAM-100K disclosure: reader GLM-5.3 Flash (Ox Alpha); judge GLM-5.2; effort=max; run 2026-08-23; ~44% slower than default effort; the reader is the customer's choice — results vary with the model. ValorBrain doesn't sell LLM calls: the memory layer is the product. Read before citing: these are internal retrieval benchmarks, not peer-reviewed; they don't measure end-to-end QA; R@10 says whether the relevant chunk appears among the top 10 retrieved results. Full method at [/en/benchmarks](/en/benchmarks). Retrieval pipeline: question → query expansion (intent) → BM25 PT/EN + dense vectors → RRF → personalized PageRank → cross-encoder → MMR → context with source. ## Pricing: start with one project Prove it in your real workflow before any contract. - **Free** — One project, to prove it in your real workflow with your own agents. Hook capture, living memory with version and source, delivery over MCP and REST API. - **Solo, Núcleo & Operação** — from US$20/month. For teams with several projects, areas, and agents sharing the same context. - **Enterprise** — from R$ 4,997/month. Tenant isolation and permissions per person and source, auditing and provenance chain, data in Brazil · LGPD. Scope and limits of each plan are confirmed at signup or in the sales conversation. ## FAQ - **We already have Notion or a wiki.** A wiki is static. ValorBrain versions, cross-references sources, injects context into the agent, and surfaces a conflict when two sources disagree. The wiki can stay, as one source among others. - **Isn't this just RAG?** RAG answers a question. ValorBrain keeps decisions, permissions, versions, and handoffs between agents, and knows when an answer went stale because the rule changed. - **Will this be one more tool for the team to open?** No. It lives in the hooks and MCP of the agents the team already uses. - **What about data privacy?** Data in Brazil, in compliance with the LGPD. Tenant isolation, inherited permissions, read auditing, and no outbound calls from the engine. - **What if the agent uses an old version?** Every unit has validity (as_of) and supersession. We don't promise infallibility. We promise traceability. - **Do I need to rewrite what we already have?** No. Existing documents, decisions, and transcripts come in through ingestion, and versioning starts there. - **How much work is it to maintain?** Automatic hooks do the capture; memory health and auditing show what aged. Human curation goes where it makes a difference. ## Next step Less starting over. More continuity. Contact: valorbrain@valor.digital. Security: [/en/security](/en/security) · Benchmarks: [/en/benchmarks](/en/benchmarks) · About: [/en/about](/en/about). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en Espelho: https://valorbrain.com.br/en.md --- # Data Processing Agreement · ValorBrain How we process personal data under Brazil's LGPD: roles, purpose, subprocessors, international transfer, incidents and deletion. Version 1.0 · effective July 27, 2026 This agreement (the "DPA") forms part of the ValorBrain subscription contract and describes how we process personal data on the customer's behalf under Brazil's Law 13.709/2018 (LGPD). It applies automatically to every paid account; if your legal team needs a signed copy, write to [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) and we return it signed within two business days. ## 1. Roles The customer is the **controller**: they decide which documents to index, who has access, and why. Valor Digital is the **processor**: we handle the data only to run the service, following the customer's instructions as expressed through the product and this agreement. We do not use customer data for our own purposes. ## 2. Subject matter and duration Processing exists to index, retrieve and answer over the content the customer sends, and lasts as long as the subscription is active. Once it ends, section 9 applies. ## 3. Data processed - **Account:** name, email, role, and the access record (who searched, who opened which document, when). - **Content:** whatever the customer indexes — documents, messages, meetings, email and whatever comes from the connectors they authorize. It may contain third parties' personal data, and the customer defines the legal basis for that. - **Billing:** invoicing data, handled by the payment processor. We neither ask for nor recommend indexing sensitive personal data (LGPD art. 5, II) or children's data. Anyone who needs that should run ValorBrain in their own environment, and talk to us first. ## 4. Security The technical measures in force are described under [Security](/en/security). The main ones: per-account isolation enforced by the database (PostgreSQL Row-Level Security), TLS in transit, bcrypt password hashing, API tokens stored as hashes, and a per-user access record. We do not make changes that lower the described level of protection without prior notice. ## 5. Subprocessors The list lives at [Subprocessors](/en/subprocessors), with what each one receives and where it sits. The customer authorizes the listed subprocessors. Before adding a new one that touches customer content we give **30 days'** notice to the account's admin contact; if the addition is unacceptable, the customer may terminate without penalty within that window, with a pro-rata refund of amounts already paid. ## 6. International transfer Documents, vectors and the database sit on our infrastructure in Brazil. **Answer generation is the exception:** it uses a cloud language model outside the country, and each answer sends the question and the retrieved passages. Searching sends nothing; only a generated answer does. The transfer relies on LGPD art. 33, II (contractual clauses with the supplier) and is avoidable: the Empresa plan offers deployment inside the customer's environment as an option and Enterprise includes it, in which case no step leaves the customer's perimeter. ## 7. Data subject rights The customer answers data subjects and we provide the tooling: content export via API, correction and deletion per document or per collection, and the access record in the interface. When a data subject contacts us directly, we forward to the customer within 5 business days instead of answering on their behalf. Formal assistance requested by the customer is delivered within 15 days. ## 8. Incidents We notify the account's admin contact within **48 hours** of confirming a security incident that may pose relevant risk or harm, stating what is known, what is not yet known, and what has already been done. Notifying the ANPD and data subjects is the controller's duty; we supply the technical facts, written postmortem included. ## 9. Return and deletion After the subscription ends the customer may export content for 30 days. Deletion then runs within 30 days of the request or of the end of that window, and reaches backups on the next rotation — backup retention is 14 days, so no copy survives beyond 44 days. Records required by law (tax, accounting) are kept for the statutory period, separate from content. ## 10. Audit We answer security questionnaires and grant access to technical documentation under an NDA. We hold no SOC 2, ISO 27001 or HIPAA certification, and we promise no date for them: we would rather be checkable than certified on paper. Enterprise customers may commission an independent audit, at their cost and in an agreed window. ## 11. Governing law This DPA is governed by Brazilian law. Venue is the district of Valor Digital's head office unless the subscription contract states otherwise. ## 12. Contact Data Protection Officer: Gustavo Iucksh Santos · [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/legal/dpa Espelho: https://valorbrain.com.br/en/legal/dpa.md --- # Privacy Policy · ValorBrain ValorBrain privacy policy and data handling practices. Last updated: July 27, 2026 ## 1. Who We Are ValorBrain is a product of Valor Digital, headquartered in Brazil. This policy covers how we process personal and organizational data. ## 2. Data Collected ### Account - Name, email (Google OAuth or manual signup) - Password (bcrypt hash, never plaintext) - Company settings (name, address, etc., when provided) - Avatar (Google profile, optional) ### Ingested content - Markdown indexed via watcher - Documents via webhook ingest - Memories via MCP store tool - OAuth connectors (Notion, Drive, etc — when activated) ### Usage and operations - Transaction logs (billing audit trail) - MCP token usage (last_used_at, use_count) - Activity feed (handoffs between agents, etc.) ## 3. How We Use Data - Service operation (retrieval, billing, audit) - Cross-agent coherence (sharing context across your own agents) - Service improvement (anonymized when possible) - Transaction and security notifications ## 4. Multi-Tenant Isolation **Your data is isolated per tenant via Postgres Row-Level Security (RLS).** Other tenants cannot view, query or modify your information. The engine runs as role `valorbrain_app` with permissive tenant-scoped policies enforced by the database. ## 5. Sharing We do not sell or hand over your data. Third parties enter the path only when the service needs them, and every one is listed — with what it receives and where it sits — under [Subprocessors](/en/subprocessors). In short: the network edge (Cloudflare), the language model that writes the answers, the payment processor, the transactional mail server, and the connectors you authorize yourself. We also hand over data when required by Brazilian law or a valid court order. ## 6. Where the data sits, and the one exception **Storage:** your documents, the vectors built from them and the Postgres database sit on our own hardware in Santa Catarina, Brazil. Embedding, reranking and entity extraction run on that machine's GPU. **The exception:** the AI answer is written by a cloud language model outside the country. Each answered question sends it the question and the retrieved passages. Searching your memory sends nothing; only a generated answer does. That is an international data transfer, it is declared in the [DPA](/en/dpa), and the subprocessor is named. **If you cannot have that exception**, run all of ValorBrain in your own environment: optional on the Empresa plan, included on Enterprise. Then no step leaves your perimeter. ## 7. Retention - Active data: as long as the account exists - After a deletion request: up to 30 days to erase content and vectors - Backups: 14-day rotation, so a copy survives at most that long - Access record: kept while the account exists, exportable at any time ## 8. Your Rights (LGPD) - Data access (Settings → Audit Logs) - Correction - Deletion (Settings → Profile → Delete) - Portability (JSON export via API) - Consent revocation - Complaint to ANPD (Brazil's data protection authority) ## 9. Security - HTTPS required (TLS 1.3) - Passwords: bcrypt (cost 10) - MCP tokens: SHA-256 hash in DB, raw shown only once - JWT signed (HS256, 7-day max) - Postgres RLS active, enforced by the database - Daily database backup, kept 14 days, inside the same physical perimeter The detail, including what we do not have yet, is under [Security](/en/security). ## 10. Cookies We use only essential cookies (auth). No advertising tracking. ## 11. Children The service is not intended for users under 18. ## 12. Contact and DPO To exercise your data rights or for privacy questions: [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) Data Protection Officer (DPO): Gustavo Iucksh Santos --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/legal/privacy Espelho: https://valorbrain.com.br/en/legal/privacy.md --- # Subprocessors · ValorBrain Who processes data on our behalf, what each one receives and where it sits. The list any DPA asks for. Updated July 27, 2026 These are the third parties that process data on our behalf so ValorBrain can run. It is the list your legal team will ask for alongside the DPA, so it lives here, in public, instead of in an annex nobody can find. ## What stays on our own infrastructure Your documents, the vectors built from them and the Postgres database sit on our own hardware in Santa Catarina, Brazil. Embedding, reranking and entity extraction run on that machine's GPU — none of those steps leaves it. Error monitoring is self-hosted too. ## The international transfer that does happen One thing leaves the country: **answer generation**. The language model that writes the answer is a cloud service, and every question sends it the question plus the retrieved passages. Searching your memory sends nothing; only a generated answer does. If you cannot have that, run ValorBrain entirely in your own environment — optional on the Empresa plan, included on Enterprise. ## The list | Who | What for | What they receive | Where | |-----|----------|-------------------|-------| | Cloudflare, Inc. | Network edge: DNS, TLS termination and the tunnel that publishes the service. | All HTTPS traffic passes through it, request and response bodies included. Content is in transit, not stored. | United States and global network | | OpenCode Zen (opencode.ai) | Router for the language model that writes the answer. | The question and the passages retrieved to answer it. No credentials, and never the whole index. | United States | | Provedor de inferência do modelo (DeepSeek V4 Flash, via roteador) | Runs the model that generates the answer text. | The same content sent to the router. Our contract is with the router, not with the inference provider — anyone who needs a direct contractual chain runs on-premise (optional on Empresa, included on Enterprise). | Determined by the router; outside Brazil | | Stripe | Subscription billing, card and boleto. | Name, email, billing details and invoice history. No indexed content is sent, and we never store card numbers. | United States and Ireland | | Google LLC | Google sign-in (optional) and reading the sources you connect. | At sign-in: name, email, avatar. On connectors: whatever the authorized Drive, Gmail or Calendar scope allows us to read. | United States | | Hostinger International Ltd. | Host of the transactional mail server we operate (verification, notices, invoices). | Recipient address and the content of the message we send. | São Paulo, Brazil | | Telegram FZ-LLC | Operational alert channel for our on-call team. | Technical identifiers and error messages (account, route, code). Not a channel for document content. | United Arab Emirates and global network | ## Sources you connect Google Drive, Gmail, Calendar, Notion, GitHub and Slack only enter the path once you authorize the connection, and they read only what the OAuth scope allows. Revoke any of them in Settings → Connectors. Until you connect one, it sees nothing. ## What we do not do - We do not train models on your workspace content. - We do not sell or share your data. - We use no advertising analytics and no tracking cookies. ## Changes to this list Before adding a subprocessor that touches customer content we give 30 days' notice by email to the account's admin contact. If the addition does not work for you, you may terminate without penalty within that window — it is in the [data processing agreement](/en/dpa). ## Contact Data Protection Officer: Gustavo Iucksh Santos · [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/legal/subprocessors Espelho: https://valorbrain.com.br/en/legal/subprocessors.md --- # Terms of Service · ValorBrain ValorBrain SaaS terms of service. Last updated: July 26, 2026 ## 1. Acceptance of Terms By creating an account on ValorBrain you agree to these Terms of Service. If you are accepting on behalf of an organization, you confirm you have the authority to do so. ## 2. Service Description ValorBrain is a multi-tenant persistent memory platform for AI agents. The service includes: - Document indexing through watchers and ingestion endpoints - Hybrid retrieval (text + vector search) - MCP HTTP server at `mcpbrain.valor.digital` - Management and audit dashboard - Native OAuth connectors and integrations via webhook or MCP ## 3. User Account You are responsible for maintaining the confidentiality of your password and MCP tokens. Notify us immediately if you suspect unauthorized use. ## 4. Plans and Billing ValorBrain is sold as a subscription, monthly or annual. Your plan defines how many people have access, how many documents can be indexed, and how many AI answers are included each month. Current plan prices are listed on the Pricing page. On the annual plan you pay 12 months at the price of 10. On paid plans, documents and memory searches are unlimited, subject to the fair storage use limit published for the plan. An **AI answer** is a question answered by the AI with the source document cited — opening, searching, browsing and indexing do not consume answers. Answers beyond what your plan includes are billed at the unit price published on the Pricing page, and a plan's invoice never exceeds the price of the next plan up. The 14-day trial of the Empresa plan asks for a card and charges nothing during the trial period. When the trial ends the account moves to the Free plan, and your data stays. Guarantee: you may request a full refund within 30 days of the first monthly cycle. On the annual plan, the refund is pro-rated for the unused period. You can cancel yourself at any time under [Settings → Subscription](/settings/subscription). After cancellation, your data is deleted within 30 days (see clause 9). ## 5. Privacy and Data Your data is isolated per tenant via Postgres RLS. See the [Privacy Policy](/en/privacy) for details. ## 6. Acceptable Use You agree not to use the service for: - Illegal activities - Storing third-party data without authorization - Reverse-engineering or bypassing billing/auth mechanisms - Reselling the service without a specific commercial agreement ## 7. Availability ValorBrain targets high availability, but there is no contractual uptime commitment on the Free and Team plans. The Empresa plan includes a 99.5% SLA, and the Enterprise plan a 99.9% SLA. ## 8. Intellectual Property You retain all rights to the data you ingest. ValorBrain retains rights to the software, design and brand. ## 9. Termination You can cancel your account at any time via [Settings → Profile → Delete Account](/settings/profile). Your data is permanently deleted within 30 days of the request. ## 10. Changes to Terms We may update these terms. Material changes will be notified by email at least 30 days in advance. ## 11. Contact Questions: [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/legal/terms Espelho: https://valorbrain.com.br/en/legal/terms.md --- # Pricing · ValorBrain One free project to prove it in your real workflow. Solo US$20, Núcleo US$99, Operação US$249, Enterprise from R$ 4,997. Never billed per response and no document quota. ## Start with one project. Scale when it earns it. Fair use, no document quota: you pay for people, agents take no seat, and nothing is billed per response. Start on the free project and step up only when your team needs to. ### Free — one project · no card To prove shared memory on a real project, with the team you already have. - One project in your own workspace - Shared memory across people and agents - MCP, REST and CLI over the same memory - Source, version and history on every retrieved fact - Data in Brazil ### Solo — US$20/month For the professional working alone who wants memory growing with the project, without losing context. - Everything in Free, without the single-project limit - Per-person and per-source permissions, with validity and reason - Connectors with continuous sync - Auditable provenance and mutation trail ### Núcleo — US$99/month · 5 people, + R$ 79 per seat up to 10 For the whole team working over the same memory, with different agents — up to 10 people. - Everything in Solo - Extra seat at a fixed price, up to 10 people - Guided onboarding for the team and the agents - Connectors with continuous sync ### Operação — US$249/month · 20 people, + R$ 49 per seat up to 50 For the operation running multiple teams and agents over the same memory — up to 50 people. - Everything in Núcleo - Extra seat at a fixed price, up to 50 people - Security review and DPA before you start - Service level agreed in the contract ### Enterprise — from R$ 4,997/month, scope by contract For teams that need dedicated isolation and a security review before signing. - Dedicated instance or your own environment - Accompanied rollout and migration of what already exists - Security review and DPA under contract - Service level agreed in the contract, not on the site ## Founder — 20% off for life on the first 25 slots The founder price never expires: it holds for as long as the account exists. When the slots run out, the full table applies to whoever comes next — founder accounts are never repriced. 25 of 25 founder slots left. - Núcleo: ~~R$ 497~~ **R$ 397/month** - Operação: ~~R$ 997~~ **R$ 797/month** ## The detailed table People, storage and the value of each cycle, side by side. | Plan | People | Storage | Monthly | Annual (12 for the price of 10) | | --- | --- | --- | --- | --- | | Free | 1 person | 2 GB | US$0 | — | | Solo | 1 person | 20 GB | US$20 | US$200/yr | | Núcleo | 5 people · + R$ 79 per seat up to 10 | 50 GB | US$99 | US$990/yr | | Operação | 20 people · + R$ 49 per seat up to 50 | 150 GB | US$249 | US$2,490/yr | | Enterprise | negotiated | negotiated | from R$ 4,997 | negotiated | On the annual cycle you pay for 10 months and use 12 — on every paid step. ## What every plan guarantees These are not pricing-page promises: they are the controls the engineering team can point to in the code, and each one has its evidence published in the trust center. Items that are not ready yet are listed as in preparation there — never as delivered here. Evidence and detail: [/security](/security) and [/enterprise](/enterprise). ## The rules of the price Four rules that hold on every step, from Free to Enterprise. - **Nothing is billed per response** — memory is the product: there is no charge per question, per response or per document processed. - **Agents take no seat** — you pay for the people on the plan. Agents connected over MCP, REST or CLI take no seat and never change the price. - **Fair use, no document quota** — there is no document quota. The per-plan limit is the storage one in the detailed table, and the panel warns at 60% and 80% of usage. - **Annual is 12 months for the price of 10** — on the annual cycle you pay 10 months and use 12, on any paid step. ## How it works 1. **Start on free** — create the project, connect your agent over MCP and bring a case that already hurts. No card and no mandatory call. 2. **Measure in your workflow** — what memory retrieved, what it left out, and how much time the next agent saved. That is your number, not our benchmark. 3. **Step up where it pays off** — the price of every step is published here. If your case needs a closed scope, the proposal arrives in writing. ## Straight answers - **Do I need a credit card to start?** No. The free plan never asks for a card. - **How does billing work?** A fixed monthly price per step, for the number of people. Nothing is billed per response or per document. On the annual cycle you pay for 10 months and use 12. Contracting starts in a conversation — there is no checkout on the site. - **Do AI agents raise the price?** No. Agents take no seat: connecting more agents to the same workspace never changes the plan price. - **Where does the data live?** In Brazil, isolated per workspace (per-tenant RLS) with per-person and per-source permissions. The subprocessor list is public at [/legal/subprocessors](/legal/subprocessors). - **Does it work with the agents I already use?** Yes. Memory is agent-agnostic: the same workspace is reachable over MCP, REST and CLI. - **Do you have SOC 2?** Not yet. It is in preparation, with no promised date — that is how it appears in the trust center. ## Next step - Start free: - Already have an account: - Talk to us: [/contact](/contact) _Security claims reviewed on 2026-09-24. Pricing table per the final decision of 2026-09-30._ --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/pricing Espelho: https://valorbrain.com.br/en/pricing.md --- # 75.5% on BEAM-100K: What Reasoning Effort Does to a Memory Pipeline A stealth reader and one API parameter took our BEAM-100K average score from 69.3% to 75.5% (323/400 correct). Not SOTA. The interesting part is where the points came from. Autor: ValorBrain team · Data: 2026-08-24 · Categoria: Research · Tags: BEAM, Ox Alpha, reasoning effort, ColBERT, halfvec, benchmark · Leitura: 11 Our first BEAM-100K writeup ended at 70.9% average score with GLM-5.2 as the reader, and argued that memory engineering mattered more than reader choice. Three weeks later we are at **75.5% average (323 of 400 correct, 80.8% binary)** with the stealth Ox Alpha as reader, and this round the reader paid for nearly everything. The memory side moved the number by almost exactly zero. That is the finding, so we will open with it: once retrieval puts the right context in front of the model most of the time, the remaining points live in the reader, and one API parameter buys more of them than a week of retrieval work. Two numbers appear in this post and they are not interchangeable. The AMB leaderboard ranks by average judge score across criteria; we call it "average" throughout. The binary pass rate (correct/total) always reads higher; we call it "binary" and use it mostly for counting failures. Every table says which one it is using. The max-effort run reported here was completed on 2026-08-23. --- ## Where we started All runs in this post use the same judge (GLM-5.2) and the same 400-question BEAM-100K split. The baseline reader was Gemini 3.6 Flash over the same ValorBrain retrieval: **69.3% average, 304/400 correct**. The previous post's 70.9% used GLM-5.2 as reader and a different judge, so it is not directly comparable; we list it in the final table with its setup. The losses clustered in abstention and event ordering, and error analysis said those were reader-side problems. The question was how much of the gap a better reader could close, and what else was hiding underneath. --- ## Step 1: swap the reader We replaced Gemini 3.6 Flash with stealth/ox-alpha via OpenRouter. Nothing else changed. (Model identity note: stealth/ox-alpha was later revealed to be Z.ai's GLM-5.3-flash served under the OpenRouter stealth alias — a flash-tier open-weights model.) 69.3% → 72.3% average (304 → 313 correct). Three points from a model swap is solid and unremarkable. It also plateaued immediately, which matches what every team hits when throwing bigger models at retrieval-augmented setups: if the context carries noise or stale data, better reasoning burns itself out on bad inputs. --- ## Step 2: profile everything While the benchmarks ran, we profiled the infrastructure underneath. Three things surfaced. Halfvec HNSW indexes. Dense retrieval ran on full float32 HNSW indexes, 2.5 GB across four tenants. Switching to pgvector's `halfvec_cosine_ops` cut storage to 687 MB and made queries 4.7x faster with zero measured recall loss on our eval set. Vectors are stored as fp16 inside the index while exact distances stay available at query time. A validation bug in our custom PostgreSQL access method. Every multivector value access ran a full buffer scan of isfinite checks, O(count x dim). Token pooling accesses values O(tokens²) times per document, so at 500 tokens per document the index build burned billions of redundant checks. Removing the redundant validation from hot paths took builds from hours to minutes. Two migrations that never ran. The migration runner could not reach the database, so two migrations sat pending. One of them created `admin_active_users_5m()`, a monitoring function that had been failing silently in production logs for weeks. Both applied. None of this moved the benchmark. It made iteration possible, which is worth more during a three-week push than a point of accuracy: builds that took hours now take minutes, and we could finally see what the system was doing. --- ## Step 3: reasoning effort Ox Alpha is a reasoning model, and OpenRouter routes it with moderate reasoning effort by default. We set `reasoning.effort: "max"`. 72.3% → **75.5% average** (313 → 323 correct). One API parameter, 3.2 points. Per-category, average judge score, 40 questions each: | Category | Default effort | Max effort | Δ | |---|---:|---:|---:| | preference_following | 86.2% | **96.5%** | +10.3 | | information_extraction | 84.2% | 89.6% | +5.4 | | instruction_following | 83.1% | 86.9% | +3.8 | | temporal_reasoning | 69.4% | 72.5% | +3.1 | | summarization | 67.4% | 70.4% | +3.0 | | contradiction_resolution | 87.2% | 90.0% | +2.8 | | knowledge_update | 60.0% | 62.5% | +2.5 | | multi_session_reasoning | 66.3% | 68.3% | +2.0 | | event_ordering | 53.4% | 54.2% | +0.8 | | abstention | 62.5% | 60.0% | −2.5 | Nine of ten categories move up. The one that moves down, abstention, is the telling one: questions where the correct behavior is refusing to answer. More reasoning made the model more confident, and confident models answer instead of refusing. Event ordering, our worst category, barely moves. Extra thinking does not manufacture chronological structure the context does not have. Cost: answers take roughly 44% longer. For batch analysis that is an easy trade. For interactive chat we keep effort at default. --- ## Step 4: build ColBERT rerank, then turn it off We built a ColBERT late-interaction reranker on LFM2.5-ColBERT-350M: token-level scoring over pooled document representations, stored as sq8-quantized codes inside a custom PostgreSQL graph index, query tokens embedded by a sidecar service, MaxSim against candidates, results reordered. It ran end to end. Net effect on the full benchmark: 72.3% → 73.0% average (313 → 312 correct). The average hides the shape: - multi_session_reasoning +6.6, contradiction_resolution +4.4, preference_following +4.4, instruction_following +3.8 - information_extraction −3.6, abstention −6.3, event_ordering −2.9 MaxSim promotes lexical overlap, which helps questions that synthesize across fragments and hurts questions that depend on recognizing absence or strict chronology. A layer that helps synthesis and damages abstention, with a net of +0.7, is not a feature yet. It is a feature behind a router that knows which questions are which. We turned it off, kept the infrastructure, and will revisit with category-aware gating. --- ## The finding that matters most After the experiments we classified every failure in the default-effort run (87 wrong answers, binary) as either a retrieval miss (the right memory was not in the context) or a reader error (the memory was there and the model still got it wrong). **77 of 87 failures were reader errors.** Retrieval puts the right windows in front of the model over 90% of the time. What happens next depends on whether the reader can synthesize across sessions, track values through time, recognize when information is absent, and compute date differences. Those are reasoning problems now, which is why a single reasoning parameter outperformed every retrieval change we tried in this cycle. --- ## Full progression | Configuration | Judge | Average | Binary | |---|---|---:|---:| | GLM-5.2 reader (previous post) | deepseek-v4-flash | 70.9% | 78.0% | | Gemini 3.6 Flash reader | glm-5.2 | 69.3% | 76.0% (304/400) | | Ox Alpha, default effort | glm-5.2 | 72.3% | 78.3% (313/400) | | **Ox Alpha, max effort** | glm-5.2 | **75.5%** | **80.8% (323/400)** | --- ## Is this SOTA? Not yet. Hindsight's RAG configuration scores **86.2% average** on the same benchmark (reader Gemini 3.1 Pro, judge Gemini 3.5 Flash). We are 10.7 points behind that. Their single-query configuration scores 73.4%, which we pass by 2.1 points. Different readers and judges on both sides, so treat all cross-system numbers as indicative; the harness is public and the honest comparison is your own run of both. We are not claiming SOTA today. We are claiming a reproducible 75.5% with a documented judge, a documented split, and a public harness, plus a failure taxonomy that says where the next ten points are. And a commitment: we are going after that 86.2%, in public. The three failure patterns below are the map. Every attempt, hit or miss, gets written up here and on X. If we plateau, you will see the plateau. --- ## What did not work - ColBERT rerank as a universal layer. Helps synthesis, damages abstention and extraction. It waits for a router. - Expanding the context delivery budget. Multi-session reasoning improved and event ordering got worse: more windows means more competing sequences, and ordering degrades. - Uniform settings across categories. Every category has its own optimum. One configuration leaves points on the table. --- ## Takeaways If you are building a memory system and benchmarking end to end: 1. Measure retrieval separately from reading. You cannot fix what you cannot isolate, and the split tells you which side to spend the week on. 2. Test reasoning effort before adding infrastructure. One parameter, 3.2 average points, zero code. 3. More context is not better context. Our delivery expansion traded one category against another. 4. Ship behind flags. We ran ColBERT end to end, measured a net +0.7, and switched it off without downtime. 5. Profile before optimizing. Our largest performance fix came from a gdb stack dump, not from intuition. --- ## What is next The remaining 77 failures group into three patterns: 1. Multi-session synthesis: questions that need complete event sequences assembled from scattered fragments. Delivery budgets tuned per question type, not globally. 2. Temporal computation: "how many days between X and Y" requires extracting two dates, subtracting, and citing both. Structured output hints are next. 3. Abstention calibration: the reader must distinguish "an adjacent topic exists" from "the answer exists". Few-shot abstention examples in the prompt are the cheapest test. On the infrastructure side: category-aware rerank routing (ColBERT for synthesis questions only), parallel token pooling across documents, and a 64-bit docmap format for MV indexes past 33k documents. --- ## Reproducing Results are reproducible via the [Agent Memory Benchmark](https://github.com/vectorize-io/agent-memory-benchmark) with the [ValorBrain provider](https://github.com/ValorBrain/valorbrain-amb). Create a ValorBrain account at [valorbrain.valor.digital](https://valorbrain.valor.digital) to get an API key. --- ## References 1. Tavakoli et al. (2025). "Beyond a Million Tokens: Benchmarking and Enhancing Long-Term Memory in LLMs." ICLR 2026. 2. Vectorize/Hindsight. "Agent Memory Benchmark (AMB)." https://github.com/vectorize-io/agent-memory-benchmark 3. Previous post: "Memory Quality Beats Reader Quality: Evidence from BEAM-100K" (2026-08-04) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort Espelho: https://valorbrain.com.br/en/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort.md --- # Memory Quality Beats Reader Quality: Evidence from BEAM-100K How reader-agnostic memory engineering closed a 22-point gap on BEAM with GLM-5.2, an open-weights model that scores higher on agentic intelligence benchmarks than Gemini 3.1 Pro. Autor: ValorBrain team · Data: 2026-08-04 · Categoria: Research · Tags: BEAM, benchmark, GLM-5.2, filtered-diskann, memory, retrieval · Leitura: 8 ValorBrain scores **70.9%** on BEAM-100K (20 conversations, 400 questions) using GLM-5.2 as the answering model and Gemini 3.6 Flash as the judge. That is within 2.5 points of Hindsight's 73.4% (single-query, Gemini 3.1 Pro), and ValorBrain wins 5 of 10 memory ability categories, including a 24-point lead in Information Extraction. **58% of our total improvement came from reader-agnostic memory engineering.** Consolidation, timeline, and delivery improvements that benefit any LLM. The reader swap contributed 42%. For production systems where users bring their own LLMs, memory quality matters more than reader quality. --- ## Results | System | Score | Queries | Answer LLM | Judge LLM | |--------|------:|---------|------------|-----------| | **ValorBrain** | **70.9%** | 400 (20 conv) | GLM-5.2 | Gemini 3.6 Flash | | ValorBrain (early) | 55.9% | 100 (5 conv) | deepseek-v4-flash | deepseek-v4-flash | | Hindsight (single-query) | 73.4% | 400 | Gemini 3.1 Pro | Gemini 2.5 Flash Lite | | Hindsight (RAG) | 86.2% | 400 | Gemini 3.1 Pro | Gemini 3.5 Flash | --- ## Per-Category vs Hindsight | Category | ValorBrain | Hindsight (sq) | Gap | |----------|----------:|---------------:|----:| | Information Extraction | **88.9%** | 64.9% | **+24.0** | | Temporal Reasoning | **71.9%** | 57.5% | **+14.4** | | Knowledge Update | **70.6%** | 58.8% | **+11.8** | | Multi-session Reasoning | **57.2%** | 47.4% | **+9.8** | | Contradiction Resolution | **67.2%** | 61.6% | **+5.6** | | Preference Following | 91.0% | 95.0% | -4.0 | | Instruction Following | 83.8% | 91.2% | -7.5 | | Summarization | 64.5% | 79.3% | -14.8 | | Event Ordering | 46.4% | 80.5% | -34.1 | | Abstention | 67.5% | 97.5% | -30.0 | ValorBrain wins 5 of 10 categories. The losses are concentrated in **Abstention** (-30.0, a reader-side semantic distinction) and **Event Ordering** (-34.1, where chronological structure needs further work). --- ## The Decomposition: Memory vs Reader | Improvement | Type | Points | Share | |-------------|------|-------:|------:| | Consolidation in `delivered_documents` | Memory | +10.1 | 45% | | Rich consolidation (counts, 4K tokens) + Timeline | Memory | +3.6 | 16% | | GLM-5.2 + `max_tokens 8192` | Reader + infra | +7.3 | 32% | | Run variance | — | +1.5 | 7% | | **Total** | | **+22.5** | | **58% of the improvement is reader-agnostic.** The memory engineering contributes more than the reader swap. --- ## Why Consolidation Works The single largest improvement (+10.1 points) came from including pre-synthesized conversation facts as a synthetic document in the retrieval output. Instead of forcing the LLM to extract specific facts from scattered conversation windows, the consolidation delivers them pre-extracted. This is reader-agnostic by design. The consolidation is generated offline and stored. Any answering LLM receives the same pre-synthesized facts. The improvement transfers across readers because it reduces the extraction burden, not because it depends on reader-specific reasoning. The impact was most visible on **Summarization** (0.8% to 64.5%) and **Multi-session Reasoning** (32.5% to 57.2%). Both require aggregating facts spread across many turns. Consolidation does that work upfront. --- ## GLM-5.2 vs Gemini 3.1 Pro GLM-5.2 scores higher than Gemini 3.1 Pro on the Artificial Analysis Intelligence Index (**51 vs 46**), with particular strength in agentic tasks. GLM-5.2 costs half as much ($0.86 vs $1.74 per 1M tokens), is faster (187 vs 131 tokens/s), and is open-weights. GLM-5.2 is not a compromise on reader quality. It scores higher on intelligence, costs half as much, and is open-weights. --- ## One Endpoint, Any Consumer ValorBrain exposes retrieval through a single `/api/v1/memory/prepare` endpoint that returns `delivered_documents`: clean, consumer-agnostic chunks. The same endpoint serves our production agent, the AMB benchmark, and any external client. There is no benchmark mode versus production mode. The memory quality measured by the benchmark is the memory quality delivered to users. --- ## Limitations - Results reflect the full 20-conversation BEAM-100K set. Larger scales (1M, 10M) are pending. - Only GLM-5.2 and deepseek-v4-flash tested as answering LLMs. Results with Claude or GPT-4o may differ. The reader-agnostic improvements should transfer. - **Abstention:** the lexical availability check we implemented does not handle BEAM's subtle abstention cases (topic exists, detail does not). This needs semantic reasoning beyond what a memory system can provide without the reader. - **Event Ordering:** timeline delivery improved results but still trails Hindsight. A structured event-sequence document (not just sorted facts) may close the gap. - **Judge variance:** BEAM's LLM judge introduces scoring variance. Cross-implementation comparisons should account for different judge models. --- ## Conclusion ValorBrain scores 70.9% on BEAM-100K using GLM-5.2, competitive with Hindsight's 73.4% (Gemini 3.1 Pro), and wins 5 of 10 memory ability categories. Reader-agnostic memory engineering contributed 58% of the total improvement. For a multi-tenant memory platform where users bring their own LLMs, the implication is practical. Investing in memory engineering (consolidation, timeline, structured delivery) benefits every user regardless of which LLM they choose. Investing in a stronger reader benefits only that reader. --- ## Reproducing Results are reproducible via the [Agent Memory Benchmark](https://github.com/vectorize-io/agent-memory-benchmark) with the [ValorBrain provider](https://github.com/ValorBrain/valorbrain-amb). Create a ValorBrain account at [valorbrain.valor.digital](https://valorbrain.valor.digital) to get an API key. --- ## References 1. Tavakoli et al. (2025). "Beyond a Million Tokens: Benchmarking and Enhancing Long-Term Memory in LLMs." ICLR 2026. 2. Vectorize/Hindsight. "Agent Memory Benchmark (AMB)." https://github.com/vectorize-io/agent-memory-benchmark 3. Artificial Analysis. "GLM-5.2 vs Gemini 3.1 Pro Preview." https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/glm-5-2-vs-gemini-3-1-pro-preview --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/research/memory-quality-beats-reader-quality-beam-100k Espelho: https://valorbrain.com.br/en/research/memory-quality-beats-reader-quality-beam-100k.md --- # The Shadow Memory Stack: What 900+ Sources Say About the Hole in the Agent Memory Market Eight deep-research cycles and 900+ sources on agent memory: frameworks solve memory inside their own perimeter, practitioners improvise the rest, and continuity has no owner. Autor: ValorBrain team · Data: 2026-09-19 · Categoria: Research · Tags: agent memory, continuity, multi-agent, benchmarks, LGPD, research · Leitura: 18 We ran eight deep-research cycles (an agent with a supervisor and per-source subagents, search through a self-hosted SearXNG, GLM models, human curation), collecting 900+ sources and citing about 190 after mechanical citation validation. The subject: the state of agent memory. Architectures, benchmarks, latency and cost, the five main vendors, the demand side, forgetting and consolidation, LGPD, and the Brazilian market. This post is the synthesis, and the thesis fits in one sentence: **the market sells storage and calls it memory; the thing that makes a team of agents not redo work (continuity) has no owner.** Before the content, the method, because research without method is just a blog post: every claim below links to a primary or documented source, accessed on September 19, 2026. Where the evidence did not close (and it did not close in several places), we say so instead of filling the gap with generalities. And we work on a memory engine; this research existed because we had to decide what to build and how to sell it. Read accordingly. ## Every framework solves memory at home Agent frameworks made real progress in 2025-2026, inside their own perimeter. CrewAI has native memory with four types (short-term, long-term, entities, external), shared across the agents of a crew [2]. LangGraph persists state by `thread_id` and offers long-term memory via a store, with the LangMem layer for cross-thread continuity [3]. The OpenAI Agents SDK hands off between agents, transferring conversation history with fine control over how much history crosses [4]. The pattern is always the same: memory exists **inside the framework's own construct**: the crew, the thread, the conversation. A CrewAI crew does not read a LangGraph store. A Codex agent cannot see a Claude agent's state. When we searched the official docs of all three for any bridge between universes, the result was negative across the board, and not for lack of trying: each page defines memory; none defines interoperability. Two well-known corporate retrospectives illustrate what happens in that void. Cognition (the Devin company) published "Don't Build Multi-Agents," arguing that parallel, unsynchronized contexts lead to conflicting decisions [5]. Anthropic answered with the engineering of their own multi-agent research system, where coordination works (inside a single architecture they designed) [6]. Both readings are compatible with our conclusion: multi-agent works when someone owns the common memory; it breaks when every agent carries its own. ## The shadow stack is a symptom, not a solution Back to the stack from the opening. It is not hobbyist eccentricity: it is what the community does because the product does not exist. Practitioners document the regime openly: accumulated memory files, manual snapshots, hand-maintained overwrite rules [1]. What this stack lacks is everything that would make it a system: entity deduplication across different agents' memories, arbitration when two team members believe contradictory things, handoff serialization that survives a framework switch, governance of who writes what. The cost of not having it already has a famous case study. On July 21, 2025, Replit's agent deleted a company's production database during a change it had described as frozen, fabricated data to cover the failures, and reported success [7]. The episode is usually told as a "rogue agent" story. Our reading is different: it is the most serious documented materialization of divergence between what the agent believes and what the human knows, precisely the absence of synchronization between team state and reality that the shadow stack pretends to solve. There is more evidence the pain scales with time horizons. Chroma measured and named it, *context rot*: reading quality degrades with context size, so "throw everything in the prompt" is not continuity, it is postponement [8]. At ultra-long horizons, SWE-Marathon (June 2026) catalogs hundreds of agent failure modes in long-duration tasks [9]. And the Hacker News thread "Agentic Coding Is a Trap" documents accumulated rework as a structural failure mode, not an accident [10]. ## The benchmark circus If continuity engineering is the hole, benchmarks are the circus ring. The most instructive episode in the category came from Zep itself: in January 2025 their temporal knowledge graph paper contested Mem0's LoCoMo SOTA, showing that a full-context baseline (feeding the whole conversation to the model, no engine at all) beats most commercially available systems (~73% vs. ~68% J-score), and that swapping only the judge model moves the scoreboard by up to ~10 points [11]. Then came the rematch: a public issue reopened Zep's own 84% claim and corrected it to 58.44% under corrected evaluation [12]. Meanwhile Hacker News circulated "AI Startup Caught Cheating on Benchmark Papers" [13]. Nobody came out of that story clean; everyone came out with marketing. The lesson is not "benchmarks are useless." It is that vendor numbers open the conversation and never close it. LoCoMo has known limitations [33], LongMemEval tries to fix them [34], BEAM was born to scale where memory value becomes measurable [31][32], and Mastra showed a different architectural path with 95% on LongMemEval [35], but every result comes with the harness of whoever published it. Buyers should always ask: who ran it, with which judge, compared against what. The same applies to cost. Independent measurement of eight memory systems across 2,176 tasks landed far above what pricing pages suggest (on the order of **US$ 341 per 1,000 answers** [15]) because real memory cost includes the LLM that extracts memories, the embedding of every fact, and the BYOK pattern that shifts the bill to the customer without shifting predictability. And there is silence: Letta, supermemory, MemOS, LangGraph and the pgvector-based solutions publish no latency numbers at all. The overhead of memory MCP servers only started being measured academically in 2026 [16][17]. In infrastructure, what goes unpublished is usually the number the market does not want you to see. A side note, because it ties cost to quality: an open issue on Mem0's repository reports that **97.8% of ingested memories were junk** [14]. Memory that only accumulates is not an asset; it is a liability with interest, the subject of the consolidation section below. ## Academia formalized it; the market doesn't sell it While the marketing fights in the circus ring, 2026 was the year academic research formalized exactly the problems the products ignore. A June survey dedicated to "persistent memory, state, and governance in LLM agents" legitimized the field as a discipline [27]. A September paper on tamper-evident evidence for agent runs appeared, but targets *runs*, not memory storage itself [28]. SIGIR 2026 demonstrated the problem we care most about here: **deleting the data from storage does not delete its downstream influence**: the "incomplete forgetting" that makes right to erasure and persistent memory a structural tension [29]. In products, the most sophisticated mechanism we found in a primary source is Graphiti's temporal edge invalidation, in Zep's paper: facts get validity windows, new invalidates old [19]. That is real bi-temporality, and temporal only. There is no notion of source authority (can a human contradict an agent? can an import contradict a human?), no automated curation of the team's lessons, no auditable trail of who changed what. A cognitive-science-inspired memory survey maps what theory suggests (consolidation, replay, interleaving [30]), and Letta even shipped something close with sleep-time compute [23], but these are isolated exceptions in a market still fighting over who extracts more facts from a chat. The segment's dominant pattern, meanwhile, is known: an Apache 2.0 core scoped as a library, a paid cloud, and no complete free self-hosted product. The most instructive case is Zep again: the only player that kept a complete self-hosted Community Edition discontinued it: deprecated in April 2025, with further removals in February 2026; only the Graphiti framework remains open source [36][37][38]. Defensive licensing across data infrastructure tells the same story in cycles: MongoDB went SSPL in 2018 [39], Redis left BSD in 2024 (the Valkey fork was born) and reverted to AGPL in 2025 [40], Elastic abandoned open source in 2021 (OpenSearch was born) and re-adopted it in 2024 [41]. Source-available buys time, creates forks, and the market converges back. For anyone deciding how to sell self-hosted today, the history points one way: it is a paid tier with support (where what you sell is a response-time SLA, never uptime) or it is nothing. ## The buyer, and Brazil On the demand side, the category is young and already produced relevant rounds: Cognee raised a US$ 7.5M seed [47] and Supermemory US$ 2.6M with Cloudflare and Google executives on the cap table [48], not counting the giants embedding memory into their platforms, which is the most threatening move: OpenAI with ChatGPT memory [44], Anthropic with Claude memory [45], Bedrock with agent memory [46]. When the memory layer becomes a model-provider feature, the independent vendor has to sell what the platform cannot: continuity across models and frameworks, and governance over data that crosses tenant boundaries. In Brazil, it is worth correcting a pitch that became a mantra: **LGPD does not require local data**. International transfer is legitimate under the standard clauses of Resolution CD/ANPD 19/2024, with the grace period ending in August 2025 [49][50]; CMN 4.893 requires cyber risk governance, not on-premises [51]. The AI bill (PL 2338/2023) is still stuck in Congress [52] and the EU AI Act was postponed by the omnibus [53]. The correct sales argument for Brazilian enterprise is contractual safeguard and verifiable architecture, not "on-prem because LGPD." That said, enforcement arrives even without an AI law: European GDPR has already produced enforcement against chatbot memory [54], and the technical risks are documented: semantic retrieval returning data that "was deleted" [55][56]. ## The nine gaps nobody published The inventory below comes from our continuity research; every item was verified by absence, with the search location recorded. No framework or commercial product documents solving: 1. **Native shared memory across distinct frameworks** — the bridge between a CrewAI crew, a LangGraph store and an OpenAI SDK handoff does not exist in any of the three vendors' official docs [2][3][4][1]. 2. **Entity identity and deduplication across different agents' memories** — today it is a practitioner's manual rule [1]. 3. **Arbitration of contradictions between team beliefs** — contradictions show up only as failure diagnostics in the retrospectives [5][6]. 4. **Duplicate-work detection across agents on different frameworks** [10]. 5. **Universal handoff serialization** — the only documented contract is filterable conversation history [4]; real formats in production are ad hoc markdown [1]. 6. **Team lessons-and-mistakes memory with automated curation** — a manual, individual version exists; nothing for the team [1]. 7. **Synchronizing human state (Slack, Jira, PRs, approvals) with the team's memory** — the absence the Replit incident turned into a headline [7][8]. 8. **Return briefings for absent humans** — nothing beyond manual snapshots [1]. 9. **Memory governance** — who writes, who deletes, per-project scope; in the shadow stack, nonexistent by construction [1]. After this text was written, we went back and verified these five names against primary sources. The result strengthened the diagnosis: **none of the five mechanisms examined (AutoGen, AG2, MetaGPT, MCP, A2A) offers persistent, cross-run, cross-framework team memory as a first-class primitive**: in AutoGen, memory is per-agent with persistence delegated to integrations; in MetaGPT the pool dies with the run; and MCP (stable spec 2025-11-25) and A2A (now a Linux Foundation project, v1.0.0, maintained by a committee with AWS, Cisco, Google, IBM, Microsoft, Salesforce, SAP and ServiceNow) leave shared state out of scope by design [57][58][59][60][61]. ## What it would take to actually solve this Add the sections up and the spec writes itself. A memory system for teams of agents (heterogeneous agents, different frameworks, working with humans over weeks-long work) would need: memory accessible by protocol rather than framework coupling; entity identity and deduplication across writers; contradiction arbitration with an explicit authority hierarchy; serialized handoff that survives a tool switch; automated curation of lessons with deliberate forgetting of dead memory; synchronization with human state where it lives; return briefings readable by a person; and an auditable provenance trail on every fact. We wrote that list as a research finding. It also describes, item by item, what we have spent the last months building. That is not coincidence and not a moral to the story: it is the reason we ran the eight cycles: to find out whether what we were building had a market that would confirm or refute it. The sources confirmed the hole. If you disagree with any point, the links are below. That is what they are for. --- ## References Accessed and validated on September 19, 2026. The full set of collected sources (900+) lives in our own ValorBrain instance; below, the ones cited in the text. [1] r/AI_Agents, "Has anyone actually solved the memory problem?", https://www.reddit.com/r/AI_Agents/comments/1r2puny/has_anyone_actually_solved_the_memory_problem_for/ [2] CrewAI, Memory, https://docs.crewai.com/concepts/memory [3] LangGraph, Persistence, https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/persistence/ [4] OpenAI Agents SDK, Handoffs, https://openai.github.io/openai-agents-python/handoffs/ [5] Cognition, Don't Build Multi-Agents, https://cognition.ai/blog/dont-build-multi-agents [6] Anthropic, How we built our multi-agent research system, https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system [7] The Register, Vibe coding service Replit deleted production database (21/07/2025), https://www.theregister.com/software/2025/07/21/vibe-coding-service-replit-deleted-production-database/719783 [8] Chroma Research, Context Rot (Jul 2025), https://research.trychroma.com/context-rot [9] SWE-Marathon (arXiv 2606.07682), https://arxiv.org/abs/2606.07682 [10] Hacker News, Agentic Coding Is a Trap, https://news.ycombinator.com/item?id=48002442 [11] Zep, Lies, Damn Lies, Statistics: Is Mem0 Really SOTA in Agent Memory?, https://blog.getzep.com/lies-damn-lies-statistics-is-mem0-really-sota-in-agent-memory/ [12] GitHub, Revisiting Zep's 84% LoCoMo claim (corrected to 58.44%), https://github.com/getzep/zep-papers/issues/5 [13] Hacker News, AI Startup Caught Cheating on Benchmark Papers, https://news.ycombinator.com/item?id=44883133 [14] GitHub, mem0 issue #4573, "97.8% were junk", https://github.com/mem0ai/mem0/issues/4573 [15] r/AI_Agents, 8 memory systems, 2,176 tasks, independent measurement, https://www.reddit.com/r/AI_Agents/comments/1veeix3/i_ran_8_ai_agent_memory_systems_through_2176/ [16] ProMCP: Profiling Token Flows and Latency Costs in MCP (ACL Findings 2026), https://aclanthology.org/2026.findings-acl.1967.pdf [17] Anthropic, Code execution with MCP, https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp [18] Mem0, State of AI Agent Memory 2026, https://mem0.ai/blog/state-of-ai-agent-memory-2026 [19] Zep, A Temporal Knowledge Graph Architecture for Agent Memory (arXiv 2501.13956), https://arxiv.org/abs/2501.13956 [20] Mem0, Building Production-Ready AI Agents (arXiv 2504.19413), https://arxiv.org/abs/2504.19413 [21] MemOS, A Memory OS for AI System (arXiv 2507.03724), https://arxiv.org/abs/2507.03724 [22] MemGPT, Towards LLMs as Operating Systems (arXiv 2310.08560), https://arxiv.org/abs/2310.08560 [23] Letta, Sleep-time Compute, https://www.letta.com/blog/sleep-time-compute/ [24] Letta, Memory Blocks, https://www.letta.com/blog/memory-blocks/ [25] HippoRAG (arXiv 2405.14831), https://arxiv.org/abs/2405.14831 [26] A-Mem: Agentic Memory (arXiv 2502.12110), https://arxiv.org/abs/2502.12110 [27] A Survey of Persistent Memory, State, and Governance in LLM Agents (Jun 2026), https://arxiv.org/html/2606.30306v1 [28] Tamper-Evident, Replayable Evidence for Autonomous AI Agent Runs (Sep 2026), https://arxiv.org/html/2609.12582v1 [29] Deletion Isn't Enough: Auditing RAG for Selective Forgetting (SIGIR 2026), https://marksanderson.org/files/papers/SIGIR2026_Leila_Main__Copy_.pdf [30] AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Science (arXiv 2512.23343), https://arxiv.org/html/2512.23343v1 [31] BEAM, Why BEAM Is a Good Memory Benchmark (Mem0), https://mem0.ai/blog/why-beam-is-a-good-memory-benchmark-for-ai-agents [32] Agent Memory Benchmark (AMB), https://agentmemorybenchmark.ai/ [33] LoCoMo, Evaluating Very Long-Term Conversational Memory, https://snap-research.github.io/locomo/ [34] LongMemEval, https://xiaowu0162.github.io/long-mem-eval/ [35] Mastra, Observational Memory: 95% on LongMemEval, https://mastra.ai/research/observational-memory [36] Zep, Announcing Community Edition, https://blog.getzep.com/announcing-zep-community-edition/ [37] Zep, A New Direction for Zep's Open Source Strategy, https://blog.getzep.com/announcing-a-new-direction-for-zeps-open-source-strategy/ [38] Graphiti, https://www.getzep.com/platform/graphiti/ [39] MongoDB, SSPL (2018), https://www.mongodb.com/company/newsroom/press-releases/mongodb-issues-new-server-side-public-license-for-mongodb-community-server [40] Redis, Dual Source-Available Licensing (2024), https://redis.io/blog/redis-adopts-dual-source-available-licensing/ [41] Elastic, Elasticsearch Is Open Source. Again! (2024), https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-is-open-source-again [42] MongoDB, Enterprise Advanced Support, https://www.mongodb.com/services/support/enterprise-advanced-support-plans [43] CockroachDB, Upgrade Policy, https://www.cockroachlabs.com/docs/cockroachcloud/upgrade-policy [44] OpenAI, Memory and new controls for ChatGPT, https://openai.com/index/memory-and-new-controls-for-chatgpt/ [45] Anthropic, Memory, https://www.anthropic.com/news/memory [46] AWS, Bedrock Agents memory, https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-bedrock-agents-now-supports-memory/ [47] Cognee, US$ 7.5M seed, https://www.cognee.ai/cognee-raises-seven-million-five-hundred-thousand-dollars-seed [48] Supermemory, US$ 2.6M (Dataconomy, Oct 2025), https://dataconomy.com/2025/10/07/young-founders-supermemory-raises-2-6m-from-cloudflare-and-google-execs/ [49] ANPD, Transferência Internacional de Dados, https://www.gov.br/anpd/pt-br/assuntos/assuntos-internacionais/transferencia-internacional-de-dados [50] Mayer Brown, End of grace period for Resolution CD/ANPD 19/2024, https://www.mayerbrown.com/pt/insights/publications/2025/08/end-of-grace-period-implementation-of-brazils-standard-contractual-clauses-in-international-transfers-of-personal-data [51] CMN 4.893/2021, https://www.ancord.org.br/wp-content/uploads/2021/03/Resolucao-CMN-n-4.893-de-26_2_2021.pdf [52] PL 2338/2023, Câmara dos Deputados, https://www.camara.leg.br/proposicoesWeb/fichadetramitacao?idProposicao=2487262 [53] European Commission, AI Omnibus enters into force, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/ai-omnibus-enters-force [54] Cross Border Data Forum, Generative AI and GDPR Enforcement in Europe, https://www.crossborderdataforum.org/generative-ai-and-gdpr-enforcement-in-europe-a-lot-of-noise-one-fine-zero-survivors/ [55] Exploring Privacy Issues in RAG (ACL Findings 2024), https://aclanthology.org/2024.findings-acl.267.pdf [56] Exposing Privacy Risks in Graph RAG (arXiv 2508.17222), https://arxiv.org/pdf/2508.17222 [57] AutoGen, AgentChat Memory (official docs), https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/agentchat-user-guide/memory.html [58] AG2 (formerly AutoGen), GitHub, https://github.com/ag2ai/ag2 [59] MetaGPT: Meta Programming for a Multi-Agent Framework (arXiv 2308.00352), https://arxiv.org/abs/2308.00352 [60] Model Context Protocol, Specification 2025-11-25, https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25 [61] A2A Protocol (Linux Foundation), https://a2a-protocol.org/latest/ --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/research/shadow-memory-stack Espelho: https://valorbrain.com.br/en/research/shadow-memory-stack.md --- # ROI · ValorBrain Calculate the annual cost of the time your team spends searching for internal information and re-explaining context. An estimate from your numbers, with the premises on display. The decision was made, the document exists, the conversation happened. It is just spread across drives, threads and people's heads, so the same context gets re-explained to every new hire, every supplier and every AI agent. Put a number on that. ## The calculator Put your numbers in: people on the team, hours per week searching or re-explaining (per person), average hourly cost (R$), hires per year and weeks until full productivity. The result is an estimate built from what you type, not a case study from someone else's company. The page computes: - **Annual cost of lost time** — searching and re-explaining for the current team + ramp-up of new people. - **Recoverable value per year** — the hours handed back to the work. ### Premises of the calculation - Half the lost time comes back (factor 0.5). Not our measurement, not a contractual promise; it is the multiplier of the math. - Half a new person's ramp-up hours are searching for context that already exists in the company (factor 0.5). Compare the recoverable value with the price published at [/pricing](/pricing). If it adds up, the conversation closes the scope — and the number you measured is on your side of the math. ## Where the hours actually go 1. **A question nobody can answer twice** — Today: two people get interrupted, one digs through Slack, and the answer is "I think it was because of the connector cost". With ValorBrain: the same question returns the decision, the date and the document it came from. 2. **The first month of a new hire** — Today: the person who knows the history becomes the bottleneck and part of onboarding is oral tradition. With ValorBrain: the new hire asks the company instead of asking a colleague, with the source. 3. **The mistake that repeats** — Today: a path abandoned two years ago for a good reason gets tried again, and the team pays the same price. With ValorBrain: the old attempt shows up next to the current question, with what was concluded and who concluded it. 4. **The agent that starts from zero** — Today: every session starts blank and context gets pasted in by hand. With ValorBrain: the agent receives the current context before answering, with version and source. ## Why the answer shows up at all Everything above depends on finding the right evidence and using it well. On the internal benchmarks, the evidence reaches the top 10 for 96.58% of LoCoMo questions, and the 2026-08-23 BEAM-100K run answered 323 of 400 questions end-to-end. Method, run and limits are published at [/en/benchmarks](/en/benchmarks). Internal retrieval benchmarks; not peer-reviewed and not end-to-end QA. ## Start with one source Connect a drive or a repo, let the hooks capture a week of real work, and ask the first question. The free plan asks for no card and does not expire. Contact: valorbrain@valor.digital. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/roi Espelho: https://valorbrain.com.br/en/roi.md --- # Security · ValorBrain ValorBrain security controls with declared evidence: LGPD, per-tenant RLS isolation, immutable audit trail, WAF, data in Brazil. Anything not verified yet shows as in preparation, with no promised date. The controls below run today in the engine, the SaaS and at the network edge. Each one was checked against production code and configuration on 2026-09-24 (last review). Anything that hasn't closed verification shows as In preparation, with no promised date. ## Compliance - **LGPD — Aligned.** Legal basis, data subject rights and international transfer declared in the Privacy Policy. DPA and subprocessors published on this site, with data in Brazilian territory. - **SOC 2 Type II — In preparation.** We hold no certification and promise no date. - **Tenant isolation — Active.** Multi-tenant row-level security in the database, forced on every call. Without a defined tenant scope, the query fails instead of returning another customer's data. ## Access control - **Per-tenant isolation (RLS)** — Row-level security in Postgres, forced on every multi-tenant table and applied per call. Fails closed when the scope is missing. - **Per-source ACL, with validity and reason** — Read grants per business domain for a person, role or agent, with valid_from, valid_to and reason recorded. Gradual rollout per tenant. - **Secrets via OpenBao (AppRole)** — Engine and SaaS receive credentials from the vault through AppRole at boot. No secret in code or in a versioned variable. - **MFA on the account** — Two-factor authentication (TOTP) with recovery codes, enabled by the user in the SaaS profile. ## Integrity & audit - **Immutable mutation trail** — Every write records actor, action and before/after state in an append-only table with a hash chain. Changing a row breaks the chain and verification flags it. - **Fact provenance** — Every fact carries lineage in the W3C PROV-O standard, with a SHA-256 chain per tenant and RDF export for external audit. - **Contradiction detection and SHACL quarantine** — Value, date or relationship conflicts between facts are detected, and the triple sits in quarantine until a person approves or rejects it. ## Infrastructure - **TLS at the edge** — HTTPS terminated at the network edge (Cloudflare), with the Nginx gateway behind it at the origin. - **WAF and ban list** — Edge rules block scanners, probes and IPs on the ban list before they reach the application. - **Per-route rate limit** — Limit zones at the gateway, each with its own window and a controlled burst on the authentication route. - **Monitored health checks** — The engine exposes Prometheus-format metrics; the SaaS publishes a health check covering database, engine and workers. ## Data & retention - **Data in Brazil** — Documents, vectors and the database live on our own hardware in Santa Catarina. Embeddings and reranking run on the same machine's GPU. - **Documented subprocessors** — Every third party is published with what it receives, for what purpose and where it sits — including the inference step that leaves the country. - **Encrypted secret-vault snapshot** — Daily backup of the OpenBao vault in raft format, encrypted by the storage barrier and readable only by root, with 14-day local retention. ## In preparation (no green check, no promised date) - **Disk encryption at rest** — The disk hosting production is not encrypted today. The offsite backup copy is. - **Backups isolated from the production server** — The encrypted offsite copy path exists in the backup script, but there is no independent backup server verified in operation. - **SOC 2 certification** — No certification today and no promised date. - **Read log** — Today there is a per-document access counter and an immutable mutation trail. Read logging with identity and version is in development. ## Documents Privacy Policy ([/en/legal/privacy](/en/legal/privacy)) · Terms of use ([/en/legal/terms](/en/legal/terms)) · DPA ([/en/legal/dpa](/en/legal/dpa)) · Subprocessors ([/en/legal/subprocessors](/en/legal/subprocessors)). Last review: 2026-09-24. Security questions, vulnerability reports or audit requests: valorbrain@valor.digital (see also [/.well-known/security.txt](/.well-known/security.txt)). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/security Espelho: https://valorbrain.com.br/en/security.md --- # Status · ValorBrain Live status of ValorBrain components: site, memory engine, sync and integrations. ValorBrain components measured right now, straight from the source — the same check the product runs. The page [valorbrain.com.br/en/status](/en/status) measures on every load; it is not historical monitoring, it is the now. ## What is checked - The site and the dashboard (sign-in, search and public pages) - The memory engine (where the knowledge base is written and read) - Sync and the integrations The source is the product's internal check, with no manual editing. If a component fails the probe, the page shows degraded immediately. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/status Espelho: https://valorbrain.com.br/en/status.md --- # Use cases · ValorBrain How ValorBrain works for engineering, sales, support, marketing, legal, finance, operations and HR, and across 11 industries. The mechanism is the same; the schema changes. Every department and every industry loses context in its own way, but the mechanism that gives it back is one: capture during the work, deliver at question time, with version, source and permission. Start from your team; the industry adjusts the vocabulary. ## Four problems show up in every vertical The names change per team; the shape of the waste is the same. 1. **Context in islands** — The decision lives in one agent's chat, the why in a PR, the rest in the heads of who took part. Every new session starts from zero, human or agent. 2. **Endless re-explaining** — The same briefing is given again to every new person, every supplier and every AI tool. It is work already done, paid for again at every handoff. 3. **Decisions without a trail** — The question "why is it like this?" has no answer with a source: the decision exists, but the record carries no date, author or what superseded it. 4. **Drift between docs and reality** — The documentation says one thing, the system does another. The divergence gets discovered in the incident, not in review. ## By department Engineering, Sales, Support, Marketing, Legal, Finance, Operations and HR — one page per department with scenario, typical agents, schema pack and indicators: [/en/verticais](/en/verticais). ## By industry Industries such as consulting, education & higher education, manufacturing, law firms, logistics & supply, insurance, financial services, software & SaaS, telecom, retail & e-commerce, healthcare & clinics: [/en/verticais](/en/verticais). Each vertical page brings step-by-step scenarios, the domain's schema pack, the typical agents and the KPIs the team can measure before and after. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/use-cases Espelho: https://valorbrain.com.br/en/use-cases.md --- # Support with the customer's history at hand · ValorBrain Exceptions, cases, and escalations with source and inherited permission: the customer doesn't repeat the case and the agent answers by the current version. The customer's case is scattered: part in the ticket, part in the chat, part in the head of whoever handled it last week. Every agent that looks at the problem answers with a different version, and the customer pays the price of repeating the story. The exception the coordinator approved in March becomes an internal urban legend until someone digs up the original ticket. With ValorBrain, every exception granted is recorded as a policy_exception, with source, who approved it, and how long it holds. At question time, context-surfacing brings in that account's decisions and similar cases, with what worked before and what didn't. The agent sees only what the person using it can see, by permission inherited per person and per source. When the case escalates, the person receiving it has the context ready, and the customer repeats nothing. With no recorded guideline, the answer is honest: guideline not found, check with the person responsible. Data in Brazil, tenant isolation, and read auditing close the picture: support gains continuity without losing governance. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/atendimento Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/atendimento.md --- # Consulting firms and agencies · ValorBrain Memory isolated per client, handover without a meeting, and proposals that reuse learnings from previous projects with the source cited. Consulting runs on context: scope, decisions, promises, and history, multiplied across clients in parallel. When whoever leads leaves mid-delivery, the handover becomes a meeting, and whatever went unsaid is lost. Freelancers and agents come and go all the time; the knowledge doesn't always stay. With ValorBrain, each client has isolated memory. The hooks record decisions and commitments while the work happens, and the handoff-generator assembles the handover when the project changes hands. Permission is inherited per person: whoever joins sees what the role allows, whoever leaves takes their access, and the project's memory stays with the firm. The gain shows up in three places the partner tracks. Fewer handover hours, because context no longer lives in one head. Proposals that reuse learnings with the originating project cited, instead of guessing. And consistent delivery, whichever agent or person executes. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/consultorias Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/consultorias.md --- # Education and higher education · ValorBrain Current regulations with source in student service, and research projects with continuity across semesters and advisors. An educational institution accumulates regulations, resolutions, and policies, and each program usually has its own. The student asks something simple, like an enrollment deadline or course credit transfer, and the answer depends on which version of the regulations whoever answered had at hand. Mid-semester, the research project changes advisors and starts over from zero. With versioned memory, service starts answering with the rule that holds today, citing the resolution and the date. Permission applies before the prompt, so each agent sees only what the role of whoever is serving allows. When the resolution changes, the previous one is superseded without erasing history, and conflict between versions becomes a flag for human review. In research, the project's accumulated context lives in memory: decisions, sources, and pending items. The advisee who arrives in the second semester starts where the first stopped, and the support agent retrieves the history with sources. Continuity stops depending on someone passing everything along in a meeting. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/educacao-ensino-superior Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/educacao-ensino-superior.md --- # Engineering memory for coding agents · ValorBrain ADRs, conventions, and decisions delivered to Claude Code, Cursor, Codex, and Devin via MCP, with version, source, and inherited permission. The engineering team runs several agents at once: Claude Code and Cursor on code, Codex and Devin on parallel tasks, Hermes ingesting overnight. The architecture decision lives in one agent's chat, the why lives in the PR, and the convention lives in the lead's head. When the session ends, the context ends with it, and the next agent starts from scratch. With ValorBrain, memory is born from the work itself. The decision-extractor logs the decision in the session, with source and owner; context-surfacing delivers the current standard at question time; precompact-extract and postcompact-inject make sure compacting the conversation doesn't erase what was decided in it. Retrieval is hybrid, with BM25 in PT and EN, dense vectors, RRF, and a cross-encoder, and delivery happens through MCP or REST API, inside the agent the team already uses. Governance comes before the prompt: the agent inherits the permissions of whoever uses it, off-spec records go to SHACL quarantine, and every answer cites its source, with provenance from the originating PR down to the read. Internal benchmarks report LoCoMo R@10 of 96.58% and 80.8% binary accuracy on BEAM-100K. Internal retrieval benchmarks; not peer-reviewed and not end-to-end QA. And when context is missing, the agent says it found nothing and points to the person responsible, instead of improvising. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/engenharia Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/engenharia.md --- # Financial assumptions with validity and source · ValorBrain Versioned rules, approvals, and budget exceptions, with provenance for audit and the current assumption delivered to the analysis agent. The planning exchange-rate assumption has held since September; the spreadsheet in circulation is from March. Approvals sit in email, budget exceptions live in the head of whoever approved them, and the analysis agent, unaware, works with the wrong rule. The error shows up late, when the number has already become a decision. With ValorBrain, every assumption is a keyed fact with validity (as_of) and an owner. When controlling updates the planning rate, the new value supersedes the previous one without erasing history, and the agent starts receiving what holds now. An approved exception is recorded with who approved it and when it expires; once expired, it stops being an answer. For audit, the provenance chain shows where each number came from, who read it, and in which version. Off-spec records go to quarantine before reaching any answer, and the Granatum connector comes in as a source alongside the spreadsheets. Two analysts, two agents, the same assumption in force: consistency stops depending on memory. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/financeiro Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/financeiro.md --- # Industry and manufacturing · ValorBrain Current procedure at occurrence time, postmortem retrieved by similarity, and the knowledge of whoever leaves staying with the plant. On a plant floor, critical knowledge usually lives in a few heads. The 2024 downtime taught something today's occurrence would need, but the postmortem sits in a PDF nobody opened. When whoever knows the machine retires, the knowledge goes with them. ValorBrain turns procedure, occurrence, and lesson into versioned memory. The postmortem of one downtime reappears by similarity in the next occurrence, with cause and resolution. The procedure revision supersedes the previous one with validity, and whoever queries receives the version in force with the source cited. Divergence between the document and real operations is flagged for review, not discovered during the downtime. And when the person who knew leaves, what they taught stays: lessons recorded with the originating occurrence as source, shift handoffs with pending items noted. The next shift starts from what the previous one recorded, not from the corridor conversation. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/industria-manufatura Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/industria-manufatura.md --- # Law firms · ValorBrain The firm's own precedents with source and version, policies with owners, and audit ready for when the auditor asks. Any model can generate a draft. What sets a firm apart is not generating; it's remembering: how that clause behaved in the 2025 negotiation, which version survived the dispute, who approved the exception and why. That accumulation today lives in old PDFs and in the memory of whoever went through the case. Every contract rewritten from scratch is the firm's asset being ignored. With ValorBrain, clause, opinion, and policy become versioned memory, with precedent, validity, and owner. The legal agent retrieves the earlier versions with their originating cases and drafts from there, citing the source. A regulatory change flags the policy left behind, and review remains a lawyer's decision. The same mechanism serves compliance. The auditor who asks for every privacy policy approved in 2026 receives the list with owners and revisions, each item with provenance. Confidentiality between clients is structure, not a promise: memory isolated per client and inherited permissions, with every read logged. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/juridico-escritorios Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/juridico-escritorios.md --- # Legal memory with precedent and provenance · ValorBrain Clauses, opinions, and policies with version, precedent, and an audit chain, delivered to the agent with inherited permissions and per-tenant confidentiality. The limitation-of-liability clause has already been written, reviewed, and tested in earlier contracts. Without memory, every draft starts from zero, and the opinion a partner wrote in 2024 becomes lost material in a folder of PDFs. Compliance tracks versions by hand, hoping to find the one that holds. With ValorBrain, clause, opinion, and policy become versioned units with precedent. A new draft retrieves the versions already used, with the outcome of each case, and cites the source. A regulatory change flags the internal policy that fell behind, and the auditor who asks for every privacy policy approved in 2026 gets the list with owners and revisions. Confidentiality is a premise, not an optional setting: sensitive domains, like M&A, stay isolated per tenant and per source, the agent inherits the permissions of whoever uses it, and every read is logged. The engine makes no outbound calls. ValorBrain organizes and delivers the context; the opinion remains the lawyer's. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/juridico Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/juridico.md --- # Logistics and supply chain · ValorBrain Supplier exceptions on record with validity, route decisions with source, and delay postmortems reappearing in similar scenarios. Supply chain operations are made of exceptions: the supplier runs late, the route closes, the customer asks for a different origin. Each exception produces a decision negotiated in email or chat, and that is exactly where it dies. Three months later, in the renegotiation or the next delay, nobody remembers what was agreed, with whom, and until when. ValorBrain records exceptions, contracts, and decisions as versioned memory, with approver and validity. The next negotiation starts from the supplier's history, with source. The route decision reaches planning with the precedent alongside: what was decided last time and why. In the control tower, the earlier delay's postmortem reappears in today's similar scenario. The shift handoff closes the loop: pending items stay on record with source, and whoever takes over starts where the previous one stopped. OTIF doesn't improve by magic; it improves because today's decision stops ignoring what the operation already learned. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/logistica-supply Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/logistica-supply.md --- # Brand voice that reaches the agent · ValorBrain Brand book, personas, and campaign learnings versioned and injected into ChatGPT, Claude, and Gemini at briefing time. The brand book is a PDF, the KPIs a spreadsheet, and the personas slides nobody has reviewed since last year. Every tool writes with a different voice, and consistency depends on someone remembering to paste the right document into the prompt. When that person goes on vacation, the brand goes with them. With ValorBrain, brand voice, persona, and campaign learnings become versioned units, with validity and source. context-surfacing delivers the current version to any agent, via MCP or REST API, and one campaign's learning becomes the rule for the next, with the originating report cited. An outdated persona doesn't come back into use: when it changes, the previous one stays superseded in history. A guideline is not censorship. The agent receives the direction with its source, and deliberately breaking it remains the team's decision, now with a record. Brand voice becomes the property of the whole operation, not of the memory of whoever guards the PDF. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/marketing Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/marketing.md --- # Runbooks that know the infrastructure changed · ValorBrain Runbooks and postmortems checked against the real system, drift flagged before the shift, and context in the incident copilot. The failover runbook documents a hostname the cluster no longer recognizes. Whoever finds out is the person on call, at three in the morning, with the incident open. Runbooks age in silence, postmortems become PDFs nobody reopens, and the same incident comes back charging the same price. With ValorBrain, documentation is compared against the real system, and divergence becomes an alert with owner and date, not a surprise on call. The divergent runbook stays marked as such instead of continuing to look reliable. A similar incident retrieves the earlier postmortems, with what worked and the source of each decision, straight into the incident copilot. Whoever comes on call receives in the session bootstrap what changed since the last shift: drift under review, a pending handoff, a new decision. The handoff between shifts and agents is routed with state, not summarized from memory. Less archaeology at three in the morning; more time fixing what broke. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/operacoes Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/operacoes.md --- # HR memory with version and validity · ValorBrain Policies, onboarding, and benefits at the current version, delivered to internal assistants with inherited permission and human escalation. The remote work policy is on v4, but the answer the employee gets depends on who answers and where they looked. Benefits, reviews, and onboarding live in scattered documents, and the same question yields different versions depending on the channel. HR ends up operating as a version dispatch center. With ValorBrain, every policy has version, validity, and owner. When v4 replaces v3, the previous one stays in history, and the assistant starts answering by the rule that holds today, with source and date. Onboarding gives new hires the right context for the role and the team, and whatever rule changes along the way is flagged for review before it becomes a stale answer. A sensitive question doesn't become a bot's guess. Reviews, health, and conflict escalate to an HR person, with the conversation history attached. Data stays in Brazil, under the LGPD, with tenant isolation and read auditing. The employee gets the same answer on any channel; HR goes back to taking care of people instead of versions. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/rh Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/rh.md --- # Healthcare and clinics · ValorBrain Current protocol with source cited, sensitive data isolated by permission, and always a human decision. Support for the team, not clinical decisions. A clinic accumulates protocols, courses of care, and history. The silent risk is the old version of a protocol still circulating in folders and printouts after the revision ships. The daily cost is the time the team loses looking for the right course of care in the middle of an appointment. ValorBrain organizes this context as versioned memory: protocols with validity, courses of care with source, history isolated by permission. The support agent retrieves what the team needs at question time, within what each person can see, and says when it found nothing. Every read is logged. The limit is explicit: ValorBrain organizes and delivers context, and does not make clinical decisions. Whoever answers for the care is the team. What the technology does is make sure the human decision starts from the protocol in force and the right source, not from a two-year-old PDF. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/saude-clinicas Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/saude-clinicas.md --- # Insurance · ValorBrain The right precedent before the claim decision, the eligibility rule in force in every answer, and audit with source and version. Deciding a claim is deciding with precedent. The problem is where the precedent lives: scattered across systems, emails, and the memory of whoever has seen a similar case. Without precedent, the agent improvises, and similar cases start getting different answers. ValorBrain keeps policies, claims, and eligibility rules as versioned memory, with validity and owner. Hybrid retrieval brings, at analysis time, the decisions on similar cases and the exceptions already granted, always with source and within the permissions of whoever queries. When the rule changes, the earlier one is superseded, and conflict between sources becomes a flag for human review, not a surprise. The result is twofold. For the analyst, the right precedent before the decision, instead of manual searching. For the auditor, source and version for every decision, with provenance chain and read log. Eligibility consistency stops depending on who was on shift. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/seguros Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/seguros.md --- # Financial services and fintech · ValorBrain Assumptions with validity, exceptions on record, and audit with provenance chain, with inherited permissions and tenant isolation. Data in Brazil. In financial services, the rule changes fast and the exception lives in email. The risk is not the agent getting the math wrong; it's the agent answering with the March version of a rule that changed on Tuesday. Nobody notices until the client, the auditor, or the regulator does. ValorBrain keeps assumptions, policies, and exceptions with validity and owner. The new version supersedes the old without erasing history, and the agent receives the current one, with the source cited. Records that violate the schema go to quarantine before reaching any answer. When two sources disagree, the conflict appears before it becomes a decision. Governance is not an extra module: it is the mechanism. Permissions inherited per person and per source, tenant isolation, provenance chain from origin to answer, and a log of every read. Data in Brazil, in compliance with the LGPD, and no outbound calls from the engine. That is what makes it possible to deliver context to analysis and service agents without giving up the control this industry demands. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/servicos-financeiros Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/servicos-financeiros.md --- # Shared memory for software and SaaS · ValorBrain Architecture decisions, support feedback, and onboarding that starts from accumulated context, delivered to Claude Code, Cursor, Codex, and Devin via MCP. A software company runs several agents at once: Claude Code and Cursor on code, Codex and Devin on parallel tasks, Hermes ingesting overnight, ChatGPT and Gemini on the product and support side. The architecture decision lives in one agent's session, the why lives in the PR, and the customer exception lives in the head of whoever handled it. The next agent starts from scratch, and the team goes back to explaining what it already decided. Here, capture happens inside the work cycle. The decision-extractor records the decision with source and owner while the session runs; context-surfacing delivers the current standard at question time; the handoff-generator passes pending work from one agent to the next, with permissions inherited from whoever started it. Memory is versioned with validity, and support feedback reaches the roadmap with the originating case cited. For those who ask for proof: internal retrieval benchmarks report LoCoMo R@10 of 96.58% (1986 questions) and 80.8% binary accuracy on BEAM-100K (internal retrieval benchmarks; not peer-reviewed and not end-to-end QA). The working promise is more modest and more verifiable: every answer cites its source, every read is logged, and when context is missing, the agent says it found nothing instead of improvising. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/software-saas Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/software-saas.md --- # Telecom · ValorBrain Postmortem retrieved in the similar incident, the plan rule in force in service, and the runbook checked against reality. A telecom network produces incidents all the time, and most of them have happened before, in a slightly different version. The postmortem exists, but lives on a drive. The runbook exists, but documents an infrastructure that changed. Whoever comes on shift discovers the divergence at the worst possible moment. ValorBrain turns postmortems, runbooks, and plan rules into versioned memory. The similar incident retrieves the earlier postmortem, with cause and resolution, right when the team is dealing with it. Reality probes compare the runbook with the real system, and divergence becomes an alert before the shift. On the service side, the plan rule in force reaches the agent at question time, and the exception granted to the customer is recorded with approver and deadline. Operations and support work on the same memory, each with the permissions of their role. Tomorrow's incident starts from what today's taught. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/telecom Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/telecom.md --- # Retail and e-commerce · ValorBrain Customer history retrieved in service, the exchange policy in force in every answer, and campaign learning becoming a rule. Retail is high-turnover context: campaigns, SKUs, service, and logistics, with content and support agents working in parallel. The customer who has told the story twice, the attendant who answered with the old policy, and the campaign that repeated the previous one's mistake are the same problem end to end: context that doesn't accumulate. With ValorBrain, service retrieves the decisions and exceptions already granted to the customer, with source and within the permissions of whoever answers. The exchange policy stays versioned with validity, and the approved exception is recorded with who approved it and until when it holds. At escalation, the person receives the context ready. On the marketing side, each campaign's learning becomes a rule with the origin cited, and the next brief starts from there. Different teams and agents, the same memory. The customer notices through consistency; the operation notices through the rework that stops existing. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/varejo-ecommerce Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/varejo-ecommerce.md --- # Account memory for sales and RevOps · ValorBrain Promises, objections, and account history with source and validity, delivered to the proposal agent via MCP. Every call becomes versioned context. The account has history: what was promised on the September call, the objection that stalled the last negotiation, the discount that needed approval. Some of it is in the CRM; the rest stayed in transcripts and conversations. When the agent writes the proposal, it sees none of that and starts from a template. ValorBrain turns every commitment into a versioned record: what was promised, by whom, with the source in the transcript. The proposal copilot receives the commitments in force for that account and the objections already mapped, not a generic brief. The HubSpot connector comes in as one source among others; the CRM stays the CRM. Recurring objections become lessons with the originating case cited, and the team's correction turns into a rule for the next negotiations. Permissions stay inherited from whoever uses the agent, and sensitive reads land in the audit trail. Account memory stops living in the head of whoever handled it and starts working for whoever comes next. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/en/verticais/vendas Espelho: https://valorbrain.com.br/en/verticais/vendas.md --- # Sobre · ValorBrain Quién hace ValorBrain y por qué: un fundador, una tesis (memoria compartida entre personas y agentes) y un producto dogfoodado en el propio trabajo. ValorBrain existe porque el contexto del trabajo se moría: la decisión quedaba en un chat, el porqué en un PR y el resto en la cabeza de quien participó. Esta página cuenta quién construye el producto y en qué tesis se apoya. ## La tesis: el trabajo continúa - Alguien sale de vacaciones, cambian de agente, al mes siguiente aparece un modelo mejor. En todos esos casos el trabajo tiene que continuar, y continúa como siempre: alguien reexplica el contexto, el agente nuevo empieza de cero, la decisión antigua se discute otra vez como si nunca se hubiera tomado. - La apuesta de ValorBrain se dice fácil: la memoria de una empresa es compartida o no sirve. Vive en un solo lugar, con versión, fuente y permiso, y se entrega a quien pregunta, sea persona sea agente. Cuando algo cambia, la versión anterior se sustituye, no se borra. - El producto se construye dentro de esa tesis: el propio desarrollo de ValorBrain corre sobre ValorBrain. Si la memoria no aguantara nuestro trabajo, no sobreviviría al tuyo. ## De dónde vino - Valor Digital corre productos B2B en Itapema, Santa Catarina, desde 2024, con agentes de IA en el día a día de código, operaciones, marketing y jurídico. El problema que se repetía: cada sesión empezaba de cero. La decisión tomada en Claude no aparecía en Cursor. El handoff era pegar texto a mano. El contexto moría cuando el chat se cerraba. - El mundo open-source tiene mucho trabajo bueno: QMD, A-MEM, MAGMA, Honcho, MemPalace, Hindsight, supermemory, mem0 y otros resuelven pedazos del problema, algunos muy bien. Lo que ninguno cerraba era el producto entero: multi-tenant con aislamiento real, MCP hosteado, gobernanza con auditoría, conectores OAuth y una cuenta que una empresa pueda contratar. - ValorBrain es la herramienta que faltaba para nuestro propio trabajo, abierta a otros equipos. La comparación honesta, feature a feature, está en [/es/comparison](/es/comparison). Patrones que estudiamos e integramos: QMD, A-MEM, MAGMA, Honcho, Hindsight, MemPalace, supermemory, mem0, Engram, Thoth. Integramos ideas de papers y repos públicos. ## En qué creemos - **La memoria es infraestructura** — Decide si tu agente es útil mañana o solo ayer. La infraestructura se opera con versión, auditoría y fallback, no con fe. - **Aislamiento desde el primer día** — Row-level security por tenant desde el inicio de la engine. - **Cross-agent es el producto** — Claude, Cursor, Kiro y Hermes leyendo la misma memoria, con la fuente citada, es lo que hace que el trabajo continúe. - **Honestos con lo que falta** — Benchmarks internos con método y reserva en la misma página ([/es/benchmarks](/es/benchmarks)). Lo que aún no fue verificado aparece como en preparación, sin fecha prometida ([/es/security](/es/security)). ## La empresa ValorBrain es un producto de Valor Digital. Gus es el fundador: proyecta, escribe y mantiene el producto con una flota de agentes de IA operando sobre la misma memoria que el producto vende. El equipo pequeño es un hecho, no una fase; el costo aparece en el roadmap y la ventaja aparece en la coherencia. El código es cerrado, por seguridad. El roadmap es público, versión por versión, en [/es/changelog](/es/changelog). - **Dónde:** Itapema, Santa Catarina, Brasil - **Quién:** Gus, fundador, con agentes de IA en operación - **Desde:** 2024 (Valor Digital) · ValorBrain en desarrollo desde 2026 - **Contacto:** valorbrain@valor.digital --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/about Espelho: https://valorbrain.com.br/es/about.md --- # Benchmarks · ValorBrain Recall@10 de LoCoMo y exactitud BEAM-100K del motor de retrieval de ValorBrain, con método, run y las reservas en la misma página. Números de recuperación del engine, cada uno con run y método declarados. Lo que los scores miden — y lo que no miden — está aquí arriba, no en el pie de página. ## Los dos números - **LoCoMo R@10: 96,58 %** (run 2026-07-29) — 1918 de 1986 preguntas con la evidencia en el top 10; +2,1 pp vs el líder open-source publicado (94,5 %). Pipeline completo, con ranking sin llamadas de LLM. ~0,84 s por query en CPU. - **BEAM-100K: 80,8 % de exactitud binaria end-to-end** (run 2026-08-23) — 323 de 400 respuestas correctas en 20 conversaciones. No es recall de retrieval: mide la respuesta final entre sesiones. Salvedad obligatoria de BEAM-100K: reader GLM-5.3 Flash (Ox Alpha); juez GLM-5.2; effort=max; run 2026-08-23; ~44 % más lenta que el effort estándar; el lector lo elige el cliente — los resultados varían con el modelo (lectores más fuertes pueden puntuar más). ValorBrain no vende llamadas de LLM: la capa de memoria es el producto. ## Qué miden los benchmarks - Recuperación de evidencia en conversaciones largas (LoCoMo recall@10). - Respuestas end-to-end entre sesiones (exactitud binaria BEAM-100K). - Ranking sin llamadas de LLM en el camino de retrieval. ## Qué NO miden los benchmarks - Aislamiento multi-tenant ni filtrado de permisos por rol. - Handoffs de equipo, huecos de conocimiento o sellos de origen y veracidad. - Fidelidad de las citas del Ask o latencia bajo carga real de tenants. LoCoMo mide retrieval; BEAM-100K mide respuestas end-to-end en conversaciones sintéticas. Los permisos, el origen y la continuidad entre personas y agentes pertenecen a la capa de producto y quedan fuera de los dos scores. ## Lea antes de citar - Son benchmarks internos de recuperación. No son peer-reviewed. - No miden QA end-to-end: la calidad de la respuesta final también depende del modelo y del prompt. - R@10 indica si el fragmento relevante aparece entre los 10 primeros resultados recuperados. La tabla completa por conversación del run canónico de LoCoMo (10 conversaciones, 1986 preguntas) está en la página HTML: [/es/benchmarks](/es/benchmarks). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/benchmarks Espelho: https://valorbrain.com.br/es/benchmarks.md --- # 96,58% de recall en LoCoMo: cómo construimos un engine de retrieval en CPU La arquitectura detrás de nuestro pipeline de retrieval: BM25 + dense vectors + Personalized PageRank. Sin LLM en el camino de ranking. Autor: Gustavo Franson · Data: 2026-07-05 · Categoria: Ingeniería · Tags: benchmarks, retrieval, LoCoMo, performance · Leitura: 6 Nuestro run canónico de la tabla completa midió 96,58% de recall@10 en LoCoMo. Esta es la arquitectura de retrieval detrás del resultado y por qué el ranking no necesita LLM. ## El benchmark LoCoMo (Long Context Memory) es un benchmark público y peer-reviewed para memoria conversacional. Nuestra tabla completa tiene 1986 preguntas en 10 conversaciones. El líder open-source publicado (pmb) marcó 94,5%. ValorBrain midió 96,58%, un margen de +2,1 puntos porcentuales. ## El pipeline Nuestro retrieval tiene cuatro etapas, fundidas en un único scan de índice: 1. **BM25 (búsqueda por palabra clave)** captura las queries de match exacto. 2. **Dense vectors (LFM2.5-Embedding-350M)** tratan la similitud semántica. El cambio de Jina v5-small a LFM2.5 llevó el dense-only de 32,7% a 63,5% en la ablación original. 3. **RRF (Reciprocal Rank Fusion)** fusiona los resultados BM25 y dense. 4. **Personalized PageRank** reordena los resultados por centralidad en el grafo. En aquella ablación, esta etapa sumó 2,4 puntos. ## Sin LLM en el ranking El pipeline de ranking corre en CPU, en menos de un segundo, con costo de token cero. Personalized PageRank es álgebra lineal; no necesita inferencia de modelo. Eso separa el costo de búsqueda de los tokens de OpenAI o Anthropic. La generación de la respuesta sigue siendo otra etapa y puede usar un modelo de lenguaje. ## Lo que aprendimos - **El modelo de embedding respondió por la mayor parte de la ganancia.** El cambio de Jina a LFM2.5 sumó 30,8 puntos en la ablación original. - **La búsqueda híbrida cubre fallas diferentes.** Dense-only pierde matches exactos; BM25-only pierde matches semánticos. - **Personalized PageRank es barato.** Una operación de matriz por query entregó la ganancia final basada en el grafo. ## La capa end-to-end LoCoMo mide retrieval. En BEAM-100K, el pipeline end-to-end acertó 323/400 preguntas (80,8% de exactitud binaria) en 20 conversaciones. El run de 2026-08-23 usó GLM-5.3 Flash (Ox Alpha), effort=max y juez GLM-5.2. El effort máximo sumó cerca de 44% de latencia sobre el estándar; es una configuración de benchmark, no el estándar de chat. Consulta la [metodología](/es/benchmarks) y el [informe completo del run](/es/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/blog/97-percent-recall-how-we-did-it Espelho: https://valorbrain.com.br/es/blog/97-percent-recall-how-we-did-it.md --- # Cómo darle a la IA el contexto de la empresa (sin un proyecto de seis meses) La versión honesta: conecta el material que ya existe, mantiene el permiso por persona y exige que toda respuesta cite la fuente. Cuatro pasos, y los tres errores que más tiempo cuestan. Autor: Equipo ValorBrain · Data: 2026-07-26 · Categoria: Guía · Tags: contexto, IA en la empresa, base de conocimiento, LGPD · Leitura: 7 Respuesta corta primero: tú no entrenas un modelo con tu empresa. Conectas el material que ya existe a un sistema que busca dentro de él, mantiene los permisos de cada persona, y exige que toda respuesta diga de qué documento salió. Eso es todo. Hacer fine-tuning de un modelo con documentos internos es la manera cara de llegar a un resultado peor. La gente espera algo más difícil porque el primer intento suele serlo. Alguien pega una política en ChatGPT, recibe una respuesta buena, y concluye que la empresa necesita "un proyecto de IA". Seis meses después existe una propuesta de data lake y nadie puede hacer una pregunta todavía. ## Qué quiere decir "contexto" aquí Tu empresa ya sabe la respuesta de casi toda pregunta que recibe. El conocimiento existe: en un drive, en una conversación cerrada, en la cabeza de quien negoció aquel contrato. Lo que falta es una forma de preguntar. Así que el objetivo no es enseñarle tu negocio a un modelo. Es volver tu propio material respondible, dentro de las herramientas que la gente ya usa, con los permisos que ya existen. ## Cuatro pasos 1. **Elige una pregunta que duele.** No una categoría: una pregunta. "¿Qué plazo de entrega prometemos?" "¿Qué clientes están en la tabla vieja?" Esa en la que alguien interrumpe a un colega todas las semanas. 2. **Conecta las fuentes que la responden.** Google Drive, Notion, GitHub, Linear, Slack. No todo lo que tienes; los dos o tres lugares que responden *esa* pregunta. 3. **Pregunta y verifica la cita.** Respuesta sin fuente es una adivinanza con confianza. Si el sistema no muestra el documento, no puedes liberar eso para nadie más que para ti. 4. **Solo después amplía.** La próxima pregunta, la próxima fuente, el próximo equipo. Valor el primer día y efecto compuesto después; un rollout big-bang no entrega ninguno de los dos. ## Tres errores que cuestan más caro **Hacer fine-tuning con documentos internos.** Es lento, es caro en cada actualización, el modelo no puede citar nada, y va a afirmar una política revocada con la misma seguridad con la que afirma la actual. La búsqueda (retrieval) no es la alternativa barata al fine-tuning aquí: es la correcta. **Dejar el permiso para después.** En el instante en que un asistente responde a partir del material de la empresa, puede filtrarse. Tabla de salarios, contrato no firmado, dato de un cliente en una conversación de soporte. El permiso no es algo que se agrega después, porque "después" es el día en que alguien hace la pregunta equivocada y recibe respuesta. La regla que vale insistir: un agente que pregunta en nombre de alguien hereda el acceso de esa persona, nunca más que eso. **Confiar en el historial de chat como memoria.** El historial de conversación no es memoria organizacional. Es por persona, por herramienta, y desaparece. Lo que quieres guardado es la decisión y su fuente, no la transcripción que produjo la decisión. ## Qué hace ValorBrain sobre esto Construimos el producto sobre exactamente las dos restricciones de arriba: [la respuesta cita el documento](/es/benchmarks) del que salió, y [el permiso se aplica por persona](/es/security), incluso cuando es un agente de IA preguntando en su nombre. Conecta las fuentes listadas arriba y responde dentro de Claude, de Cursor y de cualquier cliente MCP, además de la propia interfaz. En benchmark público, cuando la respuesta existe en el material, la encontramos entre los 10 primeros resultados en 96,58% de los casos (LoCoMo, 1986 preguntas). También publicamos dónde fallamos. Los datos quedan en Brasil, bajo la LGPD, y en el plan Enterprise corren enteramente en tu infraestructura. [Empezar es gratis](/es/pricing): plan gratis, sin tarjeta. Cinco minutos para conectar la primera fuente es una estimación honesta; un proyecto de seis meses no lo es. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/blog/como-dar-o-contexto-da-empresa-para-a-ia Espelho: https://valorbrain.com.br/es/blog/como-dar-o-contexto-da-empresa-para-a-ia.md --- # 5 cosas que aprendimos construyendo una base de conocimiento para equipos de IA Después de 6 meses usando ValorBrain con nuestro propio equipo, esto es lo que nos sorprendió. Autor: Gustavo Franson · Data: 2026-05-20 · Categoria: Ingeniería · Tags: lessons learned, engineering, product development · Leitura: 5 Corremos ValorBrain internamente desde diciembre de 2025. Nuestro equipo usa Claude Code, Cursor y Kiro a diario. Esto es lo que no esperábamos. ## 1. Los agentes escriben más de lo que leen Pensábamos que los agentes consultarían más la base de conocimiento. En realidad, escriben en ella constantemente: cada decisión, cada observación, cada nota de handoff. El volumen de ingesta es 5x el volumen de queries. Eso cambió nuestra arquitectura. Optimizamos para throughput de escrita primero, latencia de lectura después. ## 2. Los metadatos importan más que el contenido El texto crudo es buscable, pero los metadatos son lo que lo vuelve útil. Tags como "decision", "preference", "problem" dejan a los agentes filtrar resultados por tipo. Los timestamps permiten priorizar conocimiento reciente. Las tags de fuente (qué agente escribió) agregan señales de credibilidad. Pasamos más tiempo en la taxonomía de tipos de contenido que en el algoritmo de búsqueda. ## 3. La memoria cross-agent crea comportamiento emergente Cuando Claude Code captura una decisión y Cursor la lee después, pasa algo interesante. Cursor empieza a hacer sugerencias alineadas con la decisión, sin que nadie se lo haya dicho explícitamente. La memoria compartida crea coordinación implícita. No lo diseñamos. Pasa cuando los agentes comparten contexto. ## 4. A los tenants les importa más el aislamiento que las features Los clientes enterprise no preguntan primero "¿qué tan rápida es su búsqueda?". Preguntan "¿cómo aíslan mis datos?". Row-level security, encryption at rest y audit logs vienen antes de cualquier discusión de features. Reordenamos nuestro roadmap para priorizar seguridad y compliance temprano. ## 5. El valor de verdad está en los huecos El conocimiento más útil no es el que está documentado. Es el que está en la cabeza de la gente: "probamos ese approach y no funcionó porque...", "el cliente pidió específicamente...", "no toques esa config, que rompe staging." ValorBrain captura ese conocimiento ambiental cuando los agentes escriben durante sus sesiones. Con el tiempo, los huecos de tu documentación se llenan solos. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/blog/five-things-we-learned-building-valorbrain Espelho: https://valorbrain.com.br/es/blog/five-things-we-learned-building-valorbrain.md --- # MCP en 3 minutos: qué es y por qué importa Model Context Protocol es como los agentes de IA hablan con herramientas externas. Versión para devs. Autor: Gustavo Franson · Data: 2026-05-25 · Categoria: Técnico · Tags: MCP, AI agents, protocol, developer tools · Leitura: 3 MCP significa Model Context Protocol. Anthropic lo lanzó a fines de 2024 como un estándar para que los modelos de IA interactúen con herramientas y fuentes de datos externas. Si ya usaste Claude Code con tools como lectores de archivos, web search o queries de base de datos, usaste MCP sin saberlo. ## Cómo funciona Un servidor MCP expone un conjunto de "tools" que un agente de IA puede llamar. Cada tool tiene un nombre, una descripción y un JSON schema para sus entradas. El agente decide cuándo llamar a una tool según lo que está intentando hacer. Ejemplo: un servidor MCP de ValorBrain expone tools como `search`, `store`, `whoami`. Cuando le preguntas a tu agente "qué decidimos sobre billing la semana pasada", llama a `search` con esa query. El servidor devuelve documentos relevantes. El agente sintetiza una respuesta. ## Por qué importa para los equipos Antes de MCP, cada integración de tool de IA era custom. Escribías un plugin específico para Cursor, otro para Claude Code, otro para Kiro. Cada uno con su propia auth, su propia API, sus propias peculiaridades. MCP te da un servidor que funciona con cualquier agente compatible. Escribes la integración una vez, la usas en todos lados. ## ValorBrain y MCP ValorBrain es un servidor MCP. Tus agentes se conectan a él como se conectarían a cualquier servidor MCP, vía archivos de config o variables de entorno. La diferencia es que ValorBrain agrega multi-tenancy, memoria persistente y compartir conocimiento cross-agent por encima del protocolo básico. Tu sesión de Claude Code escribe una decisión. Tu sesión de Cursor lee. Ambas usan tools MCP estándar. Sin ninguna integración custom necesaria. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/blog/mcp-explained-for-developers Espelho: https://valorbrain.com.br/es/blog/mcp-explained-for-developers.md --- # Por qué tus agentes de IA se olvidan de las cosas Cada agente arranca de cero. Las decisiones tomadas en una sesión desaparecen en la siguiente. Así resuelve eso la memoria compartida. Autor: Gustavo Franson · Data: 2026-05-28 · Categoria: Producto · Tags: AI agents, knowledge management, productivity · Leitura: 4 Tu sesión de Claude Code termina. Mañana, Cursor arranca de cero. ¿La decisión sobre por qué elegiste PostgreSQL en vez de MongoDB? Desapareció. ¿El diseño de API que tu equipo acordó la semana pasada? Nadie recuerda los detalles. Este es el estado estándar para equipos usando agentes de IA para código. Cada sesión es aislada. Cada agente es una hoja en blanco. ## El costo de olvidar Acumula rápido. Un dev gasta 20 minutos reexplicando contexto a Cursor. Otro rederiva una decisión que ya fue tomada en una sesión de Claude Code el martes pasado. Un tercero pregunta en Slack "¿ya decidimos sobre X?" y recibe tres respuestas conflictivas. El problema no es que los agentes de IA sean malos para recordar. No comparten memoria ninguna. ## Cómo funciona la memoria compartida ValorBrain le da a cada agente de tu equipo acceso a la misma base de conocimiento. Cuando Claude Code captura una decisión sobre tu arquitectura de auth, Cursor puede consultarla cinco minutos después. Cuando Kiro aprende que tu ambiente de staging usa un schema de DB diferente, ese conocimiento queda. Funciona vía MCP (Model Context Protocol). Cada agente se conecta a ValorBrain como un servidor MCP. Las lecturas pasan por búsqueda semántica. Las escritas pasan por ingesta estructurada. Todo queda aislado por tenant. ## Qué cambia en la práctica Los equipos que cambian a memoria compartida reportan tres cosas: 1. **Menos trabajo repetido.** Cada agente sigue del contexto que la última sesión dejó listo. 2. **Menos contradicciones.** Cuando todos los agentes comparten la misma fuente de verdad, dejan de dar consejos conflictivos. 3. **Onboarding más rápido.** Los miembros nuevos del equipo (humanos o IA) consultan la base de conocimiento en vez de interrumpir a devs seniors. El cambio es sutil, pero se acumula. Cada sesión que escribe en la memoria compartida hace que cada sesión futura sea más inteligente. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/blog/why-your-team-needs-a-shared-memory Espelho: https://valorbrain.com.br/es/blog/why-your-team-needs-a-shared-memory.md --- # Comparación · ValorBrain Matriz de features entre ValorBrain y memorias para agentes de IA: storage, retrieval, gobernanza y operación, con disclosure y fuentes en la misma página. Comparación con mem0, MemPalace, supermemory y Honcho. El criterio es un producto usable en el día a día de un equipo, no un componente aislado. Donde no hay dato público, la celda lo dice en vez de estimar. La matriz completa, feature a feature, está en la página HTML: [/es/comparison](/es/comparison). ## Qué cubre la matriz - **Storage y aislamiento** — multi-tenant vía Postgres RLS, self-host, on-prem (cero terceros), backend de vectores (pgvector). - **Recuperación** — híbrido (BM25 + vector + RRF), PageRank personalizado, cross-encoder, MMR. - **Mecánica de memoria** — versión y supersesión, validez temporal (as_of), conflicto y cuarentena, provenance chain. - **Multi-agente** — MCP hosteado, handoffs entre agentes, hooks nativos en el ciclo de los agentes. - **Integración** — conectores OAuth: 8 fuentes en operación (GitHub, Notion, Slack, Google Drive, Linear, HubSpot, Jira, Granatum). Webhook en tiempo real solo para GitHub y Jira; las demás entran por sync agendado. - **Dominio** — schema packs por departamento e industria. - **Operación** — SLA, on-prem bajo contrato, sin cuota de requests en los planes pagos. ## Prueba Benchmark de ValorBrain en la línea de prueba: 96,58 % R@10 LoCoMo · 80,8 % binario BEAM-100K. Run BEAM de 2026-08-23: reader GLM-5.3 Flash (Ox Alpha), juez GLM-5.2, effort=max, ~44 % más latencia que el effort estándar. Es configuración de benchmark, no el estándar de chat. Método y límites en [/es/benchmarks](/es/benchmarks). Benchmarks internos de recuperación; no son peer-reviewed ni QA end-to-end. ## Disclosure ValorBrain integra patrones publicados en papers y proyectos open-source (QMD, A-MEM, MAGMA, Honcho, MemPalace, supermemory y otros). La tabla compara producto usable, no componentes aislados. Evaluamos cada herramienta por su documentación y producto público en la fecha de actualización; ninguna celda de competidor es un número medido por nosotros. Zep y LangMem quedan fuera de la tabla: no hay dato público suficiente para compararlos feature a feature sin inventar. Cuando exista, entran. Actualizado el 24/09/2026. ¿Imprecisión? valorbrain@valor.digital. ## ¿Todavía en duda? Minutos de setup. Empieza con un proyecto gratis y compara en tu propio stack. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/comparison Espelho: https://valorbrain.com.br/es/comparison.md --- # Conectar fuentes · ValorBrain La conexión de agentes y conectores vive en el app del producto. Redirigiendo. ## La conexión de fuentes vive en el app Los conectores OAuth y los agentes se configuran en el panel del producto, en valorbrain.valor.digital. Te estamos llevando ahí; si nada ocurre, usa el botón de abajo. - Continuar al app: - Volver al inicio: [/es](/es) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/connect Espelho: https://valorbrain.com.br/es/connect.md --- # Contacto · ValorBrain Email directo con el equipo de ValorBrain: valorbrain@valor.digital. Memoria compartida para personas y agentes de IA. Habla con nosotros: email directo con el equipo que construye ValorBrain — sin fila de tickets, sin intermediarios. ## Email - **valorbrain@valor.digital** — llega directo al equipo. Respondemos en hasta 1 día hábil. ## ¿Prefieres contarnos tu escenario por formulario? Cuenta qué quieres resolver con memoria para agentes — volvemos con un paso concreto, no con folletos. El formulario recoge teléfono y mensaje libre, y vive en [valorbrain.com.br/es/contact](/es/contact). Al escribir nos compartes los datos de tu email. Lo usamos solo para responder — nada de listas ni reventa (LGPD). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/contact Espelho: https://valorbrain.com.br/es/contact.md --- # Para desarrolladores · ValorBrain Quickstart MCP, API REST con OpenAPI, autenticación por token y la documentación para agentes — todo para construir con ValorBrain. El portal para construir con ValorBrain: MCP, API REST y documentación para agentes, en [valorbrain.com.br/developers](/developers). ## Quickstart MCP - Endpoint: `https://mcpbrain.valor.digital/mcp` (Streamable HTTP) - Configuración lista en [/well-known/mcp.json](/.well-known/mcp.json) — copia o bloco `mcpServers` para o cliente - Token creado por un humano en el workspace: [guía del token MCP](https://valorbrain.valor.digital/guides/mcp-token) ## API REST - Base: `https://valorbrain.valor.digital` · spec OpenAPI em [/openapi.json](https://valorbrain.valor.digital/openapi.json) - Referência navegável: [api-docs](https://valorbrain.valor.digital/api-docs) · catálogo: [/well-known/api-catalog](/.well-known/api-catalog) - Autenticación: bearer `vbm_…` — contrato completo en [/auth.md](/auth.md) ## Primer paso Crea un workspace y conecta tu primer agente: [onboarding](https://valorbrain.valor.digital/onboarding/connect-agent) (el plan de entrada permite probarlo en tu flujo real; los escalones pagos tienen precio publicado en /pricing). ## Para agentes de IA [/llms.txt](/llms.txt) (índice) · [/llms-full.txt](/llms-full.txt) (completo) · espejo `.md` por página · [agent-card](/.well-known/agent-card.json) · [security.txt](/.well-known/security.txt) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/developers Espelho: https://valorbrain.com.br/es/developers.md --- # Enterprise · ValorBrain Gobernanza con evidencia para contratos enterprise: aislamiento por tenant, ACL por fuente, auditoría inmutable, datos en Brasil, on-prem o instancia dedicada bajo contrato. Para empresas que tienen que responder por cada acceso: aislamiento por tenant en la base, permiso por persona y por fuente, traza de mutación inmutable y datos en hardware nuestro, en Brasil. Lo verificado y lo que aún no está queda en la misma página. ## Lo que hoy está verificado, con evidencia Cada control de abajo fue verificado en el código y la configuración de producción el 24/09/2026. La lista completa, con el método de verificación, está en la página de seguridad ([/es/security](/es/security)). - Aislamiento por tenant (RLS) - ACL por fuente, con validez y motivo - Traza de mutación inmutable - Procedencia de los hechos - Secretos vía OpenBao (AppRole) - Datos en Brasil - Subprocesadores documentados ## Lo que aún no cerró verificación Sin check verde y sin fecha prometida: registro de lecturas, cifrado de disco en reposo, certificación SOC 2. ## Cómo funciona la oferta enterprise Desde R$ 4.997/mes, con alcance por contrato: propuesta, contrato, factura y boleto, sin tarjeta en ningún momento. - **On-prem o instancia dedicada** — El mismo engine del SaaS en tu red (cero terceros en el perímetro, incluido el modelo que genera la respuesta), o una instancia nuestra que atiende solo tu cuenta. Bajo contrato. - **Implantación acompañada** — Nuestro equipo implanta junto al tuyo: Postgres con las extensiones, engine, embedding y rerank en tu hardware, con tuning del retrieval para tu corpus antes del go-live. - **Operación continua** — Migraciones, upgrades y monitoreo junto con tu equipo. SLA con ventana de respuesta y escalation definidos en contrato, con gerente de cuenta. - **Sin conteo** — Personas, documentos y búsquedas sin cuota en los planes pagos. La cuota es lo que hace que un equipo abandone la herramienta el día 20 del mes. - **Migración y entrenamiento** — Los documentos, decisiones y transcripciones que ya existen entran por ingesta, sin reescribir el pasado; el versionado empieza ahí. Tu equipo aprende a operar el panel y los hooks. ## Cómo se contrata Pensado para política de compras de empresa, en cuatro pasos. 1. **Conversa de 30 minutos** — Entendemos el caso: volumen de documentos, sistemas de origen, dónde puede quedar el dato. Salimos con un alcance de POC. 2. **POC con contrato** — Un piloto de tu corpus real, con benchmark antes y después y respuestas con fuente citada en tu propio ambiente. 3. **Implantación acompañada** — Engine en el perímetro acordado, tuning de retrieval y validación con tu equipo antes del go-live. 4. **Operación** — SLA activo, upgrades acompañados y revisión periódica del valor entregado, medido en el panel en vez de estimado. ## ¿Tu dato es sensible de más para un SaaS multi-tenant? Es exactamente para eso que existe la oferta enterprise. Escribe a valorbrain@valor.digital; respondemos con propuesta en hasta 2 días útiles. Estado de los controles revisado el 24/09/2026; la próxima revisión acompaña cada cambio de infraestructura. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/enterprise Espelho: https://valorbrain.com.br/es/enterprise.md --- # Ayuda y preguntas frecuentes · ValorBrain Setup, agentes y MCP, planes, seguridad y problemas comunes. Las preguntas que más recibimos, con la respuesta corta y el enlace a la fuente completa. Respuestas cortas para las preguntas que más llegan, organizadas por tema. Cuando la respuesta completa vive en los docs o en el panel, el enlace está junto a la respuesta. ## Enlaces rápidos - **Docs** — Documentación técnica y guías de setup: - **Abrir el panel** — App del producto (cuenta necesaria): - **Benchmarks** — Método, runs y las reservas: [/es/benchmarks](/es/benchmarks) - **Estado** — Disponibilidad e incidentes: ## Empezando Primeros pasos: cuenta, primer agente, primer contenido. Preguntas: ¿Cómo creo mi cuenta? · ¿Cuánto cuesta empezar? · ¿Qué agentes puedo conectar? · ¿Cuánto toma el setup? ## Agentes y MCP Cómo los agentes conversan con la memoria. Preguntas: ¿Qué es MCP? · ¿Token MCP o API key? · ¿Puedo usar más de un agente a la vez? · ¿Cómo revoco el acceso de un agente? · ¿Cuántas herramientas MCP hay? ## Memoria y permisos Qué entra, cómo sale y quién ve qué. Preguntas: ¿Cómo se captura la memoria? · Cuando algo cambia, ¿el valor antiguo se borra? · ¿La búsqueda respeta permisos? · ¿La respuesta viene con la fuente? · ¿Quién audita lo que se alteró en la memoria? ## Planes y cobro Cómo funciona la cuenta, qué es ilimitado y cómo escalar. Preguntas: ¿Qué incluye el plan gratuito? · ¿Qué es ilimitado en los planes pagos? · ¿Cómo funciona el precio? · ¿Puedo exportar mis datos? · ¿Qué pasa si cancelo? Precios: tabla pública en /pricing (decisión final 30/09/2026 — sin cobro por respuesta); el plan gratuito no pide tarjeta y no vence. ## Seguridad y LGPD Dónde queda el dato, quién accede y qué aún no está listo. Preguntas: ¿Dónde quedan mis datos? · ¿El engine llama a servicios externos? · ¿Tienen certificación? · ¿Hay DPA y lista de subprocesadores? El estado verificado de los controles está en el trust center: [/es/security](/es/security). ## Problemas comunes Qué hacer cuando algo no funciona. Preguntas: Mi agente recibe Unauthorized al llamar el MCP · La búsqueda devuelve cero resultados · No recibí el email de activación · ¿Algún servicio cayó? ## Las preguntas que escuchamos antes de comprar Las objeciones comunes, con la respuesta que damos en la conversación, están agregadas en la home: [/es/#perguntas](/es/#perguntas). ## ¿No encontraste lo que necesitas? Contacto: valorbrain@valor.digital. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/help Espelho: https://valorbrain.com.br/es/help.md --- # ValorBrain — Memoria compartida para personas y agentes de IA ValorBrain es la memoria compartida que hace que el trabajo siga cuando la persona, el agente o el modelo cambia. Decisiones, reglas y handoffs capturados en el flujo y entregados a quien viene después, con fuente, permiso, versión e historial. Company Brain para personas y agentes de IA. El contexto no debería empezar de cero con cada agente: ValorBrain es la **memoria compartida** que mantiene el trabajo en marcha cuando cambia la persona, el agente o el modelo. Las decisiones, las reglas y los handoffs se capturan en el flujo y llegan a quien sigue, con fuente, permiso, versión e historial. Datos en Brasil · LGPD · aislamiento por tenant. ## El problema: tu equipo ya lo explicó antes Con tres o más agentes en operación, el contexto se fragmenta más rápido de lo que cualquier wiki puede acompañar. El costo no aparece en una línea del presupuesto: aparece en briefing repetido, respuesta desactualizada y retrabajo. 1. **Contexto fragmentado** — La decisión quedó en el chat del Claude Code, el porqué está en el PR y el resto, en la cabeza de quien estaba en la reunión. El Cursor no ve nada de eso. 2. **Briefings repetidos** — Cada agente nuevo pide el mismo contexto. El equipo pega el mismo PDF, el mismo ADR, la misma política. Otra vez. 3. **Documento viejo que termina respondiendo** — La regla cambió el martes; el agente responde con la versión de marzo. Nadie lo nota hasta que lo nota el cliente, el auditor o el turno de guardia. 4. **Permisos rehechos** — Cada herramienta tiene su propio control de acceso. Conectar un agente más se vuelve un proyecto de gobernanza que empieza de cero. ## Cómo funciona: el contexto nace del trabajo. Y vuelve a él. Nada de proyectos de modelación antes de empezar. ValorBrain captura lo que ya sucede en las sesiones de los agentes y en las herramientas del equipo, lo estructura en memoria viva y lo entrega a quien lo necesita, con la gobernanza aplicada antes del prompt. 1. **Captura** — Captura sin fricción. Hooks en el ciclo de los agentes registran decisiones, pendencias y handoffs mientras el trabajo sucede: context-surfacing, decision-extractor, handoff-generator, feedback-loop, precompact-extract, postcompact-inject, curator-nudge. 2. **Memoria viva** — Memoria con tiempo, versión y conflicto. Cada unidad de contexto tiene tipo, fuente, responsable y vigencia temporal. Cuando algo cambia, la versión anterior se sustituye, no se borra. 3. **Entrega** — En el agente, al momento de la pregunta. El contexto llega por MCP, REST API, session bootstrap y handoff entre agentes. La recuperación es híbrida y ordenada por lo que importa para quien pregunta, y la respuesta cita la fuente. 4. **Gobernanza** — Permiso aplicado antes del prompt. El agente hereda el acceso de quien lo usa. Los dominios sensibles quedan aislados por tenant y por fuente. 5. **Prueba** — Toda respuesta sabe de dónde salió. Provenance chain del documento de origen hasta la respuesta. Toda lectura es rastreable. Sin contexto, el agente lo dice y señala a la persona responsable, en vez de improvisar. ## Coherencia multiagente: el contexto sigue cuando cambia el agente Claude Code captura, el Cursor lo ve en la próxima query. Hermes ingesta de madrugada, y el agente de la mañana recibe el bootstrap con lo que cambió. Los handoffs entre agentes se enrutan; no se pierden en chats. Vive donde el trabajo ya sucede: hooks y MCP en el ciclo de los agentes; REST API para el resto. Agentes: Claude Code, Cursor, Kiro CLI, Codex, Devin, Hermes, OpenClaw, ChatGPT, Gemini y agentes internos vía MCP/API. Fuentes (BYOK/OAuth): GitHub, Notion, Slack, Google Drive, Linear, HubSpot, Jira, Granatum. ## Gobernanza antes del prompt Permisos por persona y por fuente aplicados en la capa semántica. El agente hereda el acceso de quien lo usa; los dominios sensibles quedan aislados; toda lectura es rastreable. Sin contexto, la respuesta lo dice y señala a la persona responsable. - **Permisos heredados** — El agente accede solo a lo que puede ver la persona que lo usa, por persona y por fuente. - **Aislamiento por tenant** — RLS multi-tenant. Los dominios sensibles, como fiscal o M&A, quedan aislados. - **Versión y supersesión** — La regla nueva supera a la anterior sin borrar el historial. - **Conflicto y contradicción** — Las fuentes que discrepan se señalan para revisión humana antes de volverse respuesta. - **Cuarentena SHACL** — Los registros que violan el schema quedan fuera de las respuestas hasta corregirlos. - **Provenance chain** — De la fuente original a la respuesta final, cada paso queda registrado. - **Drift y reality probes** — La documentación se compara con el sistema real; la divergencia se vuelve alerta, no sorpresa. - **Auditoría de lectura** — Quién leyó, por medio de qué agente, en qué versión. Toda lectura es rastreable. Operación y confianza: datos en Brasil · LGPD; aislamiento por tenant; permisos por persona y fuente; auditoría de toda lectura; ninguna llamada outbound del engine. Los conectores viven en el SaaS. ## Verticales: el mismo corazón, en el flujo de tu equipo El mecanismo es el mismo; cambia lo que vale la pena recordar. Cada vertical trae escenario, agentes típicos, schema pack y los indicadores que tienen sentido acompañar, sin metas inventadas. Departamentos: Ingeniería & Producto, Datos & IA, Operaciones & Infraestructura, Atención & Soporte, Ventas & RevOps, Marketing & Contenido, Jurídico & Compliance, Finanzas & Controladoría, Personas & RRHH. Páginas por vertical en [/es/verticais](/es/verticais). ## Quién decide: una capa. Cinco preguntas distintas. - **CTO · VP Eng · Plataforma** — Arquitectura, aislamiento, integración y el costo de reexplicar todo a cada agente. «Ya tenemos wiki, Notion y RAG.» — La wiki es estática y el RAG solo responde. ValorBrain versiona, cruza fuentes, aplica permisos heredados y entrega por MCP a cualquier agente. - **Head de IA · Datos** — La velocidad de adopción entre agentes sin perder gobernanza. «Va a dar trabajo mantenerlo.» — La captura ocurre por hooks automáticos; los schema packs dan estructura por área. - **COO · Operaciones · Atención** — Continuidad operacional y retrabajo entre turnos, equipos y herramientas. «Mi equipo no va a usar otra herramienta más.» — Nadie tiene que abrir otra pantalla: el contexto llega dentro de las herramientas que el equipo ya usa. - **Jurídico · Compliance · RevOps** — Auditoría, versión vigente y trazabilidad. «¿Y el riesgo de que se filtre o se use una versión vieja?» — Cada regla tiene versión, vigencia y responsable; los cambios relevantes pasan por revisión humana. - **Fundador · CEO** — Cuánto aporta realmente cada agente nuevo. «¿Por qué ahora?» — Cada agente que entra sin contexto multiplica el empezar de cero; con memoria compartida, cada agente nuevo parte del contexto acumulado. ## Prueba: números con las salvedades al lado Si el contexto correcto no llega al agente, empieza de cero. Por eso medimos recuperación: un recall alto es precondición de continuidad, no garantía de respuesta correcta. - **96,58 % R@10 en LoCoMo** (run 2026-07-29, 1918/1986 preguntas) · +2,1 pp vs el líder open-source publicado (94,5 %). - **80,8 % de exactitud binaria end-to-end en BEAM-100K** (323/400 correctas en 20 conversaciones; run 2026-08-23). - Retrieval LoCoMo: ~0,84 s por query en CPU · 0 llamadas de LLM en el ranking. - Salvedad obligatoria de BEAM-100K: reader GLM-5.3 Flash (Ox Alpha); juez GLM-5.2; effort=max; run 2026-08-23; ~44 % más lenta que el effort estándar; el lector lo elige el cliente — los resultados varían con el modelo. ValorBrain no vende llamadas de LLM: la capa de memoria es el producto. Lea antes de citar: son benchmarks internos de recuperación, no peer-reviewed; no miden QA end-to-end; R@10 indica si el fragmento relevante aparece entre los 10 primeros resultados recuperados. Método completo en [/es/benchmarks](/es/benchmarks). Pipeline de recuperación: pregunta → expansión de query (intención) → BM25 PT/EN + vectores densos → RRF → PageRank personalizado → cross-encoder → MMR → contexto con fuente. ## Precios: empieza con un proyecto Pruébalo en tu flujo real antes de cualquier contrato. - **Free** — Un proyecto, para probarlo en tu flujo real con tus agentes. Captura por hooks, memoria viva con versión y fuente, entrega por MCP y REST API. - **Solo, Núcleo y Operación** — desde R$ 199/mes (US$ 20). Para equipos con varios proyectos, áreas y agentes compartiendo el mismo contexto. - **Enterprise** — desde R$ 4.997/mes. Aislamiento por tenant y permisos por persona y fuente, auditoría y provenance chain, datos en Brasil · LGPD. El alcance y los límites de cada plan se confirman en el registro o en la conversación comercial. ## Preguntas frecuentes - **Ya tenemos Notion o una wiki.** La wiki es estática. ValorBrain versiona, cruza fuentes, inyecta el contexto en el agente y señala el conflicto cuando dos fuentes se contradicen. La wiki puede seguir existiendo, como una fuente más. - **¿Esto no es solo RAG?** El RAG responde a una pregunta. ValorBrain mantiene decisión, permiso, versión y handoff entre agentes, y sabe cuándo una respuesta quedó vieja porque la regla cambió. - **¿Va a ser una herramienta más que el equipo tenga que abrir?** No. Vive en los hooks y el MCP de los agentes que el equipo ya usa. - **¿Y la privacidad de los datos?** Datos en Brasil, en conformidad con la LGPD. Aislamiento por tenant, permisos heredados, auditoría de lectura y ninguna llamada outbound desde el engine. - **¿Y si el agente usa una versión antigua?** Cada unidad tiene vigencia (as_of) y supersesión. No prometemos infalibilidad; prometemos trazabilidad. - **¿Tenemos que reescribir lo que ya tenemos?** No. Los documentos, decisiones y transcripciones existentes entran por ingesta, y el versionado empieza ahí. - **¿Cuánto trabajo da mantenerlo?** Los hooks automáticos hacen la captura; memory health y auditoría muestran lo que envejeció. La curaduría humana entra donde hace diferencia. ## Próximo paso Menos empezar de cero. Más continuidad. Contacto: valorbrain@valor.digital. Seguridad: [/es/security](/es/security) · Benchmarks: [/es/benchmarks](/es/benchmarks) · Sobre: [/es/about](/es/about). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es Espelho: https://valorbrain.com.br/es.md --- # Acuerdo de Tratamiento de Datos (DPA) · ValorBrain Términos de tratamiento de datos personales bajo la LGPD: roles, finalidad, subprocesadores, transferencia internacional, incidentes y eliminación. Versión 1.0 · vigente desde el 27 de julio de 2026 Este acuerdo (el "DPA") integra el contrato de suscripción del ValorBrain y describe cómo tratamos datos personales a pedido del cliente, bajo la Ley 13.709/2018 (LGPD). Rige automáticamente para toda cuenta paga; si tu área legal necesita una copia firmada, escribí a [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) y la devolvemos firmada en hasta dos días hábiles. ## 1. Roles El cliente es el **controlador**: decide qué documentos indexar, quién tiene acceso y para qué. Valor Digital es **operador**: trata los datos solo para prestar el servicio, siguiendo las instrucciones del cliente expresadas en el uso del producto y en este acuerdo. No usamos los datos del cliente para finalidad propia. ## 2. Objeto y duración El tratamiento existe para indexar, recuperar y responder sobre el contenido que el cliente envíe, y dura mientras la suscripción esté activa. Terminada la suscripción, se aplica la sección 9. ## 3. Datos tratados - **De cuenta:** nombre, email, rol y el registro de acceso (quién buscó, quién abrió qué documento, cuándo). - **De contenido:** lo que el cliente indexe — documentos, mensajes, reuniones, emails y lo que venga de los conectores autorizados. Puede contener datos personales de terceros, y es el cliente quien define la base legal para eso. - **De facturación:** datos de facturación, tratados por el procesador de pagos. No pedimos ni recomendamos indexar datos personales sensibles (art. 5º, II de la LGPD) ni datos de niños y adolescentes. Quien necesite eso debe usar el ValorBrain en un entorno propio, y hablarlo con nosotros antes. ## 4. Seguridad Las medidas técnicas vigentes están descritas en [Seguridad](/es/security), y las principales son: aislamiento por cuenta impuesto por la base de datos (Row-Level Security de PostgreSQL), TLS en todo el tránsito, contraseñas con hash bcrypt, tokens de API guardados como hash y registro de acceso por usuario. Los cambios que reduzcan el nivel de protección descrito no se hacen sin aviso previo. ## 5. Subprocesadores La lista está en [Subprocesadores](/es/subprocessors), con lo que cada uno recibe y dónde queda. El cliente autoriza los subprocesadores listados. Antes de incluir uno nuevo que toque contenido del cliente, avisamos con **30 días** de anticipación al contacto administrativo de la cuenta; si la inclusión resulta inaceptable, el cliente puede rescindir sin multa dentro de ese plazo, con devolución proporcional de lo ya pagado. ## 6. Transferencia internacional Los documentos, los vectores y la base de datos quedan en infraestructura nuestra en Brasil. **La generación de la respuesta es la excepción:** usa un modelo de lenguaje en la nube fuera del país, y cada respuesta envía la pregunta y los fragmentos recuperados. Buscar no envía; solo la respuesta generada envía. La transferencia se apoya en el art. 33, II de la LGPD (cláusulas contractuales con el proveedor) y es evitable: el plan Empresa ofrece instalación en el entorno del cliente como opción y el Enterprise la incluye, y en ese caso ninguna etapa sale del perímetro del cliente. ## 7. Derechos de los titulares El cliente atiende a los titulares y nosotros damos el instrumental: exportación del contenido por API, corrección y eliminación por documento o por colección, y el registro de acceso en la propia interfaz. Cuando un titular nos contacte directamente, lo derivamos al cliente en hasta 5 días hábiles en lugar de responder en su lugar. Un pedido de apoyo formal del cliente se atiende en hasta 15 días. ## 8. Incidentes Comunicamos al contacto administrativo de la cuenta en hasta **48 horas** desde la constatación de un incidente de seguridad que pueda acarrear riesgo o daño relevante, informando lo que se sabe, lo que todavía no se sabe y lo que ya se hizo. La comunicación a la ANPD y a los titulares es del controlador; ayudamos con los hechos técnicos, incluido el postmortem escrito. ## 9. Devolución y eliminación Terminada la suscripción, el cliente puede exportar el contenido durante 30 días. Después de eso, la eliminación se ejecuta en hasta 30 días contados desde el pedido o desde el fin de aquel plazo, y alcanza los backups en la rotación siguiente — la retención de backup es de 14 días, así que en un máximo de 44 días no queda copia. Los registros exigidos por ley (fiscales, contables) se mantienen por el plazo legal, separados del contenido. ## 10. Auditoría Respondemos cuestionarios de seguridad y damos acceso a la documentación técnica bajo acuerdo de confidencialidad. No tenemos certificación SOC 2, ISO 27001 ni HIPAA, y no prometemos fecha para ellas: preferimos ser verificables a ser certificados en el papel. El cliente Enterprise puede contratar una auditoría independiente, con costo a su cargo y ventana acordada. ## 11. Ley aplicable Este DPA se rige por la ley brasileña. Fuero de la comarca de la sede de Valor Digital, salvo disposición distinta en el contrato de suscripción. ## 12. Contacto Encargado de Datos (DPO): Gustavo Iucksh Santos · [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/legal/dpa Espelho: https://valorbrain.com.br/es/legal/dpa.md --- # Política de Privacidad · ValorBrain Política de privacidad y tratamiento de datos del ValorBrain. Última actualización: 27 de julio de 2026 ## 1. Quiénes somos ValorBrain es un producto de Valor Digital, con sede en Brasil. Esta política cubre cómo tratamos datos personales y organizacionales. ## 2. Datos recolectados ### Cuenta - Nombre, email (Google OAuth o registro manual) - Contraseña (hash bcrypt, nunca en texto plano) - Configuraciones de empresa (nombre, dirección, etc., si se proporcionan) - Avatar (perfil de Google, opcional) ### Contenido ingerido - Markdown indexado vía watcher - Documentos vía ingesta por webhook - Memorias vía la herramienta store de MCP - Conectores OAuth (Notion, Drive, etc. — cuando se activan) ### Uso y operación - Logs de transacciones (traza de auditoría de facturación) - Uso de tokens MCP (last_used_at, use_count) - Activity feed (handoffs entre agentes, etc.) ## 3. Cómo los usamos - Operación del servicio (recuperación, facturación, auditoría) - Coherencia entre agentes (compartir contexto entre tus propios agentes) - Mejora del servicio (anonimizado cuando sea posible) - Notificaciones de transacción y de seguridad ## 4. Aislamiento multi-tenant **Tus datos están aislados por tenant vía Postgres Row-Level Security (RLS).** Otros tenants no pueden ver, consultar ni modificar tu información. El engine corre con el rol `valorbrain_app` y políticas permisivas con alcance de tenant impuestas por la base de datos. ## 5. Compartir No vendemos ni cedemos tus datos. Terceros entran en el camino solo cuando son necesarios para que el servicio funcione, y cada uno está listado — con lo que recibe y dónde queda — en [Subprocesadores](/es/subprocessors). En resumen: el borde de red (Cloudflare), el modelo de lenguaje que escribe las respuestas, el procesador de pagos, el servidor de email transaccional y los conectores que vos mismo autorizás. También entregamos datos cuando la ley brasileña o una orden judicial válida lo exigen. ## 6. Dónde quedan los datos y la excepción que importa **Almacenamiento:** tus documentos, los vectores generados a partir de ellos y la base Postgres quedan en hardware nuestro, en Santa Catarina, Brasil. La generación de embeddings, el reranking y la extracción de entidades corren en la GPU de esa misma máquina. **La excepción:** la respuesta de IA la escribe un modelo de lenguaje en la nube, fuera del país. Cada pregunta respondida le envía la pregunta y los fragmentos de los documentos recuperados. Buscar en la memoria no envía nada; solo la respuesta generada envía. Eso es transferencia internacional de datos, está declarado en el [DPA](/es/dpa) y el subprocesador está nombrado. **Quien no puede tener esa excepción** corre el ValorBrain completo en su propio entorno: opcional en el plan Empresa, incluido en Enterprise. En ese caso ninguna etapa sale de tu perímetro. ## 7. Retención - Datos activos: mientras exista la cuenta - Tras un pedido de eliminación: hasta 30 días para borrar el contenido y los vectores - Backups: rotación de 14 días, así que una copia sobrevive como máximo ese tiempo - Registro de acceso: se mantiene mientras exista la cuenta, exportable en cualquier momento ## 8. Tus derechos (LGPD) - Acceso a los datos (Settings → Audit Logs) - Corrección - Eliminación (Settings → Profile → Delete) - Portabilidad (export JSON vía API) - Revocación del consentimiento - Reclamo ante la ANPD ## 9. Seguridad - HTTPS obligatorio (TLS 1.3) - Contraseñas: bcrypt (cost 10) - Tokens MCP: hash SHA-256 en la base, el valor crudo se muestra una sola vez - JWT firmado (HS256, 7 días máximo) - Postgres RLS activo, impuesto por la base de datos - Backup diario de la base, retenido 14 días, dentro del mismo perímetro físico El detalle, incluido lo que todavía no tenemos, está en [Seguridad](/es/security). ## 10. Cookies Usamos solo cookies esenciales (auth). Sin tracking publicitario. ## 11. Menores El servicio no está destinado a menores de 18 años. ## 12. Contacto y DPO Para ejercer tus derechos LGPD o por cuestiones de privacidad: [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) Encargado de Datos (DPO): Gustavo Iucksh Santos --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/legal/privacy Espelho: https://valorbrain.com.br/es/legal/privacy.md --- # Subprocesadores · ValorBrain Quién procesa datos a nuestro pedido, qué recibe cada uno y dónde queda. Lista pública, exigida por cualquier DPA. Actualizado el 27 de julio de 2026 Esta es la lista de terceros que procesan datos a nuestro pedido para que el ValorBrain funcione. Es la lista que el área legal de tu cliente va a pedir junto con el DPA, así que vive acá, pública, en lugar de en un anexo que nadie encuentra. ## Lo que queda en nuestra infraestructura Tus documentos, los vectores generados a partir de ellos y la base Postgres quedan en hardware nuestro, en Santa Catarina, Brasil. La generación de embeddings, el reranking y la extracción de entidades corren en la GPU de esa misma máquina — ninguno de esos pasos sale de acá. El monitoreo de errores también es auto-hospedado. ## La transferencia internacional que existe Una cosa sale del país: **la generación de la respuesta**. El modelo de lenguaje que escribe la respuesta es un servicio en la nube, y cada pregunta le envía la pregunta y los fragmentos de los documentos recuperados. Buscar en la memoria no envía nada; solo la respuesta generada envía. Quien no puede tener eso usa el ValorBrain íntegramente en un entorno propio — opcional en el plan Empresa, incluido en Enterprise. ## Lista | Quién | Para qué | Qué recibe | Dónde | |------|----------|--------------|------| | Cloudflare, Inc. | Entrada de red: DNS, terminación TLS y el túnel que publica el servicio. | Todo el tráfico HTTPS pasa por ahí, incluido el cuerpo de las peticiones y de las respuestas. No hay almacenamiento de contenido, sino tránsito. | Estados Unidos y red global | | OpenCode Zen (opencode.ai) | Enrutador del modelo de lenguaje que escribe la respuesta. | La pregunta y los fragmentos de los documentos recuperados para responder. Nada de credenciales, nada del índice completo. | Estados Unidos | | Proveedor de inferencia del modelo (DeepSeek V4 Flash, vía enrutador) | Ejecución del modelo que genera el texto de la respuesta. | El mismo contenido enviado al enrutador. Nuestro contrato es con el enrutador, no con el proveedor de inferencia — quien necesita cadena contractual directa usa on-premise (opcional en Empresa, incluido en Enterprise). | Definido por el enrutador; fuera de Brasil | | Stripe | Cobro de suscripción, tarjeta y boleto. | Nombre, email, datos de cobro y el historial de facturas. No enviamos contenido indexado, y no guardamos número de tarjeta. | Estados Unidos e Irlanda | | Google LLC | Login con Google (opcional) y lectura de las fuentes que conectes. | En el login: nombre, email y avatar. En los conectores: lo que el alcance autorizado de Drive, Gmail o Calendar permita leer. | Estados Unidos | | Hostinger International Ltd. | Servidor del email transaccional que operamos (verificación, avisos, facturas). | Dirección de destino y el contenido del email enviado. | São Paulo, Brasil | | Telegram FZ-LLC | Canal de alerta operacional de nuestro equipo de guardia. | Identificadores técnicos y mensajes de error (cuenta, ruta, código). No es canal de contenido de documento. | Emiratos Árabes Unidos y red global | ## Fuentes que conectás Google Drive, Gmail, Calendar, Notion, GitHub y Slack solo entran en el camino cuando autorizás la conexión, y leen únicamente lo que el alcance del OAuth permite. Revocás cuando quieras, en Configuraciones → Conectores. Mientras no conectes, ninguno ve nada. ## Lo que no hacemos - No entrenamos modelos con el contenido de tu workspace. - No vendemos ni cedemos tus datos. - No usamos analytics de publicidad ni cookies de rastreo. ## Cambios en la lista Antes de incluir un subprocesador nuevo que toque contenido del cliente, avisamos con 30 días de anticipación por email al contacto administrativo de la cuenta. Si la inclusión no te sirve, podés rescindir sin multa dentro de ese plazo — está en el [acuerdo de tratamiento de datos](/es/dpa). ## Contacto Encargado de Datos (DPO): Gustavo Iucksh Santos · [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/legal/subprocessors Espelho: https://valorbrain.com.br/es/legal/subprocessors.md --- # Términos de Uso · ValorBrain Términos de uso del ValorBrain SaaS. Última actualización: 26 de julio de 2026 ## 1. Aceptación de los términos Al crear una cuenta en ValorBrain aceptás estos Términos de Uso. Si los aceptás en nombre de una organización, declarás tener autoridad para hacerlo. ## 2. Descripción del servicio ValorBrain es una plataforma de memoria persistente multi-tenant para agentes de IA. El servicio incluye: - Indexación de documentos vía watchers e ingestas - Recuperación híbrida (búsqueda textual + vectorial) - Servidor MCP HTTP en `mcpbrain.valor.digital` - Panel de gestión y auditoría - Conectores OAuth nativos e integraciones vía webhook o MCP ## 3. Cuenta de usuario Sos responsable de mantener la confidencialidad de tu contraseña y de tus tokens MCP. Avisanos de inmediato si sospechás de un uso no autorizado. ## 4. Planes y facturación ValorBrain se vende por suscripción, mensual o anual. El plan contratado define cuántas personas tienen acceso, cuántos documentos se pueden indexar y cuántas respuestas de IA están incluidas por mes. Los valores vigentes de cada plan están en [Precios](/es/pricing). En el plan anual, pagás 12 meses al precio de 10. En los planes pagos, los documentos y las búsquedas en la memoria son ilimitados, sujetos al límite de uso justo de almacenamiento publicado para el plan. Una **respuesta de IA** es una pregunta respondida por la IA con el documento citado — abrir, buscar, navegar e indexar no consumen respuestas. Las respuestas por encima de lo incluido en el plan se cobran al precio unitario publicado en [Precios](/es/pricing), y la factura de un plan nunca supera el precio del plan siguiente. La prueba del plan Empresa dura 14 días, pide tarjeta y no cobra nada durante el período. Al terminar la prueba la cuenta pasa al plan Gratis, y tus datos permanecen. Garantía: podés pedir el reembolso total dentro de los 30 días del primer ciclo mensual. En el plan anual, el reembolso es pro-rata del período no utilizado. La cancelación la podés hacer vos mismo, en cualquier momento, en [Configuraciones → Suscripción](/settings/subscription). Tras la cancelación, tus datos se eliminan en hasta 30 días (cláusula 9). ## 5. Privacidad y datos Tus datos están aislados por tenant vía Postgres RLS. Mirá la [Política de Privacidad](/es/privacy) para más detalle. ## 6. Uso aceptable Aceptás no usar el servicio para: - Actividades ilegales - Almacenar datos de terceros sin autorización - Ingeniería inversa o bypass de los mecanismos de facturación/auth - Reventa del servicio sin un contrato comercial específico ## 7. Disponibilidad ValorBrain busca alta disponibilidad, pero no garantiza uptime contractual en los planes Gratis y Equipo. El plan Empresa incluye un SLA de 99,5% y el Enterprise, un SLA de 99,9%. ## 8. Propiedad intelectual Conservás todos los derechos sobre los datos que ingerís. ValorBrain tiene los derechos sobre el software, el diseño y la marca. ## 9. Terminación Podés cancelar tu cuenta en cualquier momento vía [Settings → Profile → Delete Account](/settings/profile). Tus datos se eliminan permanentemente en hasta 30 días desde la solicitud. ## 10. Cambios en los términos Podemos actualizar estos términos. Los cambios materiales se notifican por email con 30 días de anticipación. ## 11. Contacto Dudas: [valorbrain@valor.digital](mailto:valorbrain@valor.digital) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/legal/terms Espelho: https://valorbrain.com.br/es/legal/terms.md --- # Precios · ValorBrain Un proyecto gratis para probarlo en tu flujo real. Solo R$ 199 (US$ 20), Núcleo R$ 497 (US$ 99), Operación R$ 997 (US$ 249), Enterprise desde R$ 4.997. Sin cobro por respuesta y sin cuota de documentos. ## Empezá con un proyecto. Escalá cuando tenga sentido. Uso justo, sin cuota de documentos: pagás por las personas, los agentes no ocupan asiento y nada se cobra por respuesta. Empezá por el proyecto gratis y subí el escalón que tu equipo necesite. ### Gratis — R$ 0 (1 persona · un proyecto · sin tarjeta) Para probar la memoria compartida en un proyecto real, con el equipo que ya tenés. - Un proyecto en tu propio espacio - Memoria compartida entre personas y agentes - Acceso por MCP, REST y CLI sobre la misma memoria - Fuente, versión e historial en cada hecho recuperado - Datos en Brasil ### Solo — R$ 199/mes (US$ 20) Para el profesional que trabaja solo y quiere que la memoria crezca con el proyecto, sin perder contexto. - Todo lo del Gratis, sin el límite de un proyecto - Permisos por persona y por fuente, con validez y motivo - Conectores con sincronización continua - Procedencia y traza de mutación auditables ### Núcleo — R$ 497/mes (US$ 99) · 5 personas, + R$ 79 por asiento hasta 10 Para que todo el equipo trabaje sobre la misma memoria, con agentes distintos — hasta 10 personas. - Todo lo del Solo - Asiento adicional con precio fijo, hasta 10 personas - Onboarding guiado para el equipo y para los agentes - Conectores con sincronización continua ### Operación — R$ 997/mes (US$ 249) · 20 personas, + R$ 49 por asiento hasta 50 Para la operación que corre con varios equipos y agentes sobre la misma memoria — hasta 50 personas. - Todo lo del Núcleo - Asiento adicional con precio fijo, hasta 50 personas - Revisión de seguridad y DPA antes de empezar - Nivel de servicio acordado en el contrato ### Enterprise — desde R$ 4.997/mes, alcance por contrato Para quien necesita aislamiento dedicado y revisión de seguridad antes de firmar. - Instancia dedicada o tu propio entorno - Implementación acompañada y migración de lo que ya existe - Revisión de seguridad y DPA bajo contrato - Nivel de servicio acordado en el contrato, no en el sitio ## Fundador — 20% de descuento vitalicio en las primeras 25 vacantes El precio fundador no vence: vale para siempre, mientras la cuenta exista. Cuando se agoten las vacantes, la tabla completa rige para los siguientes — quien entró como fundador no se reajusta. Quedan 25 de 25 vacantes fundadoras. - Núcleo: ~~R$ 497~~ **R$ 397/mes** - Operación: ~~R$ 997~~ **R$ 797/mes** ## La tabla detallada Personas, almacenamiento y el valor de cada ciclo, lado a lado. | Plan | Personas | Almacenamiento | Mensual | Anual (12× precio de 10) | | --- | --- | --- | --- | --- | | Gratis | 1 persona | 2 GB | R$ 0 | — | | Solo | 1 persona | 20 GB | R$ 199 · US$ 20 | R$ 1.990/año | | Núcleo | 5 personas · + R$ 79 por asiento hasta 10 | 50 GB | R$ 497 · US$ 99 | R$ 4.970/año | | Operación | 20 personas · + R$ 49 por asiento hasta 50 | 150 GB | R$ 997 · US$ 249 | R$ 9.970/año | | Enterprise | negociado | negociado | desde R$ 4.997 | negociado | En el ciclo anual, son 12 meses por el precio de 10 — en cualquier escalón pago. ## Lo que garantiza todo plan No son promesas de página de precios: son los controles que el equipo de ingeniería puede señalar en el código, y cada uno tiene su evidencia publicada en el centro de confianza. Lo que todavía no está listo figura como en preparación ahí — nunca como entregado acá. Detalle con evidencia: [/security](/security) y [/enterprise](/enterprise). ## Las reglas del precio Cuatro reglas que valen para todos los escalones, del Gratis al Enterprise. - **Nada se cobra por respuesta** — la memoria es el producto: no existe cobro por pregunta, por respuesta ni por documento procesado. - **Los agentes no ocupan asiento** — pagás por las personas del plan. Los agentes conectados por MCP, REST o CLI no ocupan asiento y no cambian el precio. - **Uso justo, sin cuota de documentos** — no hay cuota de documentos. El límite por plan es el de almacenamiento de la tabla detallada, y el panel avisa al 60% y al 80% del uso. - **Anual son 12 meses por el precio de 10** — en el ciclo anual pagás 10 meses y usás 12, en cualquier escalón pago. ## Cómo funciona 1. **Empezá por el gratis** — creá el proyecto, conectá tu agente por MCP y traé un caso que ya duela. Sin tarjeta y sin llamada obligatoria. 2. **Medí en tu flujo** — qué recuperó la memoria, qué quedó afuera y cuánto tiempo ahorró el próximo agente. Es tu número, no nuestro benchmark. 3. **Subí el escalón que convenga** — el precio de cada escalón está publicado acá. Si tu caso pide alcance cerrado, la propuesta llega por escrito. ## Preguntas directas - **¿Necesito tarjeta de crédito para empezar?** No. El plan gratis no pide tarjeta en ningún momento. - **¿Cómo funciona la cobranza?** Valor mensual fijo por escalón, por la cantidad de personas. Nada se cobra por respuesta ni por documento. En el ciclo anual, son 12 meses por el precio de 10. La contratación empieza en una conversación — sin checkout en el sitio. - **¿Los agentes de IA suben el precio?** No. Los agentes no ocupan asiento: conectar más agentes al mismo espacio no cambia el valor del plan. - **¿Dónde quedan los datos?** En Brasil, aislados por espacio (RLS por tenant) y con permisos por persona y por fuente. La lista de subprocesadores es pública en [/legal/subprocessors](/legal/subprocessors). - **¿Funciona con los agentes que ya uso?** Sí. La memoria es agnóstica de agente: el mismo espacio se accede por MCP, REST y CLI. - **¿Tienen SOC 2?** Todavía no. Está en preparación, sin fecha prometida, y así aparece en el centro de confianza. ## Próximo paso - Empezar gratis: - ¿Ya tenés cuenta?: - Hablar con nosotros: [/contact](/contact) _Claims de seguridad revisados el 2026-09-24. Tabla de precios según la decisión final del 30/09/2026._ --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/pricing Espelho: https://valorbrain.com.br/es/pricing.md --- # 75,5% en BEAM-100K: lo que el esfuerzo de razonamiento le hace a un pipeline de memoria Un lector stealth y un parámetro de API llevaron nuestra puntuación media en BEAM-100K del 69,3% al 75,5% (323/400 correctas). No es SOTA. Lo interesante es de dónde vinieron los puntos. Autor: Equipo ValorBrain · Data: 2026-08-24 · Categoria: Investigación · Tags: BEAM, Ox Alpha, reasoning effort, ColBERT, halfvec, benchmark · Leitura: 11 Nuestro primer writeup de BEAM-100K terminó en 70,9% de puntuación media con GLM-5.2 como lector, y defendía que la ingeniería de memoria importaba más que la elección del lector. Tres semanas después estamos en **75,5% de media (323 de 400 correctas, 80,8% binaria)** con el stealth Ox Alpha como lector, y en esta ronda el lector pagó casi todo. El lado de la memoria movió el número en casi exactamente cero. Ese es el hallazgo, así que abrimos con él: cuando el retrieval pone el contexto correcto delante del modelo la mayor parte del tiempo, los puntos restantes viven en el lector, y un parámetro de API compra más de ellos que una semana de trabajo de retrieval. Dos números aparecen en este post y no son intercambiables. El leaderboard del AMB ordena por la media de puntuaciones del juez por criterio; la llamamos "media" a lo largo del texto. La tasa binaria de acierto (correctas/total) siempre da más alta; la llamamos "binaria" y la usamos sobre todo para contar fallos. Cada tabla dice cuál de las dos está usando. El run con effort máximo descrito aquí terminó el 2026-08-23. --- ## Dónde empezamos Todos los runs de este post usan el mismo juez (GLM-5.2) y el mismo split de 400 preguntas del BEAM-100K. El lector base era Gemini 3.6 Flash sobre el mismo retrieval de ValorBrain: **69,3% de media, 304/400 correctas**. El post anterior, con 70,9%, usaba GLM-5.2 como lector y otro juez, así que no es directamente comparable; aparece en la tabla final con su setup declarado. Las pérdidas se concentraban en abstención y orden de eventos, y el análisis de errores decía que eran problemas del lado del lector. La pregunta era cuánto de esa brecha podía cerrar un lector mejor, y qué más estaba escondido debajo. --- ## Paso 1: cambiar el lector Reemplazamos Gemini 3.6 Flash por stealth/ox-alpha vía OpenRouter. Nada más cambió. (Nota de identidad: el stealth/ox-alpha fue revelado después como el GLM-5.3-flash de Z.ai servido bajo el alias stealth de OpenRouter — un modelo open-weights de tier flash.) 69,3% → 72,3% de media (304 → 313 correctas). Tres puntos con un cambio de modelo es una ganancia sólida y poco notable. Y se estancó de inmediato, como le pasa a todo equipo que lanza modelos mayores sobre setups retrieval-augmented: si el contexto lleva ruido o datos viejos, el razonamiento mejor se quema en entradas malas. --- ## Paso 2: perfilar todo Mientras los benchmarks corrían, perfilamos la infraestructura debajo. Tres cosas aparecieron. Índices HNSW halfvec. El retrieval denso corría sobre índices HNSW float32 completos, 2,5 GB en cuatro tenants. Cambiar al `halfvec_cosine_ops` de pgvector cortó el almacenamiento a 687 MB y hizo las queries 4,7x más rápidas, con pérdida de recall cero en nuestro eval. Los vectores se guardan como fp16 dentro del índice y las distancias exactas siguen disponibles en el momento de la query. Un bug de validación en nuestro access method personalizado de PostgreSQL. Cada acceso a valor multivector corría un scan completo del buffer de comprobaciones isfinite, O(count x dim). Token pooling accede valores O(tokens²) veces por documento, así que a 500 tokens por documento el build quemaba miles de millones de comprobaciones redundantes. Quitar la validación redundante de los caminos calientes llevó builds de horas a minutos. Dos migraciones que nunca corrieron. El runner no alcanzaba la base de datos, así que dos migraciones quedaron pendientes. Una de ellas creaba `admin_active_users_5m()`, función de monitoreo que venía fallando en silencio en los logs de producción durante semanas. Aplicadas. Nada de esto movió el benchmark. Hizo posible iterar, lo que vale más que un punto de exactitud en un ciclo de tres semanas: builds que llevaban horas pasaron a llevar minutos, y por fin se podía ver qué estaba haciendo el sistema. --- ## Paso 3: esfuerzo de razonamiento Ox Alpha es un modelo de razonamiento, y OpenRouter lo enruta con esfuerzo moderado por defecto. Seteamos `reasoning.effort: "max"`. 72,3% → **75,5% de media** (313 → 323 correctas). Un parámetro de API, 3,2 puntos. Por categoría, puntuación media del juez, 40 preguntas cada una: | Categoría | Esfuerzo default | Esfuerzo máx | Δ | |---|---:|---:|---:| | preference_following | 86,2% | **96,5%** | +10,3 | | information_extraction | 84,2% | 89,6% | +5,4 | | instruction_following | 83,1% | 86,9% | +3,8 | | temporal_reasoning | 69,4% | 72,5% | +3,1 | | summarization | 67,4% | 70,4% | +3,0 | | contradiction_resolution | 87,2% | 90,0% | +2,8 | | knowledge_update | 60,0% | 62,5% | +2,5 | | multi_session_reasoning | 66,3% | 68,3% | +2,0 | | event_ordering | 53,4% | 54,2% | +0,8 | | abstention | 62,5% | 60,0% | −2,5 | Nueve de diez categorías suben. La única que baja, abstención, es la que revela el mecanismo: preguntas en las que el comportamiento correcto es negarse a responder. Más razonamiento dejó al modelo más seguro, y los modelos seguros responden en lugar de negarse. Orden de eventos, nuestra peor categoría, casi no se mueve: pensar más no fabrica estructura cronológica que el contexto no tiene. Costo: las respuestas tardan aproximadamente 44% más. Para análisis en batch, intercambio fácil. Para chat interactivo mantenemos el esfuerzo default. --- ## Paso 4: construir el rerank ColBERT, y después apagarlo Construimos un reranker ColBERT late-interaction sobre LFM2.5-ColBERT-350M: scoring a nivel de token sobre representaciones pooled de documentos, guardadas como códigos sq8 cuantizados en un índice de grafo personalizado de PostgreSQL, tokens de query embebidos por un servicio sidecar, MaxSim contra los candidatos, resultados reordenados. Corrió de punta a punta. Efecto neto en el benchmark completo: 72,3% → 73,0% de media (313 → 312 correctas). La media esconde la forma: - multi_session_reasoning +6,6, contradiction_resolution +4,4, preference_following +4,4, instruction_following +3,8 - information_extraction −3,6, abstention −6,3, event_ordering −2,9 MaxSim promueve solapamiento léxico, lo que ayuda a preguntas que sintetizan fragmentos dispersos y perjudica preguntas que dependen de reconocer ausencia o cronología estricta. Una capa que ayuda a la síntesis y daña la abstención, con un neto de +0,7, todavía no es una feature. Es una feature detrás de un router que sepa qué pregunta es cuál. La apagamos, mantuvimos la infraestructura, y volvemos con gating por categoría. --- ## El hallazgo que más importa Después de los experimentos clasificamos cada fallo del run con esfuerzo default (87 respuestas erradas, binaria) como retrieval miss (la memoria correcta no estaba en el contexto) o reader error (la memoria estaba ahí y el modelo se equivocó igual). **77 de los 87 fallos eran reader errors.** El retrieval pone las ventanas correctas delante del modelo más del 90% del tiempo. Lo que viene después depende de que el lector sintetice entre sesiones, rastree valores a través del tiempo, reconozca cuándo la información no existe y calcule diferencias de fechas. Esos ya son problemas de razonamiento, y por eso un único parámetro de razonamiento rindió más que cualquier cambio de retrieval que probamos en este ciclo. --- ## Progresión completa | Configuración | Juez | Media | Binaria | |---|---|---:|---:| | Lector GLM-5.2 (post anterior) | deepseek-v4-flash | 70,9% | 78,0% | | Lector Gemini 3.6 Flash | glm-5.2 | 69,3% | 76,0% (304/400) | | Ox Alpha, esfuerzo default | glm-5.2 | 72,3% | 78,3% (313/400) | | **Ox Alpha, esfuerzo máx** | glm-5.2 | **75,5%** | **80,8% (323/400)** | --- ## ¿Es SOTA? Todavía no. La configuración RAG de Hindsight hace **86,2% de media** en el mismo benchmark (lector Gemini 3.1 Pro, juez Gemini 3.5 Flash). Estamos 10,7 puntos detrás. Su configuración single-query hace 73,4%, que superamos por 2,1 puntos. Lectores y jueces distintos en ambos lados, así que trata cualquier número que cruce sistemas como indicativo; el harness es público y la comparación honesta es correr los dos tú mismo. No estamos reclamando SOTA hoy. Estamos reclamando 75,5% reproducibles, con juez declarado, split declarado y harness público, más una taxonomía de fallos que dice dónde están los próximos diez puntos. Y un compromiso: vamos por ese 86,2%, en público. Los tres patrones de fallo de abajo son el mapa. Cada intento, acierte o falle, sale escrito aquí y en X. Si nos estancamos, vas a ver el estancamiento. --- ## Lo que no funcionó - Rerank ColBERT como capa universal. Ayuda a la síntesis, daña abstención y extracción. Espera un router. - Expandir el presupuesto de entrega de contexto. El razonamiento multi-sesión mejoró y el orden de eventos empeoró: más ventanas significa más secuencias compitiendo, y el orden se degrada. - Configuración uniforme entre categorías. Cada categoría tiene su óptimo. Una sola configuración deja puntos en la mesa. --- ## Conclusiones Si estás construyendo un sistema de memoria y benchmarkeando de punta a punta: 1. Mide retrieval separado de la lectura. No se arregla lo que no se aísla, y la separación dice en qué lado gastar la semana. 2. Prueba el esfuerzo de razonamiento antes de añadir infraestructura. Un parámetro, 3,2 puntos de media, cero código. 3. Más contexto no es mejor contexto. Nuestra expansión de entrega cambió una categoría por otra. 4. Publica detrás de flags. Corrimos ColBERT de punta a punta, medimos un neto de +0,7 y lo apagamos sin downtime. 5. Perfila antes de optimizar. Nuestra mayor corrección de performance vino de un stack dump de gdb, no de la intuición. --- ## Lo que sigue Los 77 fallos restantes se agrupan en tres patrones: 1. Síntesis multi-sesión: preguntas que necesitan secuencias completas de eventos armadas desde fragmentos dispersos. Presupuestos de entrega ajustados por tipo de pregunta, no globalmente. 2. Cómputo temporal: "cuántos días hay entre X e Y" exige extraer dos fechas, restar y citar ambas. Hints de output estructurado son la siguiente prueba. 3. Calibración de abstención: el lector debe distinguir "existe un tópico adyacente" de "la respuesta existe". Ejemplos few-shot de abstención en el prompt son la prueba más barata. Del lado de la infraestructura: enrutamiento de rerank por categoría (ColBERT solo para preguntas de síntesis), token pooling paralelo entre documentos, y un formato de docmap de 64 bits para índices MV pasando los 33k documentos. --- ## Reproduciendo Los resultados son reproducibles vía el [Agent Memory Benchmark](https://github.com/vectorize-io/agent-memory-benchmark) con el [provider ValorBrain](https://github.com/ValorBrain/valorbrain-amb). Crea una cuenta ValorBrain en [valorbrain.valor.digital](https://valorbrain.valor.digital) para obtener una clave de API. --- ## Referencias 1. Tavakoli et al. (2025). "Beyond a Million Tokens: Benchmarking and Enhancing Long-Term Memory in LLMs." ICLR 2026. 2. Vectorize/Hindsight. "Agent Memory Benchmark (AMB)." https://github.com/vectorize-io/agent-memory-benchmark 3. Post anterior: "La Calidad de la Memoria Vale Más Que el Lector: Evidencia del BEAM-100K" (2026-08-04) --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort Espelho: https://valorbrain.com.br/es/research/beam-100k-sota-ox-alpha-reasoning-effort.md --- # La Calidad de la Memoria Vale Más Que el Lector: Evidencia del BEAM-100K Cómo la ingeniería de memoria reader-agnostic cerró una brecha de 22 puntos en el BEAM con GLM-5.2, un modelo open-weights que puntúa más alto en benchmarks de inteligencia agentic que el Gemini 3.1 Pro. Autor: Equipo ValorBrain · Data: 2026-08-04 · Categoria: Investigación · Tags: BEAM, benchmark, GLM-5.2, filtered-diskann, memory, retrieval · Leitura: 8 ValorBrain puntúa **70,9%** en BEAM-100K (20 conversaciones, 400 preguntas) usando GLM-5.2 como modelo de respuesta y Gemini 3.6 Flash como juez. Está a 2,5 puntos del Hindsight, que hace 73,4% (single-query, Gemini 3.1 Pro), y ValorBrain gana en 5 de las 10 categorías de habilidad de memoria, incluyendo una ventaja de 24 puntos en Extracción de Información. **58% de nuestra mejora total vino de ingeniería de memoria reader-agnostic.** Consolidación, línea de tiempo y mejoras de entrega que benefician a cualquier LLM. El cambio de lector contribuyó con el 42%. Para sistemas de producción donde los usuarios traen su propio LLM, la calidad de memoria importa más que la calidad del lector. --- ## Resultados | Sistema | Puntuación | Preguntas | LLM de Respuesta | LLM Juez | |---------|----------:|-----------|-----------------|----------| | **ValorBrain** | **70,9%** | 400 (20 conv) | GLM-5.2 | Gemini 3.6 Flash | | ValorBrain (inicial) | 55,9% | 100 (5 conv) | deepseek-v4-flash | deepseek-v4-flash | | Hindsight (single-query) | 73,4% | 400 | Gemini 3.1 Pro | Gemini 2.5 Flash Lite | | Hindsight (RAG) | 86,2% | 400 | Gemini 3.1 Pro | Gemini 3.5 Flash | --- ## Por Categoría vs Hindsight | Categoría | ValorBrain | Hindsight (sq) | Diferencia | |-----------|----------:|---------------:|----------:| | Extracción de Información | **88,9%** | 64,9% | **+24,0** | | Razonamiento Temporal | **71,9%** | 57,5% | **+14,4** | | Actualización de Conocimiento | **70,6%** | 58,8% | **+11,8** | | Razonamiento Multi-sesión | **57,2%** | 47,4% | **+9,8** | | Resolución de Contradicción | **67,2%** | 61,6% | **+5,6** | | Seguir Preferencias | 91,0% | 95,0% | -4,0 | | Seguir Instrucciones | 83,8% | 91,2% | -7,5 | | Sumarización | 64,5% | 79,3% | -14,8 | | Orden de Eventos | 46,4% | 80,5% | -34,1 | | Abstención | 67,5% | 97,5% | -30,0 | ValorBrain gana en 5 de las 10 categorías. Las pérdidas están concentradas en **Abstención** (-30,0, una distinción semántica del lado del lector) y **Orden de Eventos** (-34,1, donde la estructura cronológica necesita más trabajo). --- ## La Descomposición: Memoria vs Lector | Mejora | Tipo | Puntos | Participación | |----------|------|-------:|-------------:| | Consolidación en `delivered_documents` | Memoria | +10,1 | 45% | | Consolidación rica (conteos, 4K tokens) + Línea de tiempo | Memoria | +3,6 | 16% | | GLM-5.2 + `max_tokens 8192` | Lector + infra | +7,3 | 32% | | Varianza de ejecución | — | +1,5 | 7% | | **Total** | | **+22,5** | | **58% de la mejora es reader-agnostic.** La ingeniería de memoria contribuye más que el cambio de lector. --- ## Por Qué Funciona la Consolidación La mayor mejora individual (+10,1 puntos) vino de incluir hechos pre-sintetizados de la conversación como un documento sintético en la salida de recuperación. En vez de forzar al LLM a extraer hechos específicos de ventanas de conversación dispersas, la consolidación los entrega pre-extraídos. Esto es reader-agnostic por diseño. La consolidación se genera offline y se almacena. Cualquier LLM de respuesta recibe los mismos hechos pre-sintetizados. La mejora se transfiere entre lectores porque reduce el trabajo de extracción, no porque dependa de razonamiento específico del lector. El impacto fue más visible en **Sumarización** (0,8% a 64,5%) y **Razonamiento Multi-sesión** (32,5% a 57,2%). Ambos exigen agregar hechos dispersos por muchos turnos. La consolidación hace ese trabajo por adelantado. --- ## GLM-5.2 vs Gemini 3.1 Pro GLM-5.2 puntúa más alto que Gemini 3.1 Pro en el Artificial Analysis Intelligence Index (**51 vs 46**), con fuerza particular en tareas agentic. GLM-5.2 cuesta la mitad ($0,86 vs $1,74 por 1M tokens), es más rápido (187 vs 131 tokens/s) y es open-weights. GLM-5.2 no es un compromiso en calidad de lector. Puntúa más alto en inteligencia, cuesta la mitad y es open-weights. --- ## Un Endpoint, Cualquier Consumidor ValorBrain expone recuperación a través de un único endpoint `/api/v1/memory/prepare` que devuelve `delivered_documents`: chunks limpios y agnósticos al consumidor. El mismo endpoint sirve a nuestro agente de producción, al benchmark AMB y a cualquier cliente externo. No existe modo benchmark versus modo producción. La calidad de memoria medida por el benchmark es la calidad de memoria entregada a los usuarios. --- ## Limitaciones - Los resultados reflejan el conjunto completo de 20 conversaciones del BEAM-100K. Escalas mayores (1M, 10M) están pendientes. - Solo GLM-5.2 y deepseek-v4-flash fueron probados como LLMs de respuesta. Resultados con Claude o GPT-4o pueden diferir. Las mejoras reader-agnostic deberían transferir. - **Abstención:** la verificación léxica de disponibilidad que implementamos no cubre los casos sutiles de abstención del BEAM (el tópico existe, el detalle no). Eso necesita razonamiento semántico más allá de lo que un sistema de memoria puede proveer sin el lector. - **Orden de Eventos:** la entrega de la línea de tiempo mejoró los resultados pero todavía queda detrás del Hindsight. Un documento estructurado de secuencia de eventos (no solo hechos ordenados) puede cerrar la brecha. - **Varianza del juez:** el juez LLM del BEAM introduce varianza de puntuación. Las comparaciones entre implementaciones deben considerar modelos juez diferentes. --- ## Conclusión ValorBrain puntúa 70,9% en BEAM-100K usando GLM-5.2, competitivo con el 73,4% del Hindsight (Gemini 3.1 Pro), y gana en 5 de las 10 categorías de habilidad de memoria. La ingeniería de memoria reader-agnostic contribuyó con el 58% de la mejora total. Para una plataforma de memoria multi-tenant donde los usuarios traen su propio LLM, la implicación es práctica. Invertir en ingeniería de memoria (consolidación, línea de tiempo, entrega estructurada) beneficia a todo usuario independientemente del LLM que elija. Invertir en un lector más fuerte beneficia solo a ese lector. --- ## Reproduciendo Los resultados son reproducibles vía el [Agent Memory Benchmark](https://github.com/vectorize-io/agent-memory-benchmark) con el [provider ValorBrain](https://github.com/ValorBrain/valorbrain-amb). Crea una cuenta ValorBrain en [valorbrain.valor.digital](https://valorbrain.valor.digital) para obtener una clave de API. --- ## Referencias 1. Tavakoli et al. (2025). "Beyond a Million Tokens: Benchmarking and Enhancing Long-Term Memory in LLMs." ICLR 2026. 2. Vectorize/Hindsight. "Agent Memory Benchmark (AMB)." https://github.com/vectorize-io/agent-memory-benchmark 3. Artificial Analysis. "GLM-5.2 vs Gemini 3.1 Pro Preview." https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/glm-5-2-vs-gemini-3-1-pro-preview --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/research/memory-quality-beats-reader-quality-beam-100k Espelho: https://valorbrain.com.br/es/research/memory-quality-beats-reader-quality-beam-100k.md --- # La pila de memoria sombra Ocho ciclos de investigación y más de 900 fuentes sobre memoria para agentes: los frameworks resuelven la memoria dentro de su propio perímetro, los practitioners improvisan el resto, y la continuidad no tiene dueño. Autor: Equipo ValorBrain · Data: 2026-09-19 · Categoria: Investigación · Tags: agent memory, continuity, multi-agent, benchmarks, LGPD, research · Leitura: 18 Quien opera agentes en producción hace algún tiempo probablemente mantiene, sin llamarlo sistema, una pila parecida a esta: un `MEMORY.md` cargado en el `CLAUDE.md`, snapshots manuales en un directorio antes de cada compaction de contexto, y una regla tácita: sobrescribir hechos obsoletos, no duplicar, y esperar que el agente lea todo eso de nuevo en la próxima sesión. Nadie vende esa pila. Nadie la documentó como arquitectura. Existe porque la pregunta que un thread en el r/AI_Agents formuló sin rodeos, *"¿alguien realmente resolvió el problema de memoria?"* [1], sigue sin respuesta satisfactoria. En los últimos días corrimos ocho investigaciones profundas con más de 900 fuentes recolectadas y cerca de 190 citadas después de validación, cubriendo el estado del arte de memoria para agentes de IA: arquitecturas, benchmarks, latencia y costo, los cinco players principales, el lado de la demanda, olvido y consolidación, LGPD y el mercado brasileño. Este artículo es la síntesis. La tesis cabe en una frase: **el mercado vende almacenamiento y lo llama memoria; la cosa que hace que un equipo de agentes no rehaga trabajo, la continuidad, no tiene dueño.** Antes del contenido, el método, porque creemos que investigación sin método es blog post: - Ocho corridas de un agente de deep research (supervisor + subagentes por fuente, búsqueda vía SearXNG autohospedado, modelos GLM), de 20 a 27 minutos cada una, con validación mecánica de citas antes de la entrega. - Curaduría humana de todo lo que entra aquí. Donde la evidencia no cerró, y no cerró en varios puntos, lo decimos, en vez de taparlo con generalidad. - Trabajamos en un memory engine. Esta investigación existió porque necesitábamos decidir qué construir y cómo vender. Deberías leer el texto sabiéndolo; los links están ahí para que verifiques cada afirmación sin creernos. Dicho esto, vamos a lo que muestran las fuentes. ## Cada framework resuelve la memoria dentro de su casa Los frameworks de agentes tuvieron progreso real en 2025-2026, dentro de su propio perímetro. CrewAI tiene memoria nativa con cuatro tipos (corto plazo, largo plazo, entidades, externa) compartida entre los agentes de un crew [2]. LangGraph persiste estado por `thread_id` y ofrece memoria de largo plazo vía *store*, con la capa LangMem para continuidad entre threads [3]. El OpenAI Agents SDK hace handoff entre agentes transfiriendo el historial de conversación, con control fino de cuánta historia pasa en el pase de testigo [4]. El patrón es siempre el mismo: la memoria existe **dentro del constructo del framework**, el crew, el thread, la conversación. El crew de CrewAI no lee el store de LangGraph. El agente Codex no ve el estado del agente Claude. Cuando buscamos en las documentaciones oficiales de estos tres frameworks cualquier puente entre universos distintos, el resultado fue negativo en todos, y no por falta de búsqueda: cada página define memoria, ninguna define interoperabilidad. Dos retrospectives corporativas famosas ilustran lo que pasa en ese vacío. Cognition (la empresa de Devin) publicó "Don't Build Multi-Agents" defendiendo que contextos paralelos y no sincronizados llevan a decisiones conflictivas [5]. Anthropic respondió con la ingeniería de su propio sistema multi-agente de investigación, donde la coordinación funciona, pero dentro de una arquitectura única, diseñada por ellos [6]. Las dos lecturas son compatibles con nuestra conclusión: multi-agente funciona cuando alguien controla la memoria común; se rompe cuando cada agente carga la suya. ## La pila sombra es síntoma, no solución Volvamos a la pila del inicio del texto. No es excentricidad de hobbyista: es lo que la comunidad hace porque el producto no existe. Los practitioners documentan el régimen abiertamente: archivos de memoria acumulados, snapshots manuales, reglas de sobrescritura mantenidas a mano [1]. Lo que esa pila no tiene es todo lo que la vuelve sistema: deduplicación de entidades entre memorias de agentes diferentes, arbitraje cuando dos miembros del equipo creen cosas contradictorias, serialización de handoff que sobreviva al cambio de framework, gobernanza de quién escribe qué. El costo de no tener eso ya tiene caso célebre. El 21 de julio de 2025, el agente de Replit borró la base de datos de producción de una empresa durante un cambio descrito como congelado, fabricó datos para disfrazar las fallas y reportó éxito [7]. El episodio se cuenta generalmente como historia de "agente descontrolado". Nuestra lectura es otra: es la materialización más grave ya documentada de la divergencia entre lo que el agente cree y lo que el humano sabe, exactamente la ausencia de sincronización entre estado del equipo de agentes y estado real que la pila sombra finge resolver. Hay más evidencia de que el dolor crece con la escala temporal. Chroma midió y nombró el fenómeno, *context rot*: la calidad de lectura del modelo se degrada con el tamaño del contexto, así que "tirar todo al prompt" no es continuidad, es aplazamiento [8]. En horizontes ultralargos, el SWE-Marathon (junio de 2026) cataloga cientos de modos de falla de agentes en tareas de larga duración [9]. Y el thread "Agentic Coding Is a Trap" en Hacker News documenta el retrabajo acumulado como modo de falla estructural, no accidental [10]. ## El circo de los números Si la ingeniería de la continuidad es el hueco, los benchmarks son la pista de circo. El episodio más instructivo de la categoría vino de la propia Zep: en enero de 2025 el paper de ellos sobre knowledge graphs temporales contestó el SOTA de Mem0 en LoCoMo, mostrando que un baseline de contexto completo, pasar la conversación entera al modelo sin engine ninguno, supera a la mayoría de los sistemas comercializados (~73% contra ~68% de J-score) y que cambiar solo el modelo del juez mueve hasta ~10 puntos en el marcador [11]. Después vino la revancha: una issue pública reabrió el claim de 84% de la propia Zep y lo corrigió a 58,44% bajo evaluación corregida [12]. En paralelo, Hacker News circuló la denuncia "AI Startup Caught Cheating on Benchmark Papers" [13]. Nadie salió limpio de esta historia; todos salieron con marketing. La lección no es "los benchmarks son inútiles". Es que los números de vendor son el comienzo de la conversación, nunca el fin. LoCoMo tiene limitaciones conocidas [33], LongMemEval intenta corregirlas [34], BEAM nació para escalar donde el valor de la memoria queda medible [31][32], y Mastra mostró un camino arquitectural diferente con 95% en el LongMemEval [35], pero cada resultado viene con el harness de quien lo publicó. Quien compra debería preguntar siempre: quién corrió, con qué juez, comparado con qué. Lo mismo vale para el costo. Una medición independiente de ocho sistemas de memoria en 2.176 tareas llegó a números muy por encima de lo que las pricing pages sugieren, en el orden de **US$ 341 por 1.000 respuestas** [15], porque el costo real de memoria incluye el LLM que extrae memorias, el embedding de cada hecho, y el llamado BYOK que transfiere la cuenta al cliente sin transferir la previsibilidad. Y está el silencio: Letta, supermemory, MemOS, LangGraph y las soluciones pgvector no publican latencia alguna. El overhead de MCP de memoria empezó a medirse académicamente recién en 2026 [16][17]. En infraestructura, lo que no se publica suele ser el número que el mercado no quiere que veas. Una nota al margen, porque conecta costo con calidad: una issue abierta en el repositorio de Mem0 reporta que **97,8% de las memorias ingeridas eran basura** [14]. Memoria que solo acumula no es activo, es pasivo con intereses, el tema de la sección adelante sobre consolidación. ## La academia ya lo formalizó; el mercado no lo comercializó Mientras el marketing pelea en la pista de circo, 2026 fue el año en que la investigación académica formalizó exactamente los problemas que los productos ignoran. Un survey de junio dedicado a "memoria persistente, estado y gobernanza en agentes LLM" legitimó el campo como disciplina [27]. Un paper de septiembre sobre tamper-evidence para ejecuciones de agentes apareció, pero mira *runs*, no el almacenamiento de memoria en sí [28]. El SIGIR 2026 demostró el problema que más nos interesa aquí: **borrar el dato del almacenamiento no borra su influencia aguas abajo**, el "olvido incompleto" que hace del derecho de eliminación y de la memoria persistente una tensión estructural [29]. En los productos, el mecanismo más sofisticado que encontramos en fuente primaria es la invalidación temporal de aristas del Graphiti, en el paper de Zep: los hechos ganan ventana de validez, lo nuevo invalida lo viejo [19]. Es bi-temporalidad de verdad, y es solo temporal. No hay noción de autoridad de fuente (¿un humano puede contradecir a un agente? ¿un import puede contradecir a un humano?), ni curaduría automática de lecciones de error del equipo, ni traza auditable de quién cambió qué. Un survey de memoria inspirado en ciencia cognitiva mapea lo que la teoría sugiere, consolidación, replay, interleaving [30], y Letta hasta implementó algo próximo con sleep-time compute [23], pero son excepciones aisladas en un mercado que todavía disputa quién extrae más hechos de un chat. El patrón dominante del segmento, por cierto, es conocido: núcleo Apache 2.0 con scope de biblioteca, cloud pago, y ningún producto self-hosted completo y gratuito. El caso más instructivo es Zep de nuevo: fue el único player con Community Edition self-hosted completa, y la descontinuó, deprecada en abril de 2025, con nuevas remociones en febrero de 2026; quedó el framework Graphiti como open source [36][37][38]. Las licencias defensivas del mercado de infraestructura cuentan la misma historia en ciclos: MongoDB a SSPL en 2018 [39], Redis sale del BSD en 2024 (nace el fork Valkey) y vuelve a AGPL en 2025 [40], Elastic abandona el open source en 2021 (nace OpenSearch) y lo readopta en 2024 [41]. Source-available compra tiempo, genera fork, y el mercado converge de vuelta. Para quien decide cómo vender self-hosted hoy, el histórico apunta: es tier pago con soporte, donde lo que se vende es SLA de respuesta, nunca uptime, o no es. ## El comprador, y Brasil Del lado de la demanda, la categoría es joven y ya produjo rondas relevantes: Cognee levantó US$ 7,5M de seed [47], Supermemory US$ 2,6M con Cloudflare y ejecutivos de Google en el captable [48], sin contar a los gigantes metiendo memoria en la plataforma, que es el movimiento más amenazante: OpenAI con memoria en ChatGPT [44], Anthropic con memory en Claude [45], Bedrock con memoria para agentes [46]. Cuando el memory layer se vuelve feature del proveedor del modelo, el vendor independiente necesita vender lo que la plataforma no puede: continuidad entre modelos y frameworks, y gobernanza sobre datos que cruzan frontera de tenant. En Brasil, vale corregir un pitch que se volvió mantra: **la LGPD no exige datos locales**. La transferencia internacional es legítima vía cláusulas-patrón de la Resolución CD/ANPD nº 19/2024, con el período de gracia terminado en agosto de 2025 [49][50]; la CMN 4.893 exige gobernanza de riesgo cibernético, no on-premises [51]. El PL 2338/2023 sigue trabado en la Cámara [52] y el AI Act europeo fue postergado por el omnibus [53]. El argumento de venta correcto para la enterprise brasileña es salvaguarda contractual y arquitectura verificable, no "on-prem porque LGPD". Dicho esto, la fiscalización llega aunque no haya ley de IA: el GDPR europeo ya produjo fiscalización contra memoria de chatbots [54], y los riesgos técnicos están documentados: recuperación semántica devolviendo datos que "fueron borrados" [55][56]. ## Las nueve brechas que nadie publicó El inventario de abajo viene de la investigación de continuidad, y cada ítem fue verificado por ausencia con el lugar de búsqueda registrado. Ningún framework o producto comercial documentó resolver: 1. **Memoria compartida nativa entre frameworks distintos** — el puente entre el crew de CrewAI, el store de LangGraph y el handoff del OpenAI SDK no existe en documentación oficial de ninguno de los tres [2][3][4][1]. 2. **Identidad y deduplicación de entidades entre memorias de agentes diferentes** — hoy es regla manual del practitioner [1]. 3. **Arbitraje de contradicciones entre creencias del equipo** — las contradicciones aparecen solo como diagnóstico de falla en las retrospectives [5][6]. 4. **Detección de trabajo duplicado entre agentes de frameworks diferentes** [10]. 5. **Serialización universal de handoff** — el único contrato documentado es historial de conversación filtrable [4]; los formatos reales en producción son markdown ad hoc [1]. 6. **Memoria de lecciones y errores del equipo con curaduría automática** — existe versión manual e individual, nada de equipo [1]. 7. **Sincronización del estado humano (Slack, Jira, PRs, aprobaciones) con la memoria del equipo** — la ausencia que el incidente Replit transformó en titular [7][8]. 8. **Briefing de retorno para humanos ausentes** — nada más allá de snapshots manuales [1]. 9. **Gobernanza de memoria** — quién escribe, quién borra, scope por proyecto; en la pila sombra, inexistente por construcción [1]. Después de que este texto fue escrito, volvimos y verificamos esos cinco nombres con fuente primaria. El resultado reforzó el diagnóstico: **ninguno de los cinco mecanismos examinados (AutoGen, AG2, MetaGPT, MCP, A2A) ofrece memoria de equipo persistente entre ejecuciones e interoperable entre frameworks como primitiva de primera clase**. En AutoGen la memoria es por agente con persistencia delegada a la integración; en MetaGPT el pool muere con el run; y el MCP (spec estable 2025-11-25) y el A2A, hoy proyecto de la Linux Foundation, versión 1.0.0, mantenido por un comité con AWS, Cisco, Google, IBM, Microsoft, Salesforce, SAP y ServiceNow, dejan el estado compartido fuera del scope por decisión de diseño [57][58][59][60][61]. ## Qué sería resolver de verdad Suma las secciones y el spec aparece solo. Un sistema de memoria para equipos de agentes, agentes heterogéneos, de frameworks diferentes, trabajando con humanos en trabajos de semanas, necesitaría: memoria accesible por protocolo y no por acoplamiento a framework; identidad de entidades y deduplicación entre escritores; arbitraje de contradicción con jerarquía de autoridad explícita; handoff serializado que sobreviva al cambio de herramienta; curaduría automática de lecciones con olvido consciente del costo de mantener memoria muerta; sincronización con el estado humano donde él vive; briefing de retorno legible por persona; y traza auditable de provenance en cada hecho. Escribimos esa lista como resultado de investigación. También describe, ítem por ítem, lo que pasamos los últimos meses construyendo. No es coincidencia ni moraleja de la historia: es el motivo de haber corrido las ocho investigaciones, para descubrir si lo que estábamos construyendo tenía un mercado que lo confirmara o lo refutara. Las fuentes confirmaron el hueco. Si estás en desacuerdo con algún punto, los links están aquí abajo: para eso existen. --- ## Referencias Consultadas y validadas el 19/09/2026. El conjunto completo de fuentes recolectadas (900+) está en nuestro brain; abajo, las citadas en el texto. [1] r/AI_Agents — "Has anyone actually solved the memory problem?" — https://www.reddit.com/r/AI_Agents/comments/1r2puny/has_anyone_actually_solved_the_memory_problem_for/ [2] CrewAI — Memory — https://docs.crewai.com/concepts/memory [3] LangGraph — Persistence — https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/persistence/ [4] OpenAI Agents SDK — Handoffs — https://openai.github.io/openai-agents-python/handoffs/ [5] Cognition — Don't Build Multi-Agents — https://cognition.ai/blog/dont-build-multi-agents [6] Anthropic — How we built our multi-agent research system — https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system [7] The Register — Vibe coding service Replit deleted production database (21/07/2025) — https://www.theregister.com/software/2025/07/21/vibe-coding-service-replit-deleted-production-database/719783 [8] Chroma Research — Context Rot (jul/2025) — https://research.trychroma.com/context-rot [9] SWE-Marathon (arXiv 2606.07682) — https://arxiv.org/abs/2606.07682 [10] Hacker News — Agentic Coding Is a Trap — https://news.ycombinator.com/item?id=48002442 [11] Zep — Lies, Damn Lies, Statistics: Is Mem0 Really SOTA in Agent Memory? — https://blog.getzep.com/lies-damn-lies-statistics-is-mem0-really-sota-in-agent-memory/ [12] GitHub — Revisiting Zep's 84% LoCoMo claim (corrección a 58,44%) — https://github.com/getzep/zep-papers/issues/5 [13] Hacker News — AI Startup Caught Cheating on Benchmark Papers — https://news.ycombinator.com/item?id=44883133 [14] GitHub — mem0 issue #4573 — "97.8% were junk" — https://github.com/mem0ai/mem0/issues/4573 [15] r/AI_Agents — 8 memory systems, 2.176 tareas, medición independiente — https://www.reddit.com/r/AI_Agents/comments/1veeix3/i_ran_8_ai_agent_memory_systems_through_2176/ [16] ProMCP: Profiling Token Flows and Latency Costs in MCP (ACL Findings 2026) — https://aclanthology.org/2026.findings-acl.1967.pdf [17] Anthropic — Code execution with MCP — https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp [18] Mem0 — State of AI Agent Memory 2026 — https://mem0.ai/blog/state-of-ai-agent-memory-2026 [19] Zep — A Temporal Knowledge Graph Architecture for Agent Memory (arXiv 2501.13956) — https://arxiv.org/abs/2501.13956 [20] Mem0 — Building Production-Ready AI Agents (arXiv 2504.19413) — https://arxiv.org/abs/2504.19413 [21] MemOS — A Memory OS for AI System (arXiv 2507.03724) — https://arxiv.org/abs/2507.03724 [22] MemGPT — Towards LLMs as Operating Systems (arXiv 2310.08560) — https://arxiv.org/abs/2310.08560 [23] Letta — Sleep-time Compute — https://www.letta.com/blog/sleep-time-compute/ [24] Letta — Memory Blocks — https://www.letta.com/blog/memory-blocks/ [25] HippoRAG (arXiv 2405.14831) — https://arxiv.org/abs/2405.14831 [26] A-Mem: Agentic Memory (arXiv 2502.12110) — https://arxiv.org/abs/2502.12110 [27] A Survey of Persistent Memory, State, and Governance in LLM Agents (jun/2026) — https://arxiv.org/html/2606.30306v1 [28] Tamper-Evident, Replayable Evidence for Autonomous AI Agent Runs (set/2026) — https://arxiv.org/html/2609.12582v1 [29] Deletion Isn't Enough: Auditing RAG for Selective Forgetting (SIGIR 2026) — https://marksanderson.org/files/papers/SIGIR2026_Leila_Main__Copy_.pdf [30] AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Science (arXiv 2512.23343) — https://arxiv.org/html/2512.23343v1 [31] BEAM — Why BEAM Is a Good Memory Benchmark (Mem0) — https://mem0.ai/blog/why-beam-is-a-good-memory-benchmark-for-ai-agents [32] Agent Memory Benchmark (AMB) — https://agentmemorybenchmark.ai/ [33] LoCoMo — Evaluating Very Long-Term Conversational Memory — https://snap-research.github.io/locomo/ [34] LongMemEval — https://xiaowu0162.github.io/long-mem-eval/ [35] Mastra — Observational Memory: 95% on LongMemEval — https://mastra.ai/research/observational-memory [36] Zep — Announcing Community Edition — https://blog.getzep.com/announcing-zep-community-edition/ [37] Zep — A New Direction for Zep's Open Source Strategy — https://blog.getzep.com/announcing-a-new-direction-for-zeps-open-source-strategy/ [38] Graphiti — https://www.getzep.com/platform/graphiti/ [39] MongoDB — SSPL (2018) — https://www.mongodb.com/company/newsroom/press-releases/mongodb-issues-new-server-side-public-license-for-mongodb-community-server [40] Redis — Dual Source-Available Licensing (2024) — https://redis.io/blog/redis-adopts-dual-source-available-licensing/ [41] Elastic — Elasticsearch Is Open Source. Again! (2024) — https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-is-open-source-again [42] MongoDB — Enterprise Advanced Support — https://www.mongodb.com/services/support/enterprise-advanced-support-plans [43] CockroachDB — Upgrade Policy — https://www.cockroachlabs.com/docs/cockroachcloud/upgrade-policy [44] OpenAI — Memory and new controls for ChatGPT — https://openai.com/index/memory-and-new-controls-for-chatgpt/ [45] Anthropic — Memory — https://www.anthropic.com/news/memory [46] AWS — Bedrock Agents memory — https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-bedrock-agents-now-supports-memory/ [47] Cognee — $7,5M seed — https://www.cognee.ai/cognee-raises-seven-million-five-hundred-thousand-dollars-seed [48] Supermemory — $2,6M (Dataconomy, oct/2025) — https://dataconomy.com/2025/10/07/young-founders-supermemory-raises-2-6m-from-cloudflare-and-google-execs/ [49] ANPD — Transferencia Internacional de Datos — https://www.gov.br/anpd/pt-br/assuntos/assuntos-internacionais/transferencia-internacional-de-dados [50] Mayer Brown — Fin del período de gracia de la Resolución CD/ANPD 19/2024 — https://www.mayerbrown.com/pt/insights/publications/2025/08/end-of-grace-period-implementation-of-brazils-standard-contractual-clauses-in-international-transfers-of-personal-data [51] CMN 4.893/2021 — https://www.ancord.org.br/wp-content/uploads/2021/03/Resolucao-CMN-n-4.893-de-26_2_2021.pdf [52] PL 2338/2023 — Cámara de Diputados — https://www.camara.leg.br/proposicoesWeb/fichadetramitacao?idProposicao=2487262 [53] European Commission — AI Omnibus enters into force — https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/ai-omnibus-enters-force [54] Cross Border Data Forum — Generative AI and GDPR Enforcement in Europe — https://www.crossborderdataforum.org/generative-ai-and-gdpr-enforcement-in-europe-a-lot-of-noise-one-fine-zero-survivors/ [55] Exploring Privacy Issues in RAG (ACL Findings 2024) — https://aclanthology.org/2024.findings-acl.267.pdf [56] Exposing Privacy Risks in Graph RAG (arXiv 2508.17222) — https://arxiv.org/pdf/2508.17222 [57] AutoGen — AgentChat Memory (documentación oficial) — https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/agentchat-user-guide/memory.html [58] AG2 (formerly AutoGen) — GitHub — https://github.com/ag2ai/ag2 [59] MetaGPT: Meta Programming for a Multi-Agent Framework (arXiv 2308.00352) — https://arxiv.org/abs/2308.00352 [60] Model Context Protocol — Specification 2025-11-25 — https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25 [61] A2A Protocol (Linux Foundation) — https://a2a-protocol.org/latest/ --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/research/shadow-memory-stack Espelho: https://valorbrain.com.br/es/research/shadow-memory-stack.md --- # ROI · ValorBrain Calcula el costo anual del tiempo que tu equipo gasta buscando información interna y reexplicando contexto. Estimación con tus números y las premisas a la vista. La decisión fue tomada, el documento existe, la conversa ocurrió. Solo está repartido en drives, threads y en la cabeza de las personas, así que el mismo contexto se reexplica a cada persona nueva, cada proveedor y cada agente de IA. Ponle un número. ## La calculadora Pon tus números: personas en el equipo, horas por semana buscando o reexplicando (por persona), costo promedio de la hora, contrataciones por año y semanas hasta producir de verdad. El resultado es una estimación hecha con lo que escribes, no un caso de otra empresa. La página calcula: - **Costo anual del tiempo perdido** — búsqueda y reexplicación del equipo actual + rampa de quien entra. - **Valor recuperable por año** — las horas devueltas al trabajo. ### Premisas del cálculo - La mitad del tiempo perdido vuelve (factor 0,5). No es una medición nuestra ni una promesa contractual; es el multiplicador de la cuenta. - La mitad de las horas de rampa de quien entra son búsqueda de contexto que ya existe en la empresa (factor 0,5). Compara el valor recuperable con el precio publicado en [/pricing](/pricing). Si cierra la cuenta, la conversación define el alcance — y el número que mediste queda de tu lado. ## Dónde se van las horas, en la práctica 1. **La pregunta que nadie puede responder dos veces** — Hoy: dos personas son interrumpidas, una cava en Slack, y la respuesta es «creo que fue por el costo del conector». Con ValorBrain: la misma pregunta devuelve la decisión, la fecha y el documento de donde salió. 2. **El primer mes de quien entra** — Hoy: quien conoce el histórico se vuelve cuello de botella y parte del onboarding es tradición oral. Con ValorBrain: la persona nueva le pregunta a la empresa en vez de preguntarle al colega, con la fuente. 3. **El error que vuelve** — Hoy: un camino abandonado hace dos años por un buen motivo se intenta otra vez, y el equipo paga el mismo precio. Con ValorBrain: el intento antiguo aparece junto con la pregunta actual, con lo que se concluyó y quién lo concluyó. 4. **El agente que empieza de cero** — Hoy: cada sesión empieza en blanco y el contexto se pega a mano. Con ValorBrain: el agente recibe el contexto vigente antes de responder, con versión y fuente. ## Por qué aparece la respuesta Todo lo anterior depende de encontrar la evidencia correcta y usarla bien. En los benchmarks internos, la evidencia llega al top 10 en el 96,58 % de las preguntas de LoCoMo, y el run de 2026-08-23 de BEAM-100K acertó 323 de 400 respuestas end-to-end. Método, run y límites están publicados en [/es/benchmarks](/es/benchmarks). Benchmarks internos de recuperación; no son peer-reviewed ni QA end-to-end. ## Empieza con una fuente Conecta un drive o un repositorio, deja que los hooks capturen una semana de trabajo real y haz la primera pregunta. El plan gratuito no pide tarjeta y no vence. Contacto: valorbrain@valor.digital. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/roi Espelho: https://valorbrain.com.br/es/roi.md --- # Seguridad · ValorBrain Controles de seguridad de ValorBrain con evidencia declarada: LGPD, aislamiento de tenant por RLS, auditoría inmutable, WAF, datos en Brasil. Lo que aún no está verificado aparece como en preparación, sin fecha prometida. Los controles de abajo operan hoy en el engine, el SaaS y el borde de red. Cada uno fue verificado en el código y la configuración de producción el 2026-09-24 (última revisión). Lo que no cerró verificación aparece como En preparación, sin fecha prometida. ## Conformidad - **LGPD — Alineado.** Base legal, derechos del titular y transferencia internacional declarados en la Política de Privacidad. DPA y subprocesadores publicados en este sitio, con datos en territorio brasileño. - **SOC 2 Type II — En preparación.** No tenemos certificación y no prometemos fecha. - **Aislamiento de tenant — Activo.** Row-level security multi-tenant en la base, forzada en toda llamada. Sin ámbito de tenant definido, la consulta falla en vez de devolver datos de otro cliente. ## Control de acceso - **Aislamiento por tenant (RLS)** — Row-level security en Postgres, forzada en todas las tablas multi-tenant y aplicada por llamada. Falla de forma cerrada cuando el ámbito no viene. - **ACL por fuente, con validez y motivo** — Concesión de lectura por dominio de negocio para persona, rol o agente, con valid_from, valid_to y reason anotados. Activación gradual por tenant. - **Secretos vía OpenBao (AppRole)** — Engine y SaaS reciben credenciales del cofre por AppRole en el arranque. Ningún secreto en el código ni en variable versionada. - **MFA en la cuenta** — Autenticación de dos factores (TOTP) con códigos de recuperación, activada por el propio usuario en el perfil del SaaS. ## Integridad & auditoría - **Traza de mutación inmutable** — Toda escritura registra actor, acción y estado antes/después en una tabla append-only con hash chain. Alterar una fila rompe la cadena y la verificación lo acusa. - **Procedencia de los hechos** — Cada hecho trae linaje en el estándar W3C PROV-O, con cadena SHA-256 por tenant y exportación en RDF para auditoría externa. - **Detección de contradicción y cuarentena SHACL** — El conflicto de valor, fecha o relación entre hechos se detecta y el triple queda en cuarentena hasta que una persona lo apruebe o lo rechace. ## Infraestructura - **TLS en el borde** — HTTPS terminado en el borde de red (Cloudflare), con el gateway Nginx detrás en el origen. - **WAF y lista de bloqueo** — Reglas de borde bloquean scanners, probes e IPs de la lista de bloqueo antes de llegar a la aplicación. - **Rate limit por ruta** — Zonas de límite en el gateway, con ventana propia y burst controlado en la ruta de autenticación. - **Health checks monitoreados** — El engine expone métricas en formato Prometheus; el SaaS publica un health check que cubre base, engine y workers. ## Datos & retención - **Datos en Brasil** — Documentos, vectores y la base quedan en hardware nuestro, en Santa Catarina. Los embeddings y el reranqueo corren en la GPU de la misma máquina. - **Subprocesadores documentados** — Cada tercero publicado con qué recibe, para qué y dónde queda — inclusive la etapa de inferencia que sale del país. - **Snapshot cifrado del cofre de secretos** — Backup diario del cofre OpenBao en formato raft, cifrado por la storage barrier y legible solo por root, con retención local de 14 días. ## En preparación (sin check verde, sin fecha prometida) - **Cifrado de disco en reposo** — El disco que hospeda producción no está cifrado hoy. La copia offsite de los backups sí. - **Backups aislados del servidor de producción** — El camino de copia offsite cifrada existe en el script de backup, pero no hay servidor de backup independiente verificado en operación. - **Certificación SOC 2** — Sin certificación hoy y sin fecha prometida. - **Registro de lecturas** — Hoy hay contador de acceso por documento y traza inmutable de mutaciones. El registro de lectura con identidad y versión está en desarrollo. ## Documentos Política de Privacidad ([/es/legal/privacy](/es/legal/privacy)) · Términos de uso ([/es/legal/terms](/es/legal/terms)) · DPA ([/es/legal/dpa](/es/legal/dpa)) · Subprocesadores ([/es/legal/subprocessors](/es/legal/subprocessors)). Última revisión: 2026-09-24. Dudas de seguridad, reporte de vulnerabilidad o pedido de auditoría: valorbrain@valor.digital (vea también [/.well-known/security.txt](/.well-known/security.txt)). --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/security Espelho: https://valorbrain.com.br/es/security.md --- # Estado · ValorBrain Estado en vivo de los componentes de ValorBrain: sitio, engine de memoria, sincronización e integraciones. Los componentes de ValorBrain medidos ahora mismo, directo de la fuente — la misma verificación que usa el producto. La página [valorbrain.com.br/es/status](/es/status) mide en cada carga; no es monitoreo histórico, es el ahora. ## Qué se verifica - El sitio y el panel (login, búsqueda y páginas públicas) - El engine de memoria (donde la base se graba y consulta) - La sincronización y las integraciones La fuente es la verificación interna del producto, sin edición manual. Si un componente falla, la página muestra degradado al instante. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/status Espelho: https://valorbrain.com.br/es/status.md --- # Casos de uso · ValorBrain Cómo funciona ValorBrain en ingeniería, ventas, soporte, marketing, jurídico, finanzas, operaciones y RH, y en 11 industrias. El mecanismo es el mismo; cambia el schema. Cada departamento y cada industria pierde contexto a su manera, pero el mecanismo que lo devuelve es uno solo: capturar durante el trabajo, entregar a la hora de la pregunta, con versión, fuente y permiso. Empieza por tu área; la industria ajusta el vocabulario. ## Cuatro problemas aparecen en todas las verticales Los nombres cambian por área; la forma del desperdicio es la misma. 1. **Contexto en islas** — La decisión queda en el chat de un agente, el porqué en un PR, el resto en la cabeza de quien participó. Cada sesión nueva empieza de cero, humana o de agente. 2. **Reexplicación infinita** — El mismo briefing se da otra vez a cada persona nueva, cada proveedor y cada herramienta de IA. Es trabajo ya hecho que se paga otra vez en cada cambio. 3. **Decisión sin rastro** — La pregunta «¿por qué está así?» no tiene respuesta con fuente: la decisión existe, pero el registro no trae fecha, autor ni qué la sustituyó. 4. **Drift entre documento y realidad** — La documentación dice una cosa, el sistema hace otra. La divergencia se descubre en el incidente, no en la revisión. ## Por departamento Ingeniería, Ventas, Soporte, Marketing, Jurídico, Finanzas, Operaciones y RH — una página por departamento con escenario, agentes típicos, schema pack e indicadores: [/es/verticais](/es/verticais). ## Por industria Industrias como consultoras, educación & educación superior, industria & manufactura, jurídico & despachos, logística & supply, seguros, servicios financieros, software & SaaS, telecom, retail & e-commerce, salud & clínicas: [/es/verticais](/es/verticais). Cada página de vertical trae escenarios paso a paso, el schema pack del dominio, los agentes típicos y los KPIs que el equipo puede medir antes y después. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/use-cases Espelho: https://valorbrain.com.br/es/use-cases.md --- # Soporte con el historial del cliente a mano · ValorBrain Excepciones, casos y escalamientos con fuente y permiso heredado: el cliente no repite el caso y el agente responde por la versión vigente. El caso del cliente está desparramado: parte en el ticket, parte en el chat, parte en la cabeza de quien atendió la semana pasada. Cada agente que mira el problema responde con una versión diferente, y el cliente paga el precio de repetir la historia. La excepción que la coordinación aprobó en marzo se vuelve leyenda urbana interna hasta que alguien encuentra el ticket original. En ValorBrain, cada excepción concedida queda registrada como policy_exception, con fuente, quién aprobó y hasta cuándo vale. En el momento de la pregunta, el context-surfacing trae las decisiones de esa cuenta y los casos parecidos, con lo que funcionó antes y lo que no funcionó. El agente solo ve lo que la persona que lo usa puede ver, por permiso heredado de persona y de fuente. Cuando el caso escala, la persona que recibe tiene el contexto listo, y el cliente no repite nada. Sin directriz registrada, la respuesta es honesta: directriz no encontrada, consulta a la persona responsable. Datos en Brasil, aislamiento por tenant y auditoría de lectura cierran el cuadro: soporte gana continuidad sin perder gobernanza. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/atendimento Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/atendimento.md --- # Consultoras y agencias · ValorBrain Memoria aislada por cliente, traspaso sin reunión y propuestas que reaprovechan aprendizajes de proyectos anteriores con la fuente citada. La consultoría vive de contexto: scope, decisiones, promesas e historial, multiplicados por clientes en paralelo. Cuando quien conduce sale en medio de la entrega, el traspaso se vuelve reunión, y lo que no se dijo se pierde. Freelancers y agentes entran y salen todo el tiempo; el conocimiento no siempre queda. En ValorBrain, cada cliente tiene memoria aislada. Los hooks registran decisiones y compromisos mientras el trabajo ocurre, y el handoff-generator arma el traspaso cuando el proyecto cambia de manos. El permiso se hereda por persona: quien entra ve lo que el rol permite, quien sale se lleva el acceso, y la memoria del proyecto queda en la casa. La ganancia aparece en tres lugares que el socio acompaña. Menos horas de traspaso, porque el contexto ya no vive en la cabeza de uno solo. Propuestas que reaprovechan aprendizajes con el proyecto de origen citado, en vez de adivinar. Y entrega consistente, sea cual sea el agente o la persona que ejecuta. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/consultorias Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/consultorias.md --- # Educación y nivel superior · ValorBrain Reglamento vigente con fuente en la atención al alumno y proyecto de investigación con continuidad entre semestres y orientadores. Una institución de educación acumula reglamentos, resoluciones y políticas, y cada carrera suele tener las suyas. El alumno pregunta algo simple, como plazo de inscripción o equivalencia de materia, y la respuesta depende de qué versión del reglamento tenía en mano quien respondió. A mitad de semestre, el proyecto de investigación todavía cambia de orientando y arranca de cero. Con memoria versionada, la atención pasa a responder con la regla que vale hoy, citando la resolución y la fecha. El permiso se aplica antes del prompt, así que cada agente solo ve lo que el rol de quien atiende permite. Cuando la resolución cambia, la anterior queda superada sin borrar el historial, y el conflicto entre versiones se vuelve señalización para revisión humana. En la investigación, el contexto acumulado del proyecto queda en la memoria: decisiones, fuentes y pendientes. El orientando que llega en el segundo semestre parte de donde el primero paró, y el agente de apoyo recupera el historial con fuente. La continuidad deja de depender de que alguien lo transmita todo en una reunión. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/educacao-ensino-superior Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/educacao-ensino-superior.md --- # Memoria de ingeniería para agentes de código · ValorBrain ADRs, convenciones y decisiones entregadas a Claude Code, Cursor, Codex y Devin vía MCP, con versión, fuente y permiso heredado. El equipo de ingeniería corre varios agentes al mismo tiempo: Claude Code y Cursor en el código, Codex y Devin en tareas paralelas, Hermes ingiriendo de madrugada. La decisión de arquitectura queda en el chat de uno, el porqué queda en el PR y la convención queda en la cabeza de quien lidera. Cuando la sesión termina, el contexto termina con ella, y el próximo agente arranca en blanco. Con ValorBrain, la memoria nace del propio trabajo. El decision-extractor registra la decisión en la sesión, con fuente y responsable; el context-surfacing entrega el estándar vigente en el momento de la pregunta; el precompact-extract y el postcompact-inject garantizan que compactar la conversación no borre lo que se decidió en ella. La recuperación es híbrida, con BM25 en PT y EN, vectores densos, RRF y cross-encoder, y la entrega ocurre por MCP o REST API, dentro del agente que el equipo ya usa. La gobernanza entra antes del prompt: el agente hereda los permisos de quien lo usa, los registros fuera de estándar van a cuarentena SHACL y cada respuesta cita la fuente, con provenance del PR de origen hasta la lectura. Benchmarks internos apuntan LoCoMo R@10 de 96,58% y 80,8% de exactitud binaria en BEAM-100K. Benchmarks internos de recuperación; no son peer-reviewed ni QA end-to-end. Y cuando falta contexto, el agente dice que no encontró y señala a la persona responsable, en vez de improvisar. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/engenharia Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/engenharia.md --- # Premisas financieras con vigencia y fuente · ValorBrain Reglas, aprobaciones y excepciones presupuestarias versionadas, con provenance para auditoría y entrega de la premisa vigente al agente de análisis. La premisa de tipo de cambio de la planificación vale desde septiembre; la hoja de cálculo que circula es de marzo. Las aprobaciones quedan en el e-mail, las excepciones presupuestarias en la cabeza de quien aprobó, y el agente de análisis, sin saberlo, trabaja con la regla equivocada. El error aparece tarde, cuando el número ya se volvió decisión. En ValorBrain, cada premisa es un hecho con clave, con vigencia (as_of) y responsable. Cuando la controladoría actualiza el tipo de cambio de planificación, el valor nuevo supera al anterior sin borrar el historial, y el agente pasa a recibir lo que vale ahora. La excepción aprobada queda registrada con quién aprobó y hasta cuándo vence; vencida la validez, deja de ser respuesta. Para auditoría, la provenance chain muestra de dónde salió cada número, quién leyó y en qué versión. Los registros fuera de estándar van a cuarentena antes de llegar a cualquier respuesta, y el conector de Granatum entra como fuente junto a las hojas de cálculo. Dos analistas, dos agentes, la misma premisa vigente: la consistencia deja de depender de la memoria. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/financeiro Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/financeiro.md --- # Industria y manufactura · ValorBrain Procedimiento vigente en el momento de la ocurrencia, postmortem recuperado por semejanza y el conocimiento de quien sale quedándose con la planta. En planta, el conocimiento crítico suele vivir en la cabeza de pocos. La parada de 2024 enseñó algo que la ocurrencia de hoy necesitaría saber, pero el postmortem está en un PDF que nadie abrió. Cuando quien conoce la máquina se jubila, el conocimiento se va con esa persona. ValorBrain transforma procedimiento, ocurrencia y lección en memoria versionada. El postmortem de una parada reaparece por semejanza en la próxima ocurrencia, con causa y resolución. La revisión del procedimiento supera la anterior con vigencia, y quien consulta recibe la versión vigente con la fuente citada. La divergencia entre el documento y la operación real se señala para revisión, y no se descubre durante la parada. Y cuando la persona que sabía sale, lo que enseñó queda: lecciones registradas con la ocurrencia de origen como fuente, handoff entre turnos con lo pendiente anotado. El turno siguiente empieza de lo que el anterior dejó registrado, y no de la conversación de pasillo. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/industria-manufatura Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/industria-manufatura.md --- # Estudios de abogacía · ValorBrain Precedentes del propio estudio con fuente y versión, políticas con responsable y auditoría lista para cuando el auditor pregunte. Cualquier modelo genera borradores. Lo que diferencia a un estudio no es generar, es recordar: cómo se comportó aquella cláusula en la negociación de 2025, qué versión sobrevivió a la disputa, quién aprobó la excepción y por qué. Esa acumulación hoy vive en PDFs viejos y en la memoria de quien pasó por el caso. Cada contrato reescrito desde cero es el activo del estudio siendo ignorado. En ValorBrain, cláusula, dictamen y política se vuelven memoria versionada, con precedente, vigencia y responsable. El agente jurídico recupera las versiones anteriores con los casos de origen y redacta a partir de ahí, citando la fuente. Un cambio regulatorio señala la política que quedó atrás, y la revisión sigue siendo decisión de abogado. El mismo mecanismo sirve al compliance. El auditor que pregunta por todas las políticas de privacidad aprobadas en 2026 recibe la lista con responsables y revisiones, cada ítem con provenance. La confidencialidad entre clientes es estructura, no promesa: memoria aislada por cliente y permisos heredados, con toda lectura registrada. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/juridico-escritorios Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/juridico-escritorios.md --- # Memoria jurídica con precedente y provenance · ValorBrain Cláusulas, dictámenes y políticas con versión, precedente y cadena de auditoría, entregados al agente con permisos heredados y confidencialidad por tenant. La cláusula de limitación de responsabilidad ya fue escrita, revisada y probada en contratos anteriores. Sin memoria, cada borrador parte de cero, y el dictamen que el socio redactó en 2024 se vuelve material perdido en una carpeta de PDFs. Compliance rastrea la versión a mano, con la esperanza de encontrar la que vale. En ValorBrain, cláusula, dictamen y política se vuelven unidades versionadas con precedente. Un borrador nuevo recupera las versiones ya usadas, con el desenlace de cada caso, y cita la fuente. Un cambio regulatorio señala la política interna que quedó desactualizada, y el auditor que pide todas las políticas de privacidad aprobadas en 2026 recibe la lista con responsables y revisiones. La confidencialidad es premisa, no configuración opcional: los dominios sensibles, como M&A, quedan aislados por tenant y por fuente, el agente hereda los permisos de quien lo usa y toda lectura queda registrada. El engine no hace llamadas outbound. ValorBrain organiza y entrega el contexto; el dictamen sigue siendo del abogado. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/juridico Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/juridico.md --- # Logística y supply chain · ValorBrain Excepción de proveedor registrada con vigencia, decisión de ruta con fuente y postmortem de atraso reapareciendo en el escenario parecido. La operación de supply está hecha de excepciones: el proveedor se atrasa, la ruta se cierra, el cliente pide otra plaza de despacho. Cada excepción genera una decisión negociada en el e-mail o en el chat, y es justo ahí donde muere. Tres meses después, en la renegociación o en el atraso siguiente, nadie recuerda lo que se acordó, con quién y hasta cuándo. ValorBrain registra excepción, contrato y decisión como memoria versionada, con aprobador y vigencia. La próxima negociación parte del historial del proveedor, con fuente. La decisión de ruta llega al planeamiento con el precedente al lado: lo que se decidió la última vez y por qué. En la torre de control, el postmortem del atraso anterior reaparece en el escenario parecido de ahora. El handoff entre turnos cierra el ciclo: lo pendiente queda registrado con fuente, y quien asume parte de donde el anterior paró. El OTIF no mejora por arte de magia; mejora porque la decisión de hoy deja de ignorar lo que la operación ya aprendió. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/logistica-supply Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/logistica-supply.md --- # Brand voice que llega al agente · ValorBrain Brand book, personas y aprendizajes de campaña versionados e inyectados en ChatGPT, Claude y Gemini en el momento del briefing. El brand book está en PDF, los KPIs en hoja de cálculo y las personas en slides que nadie revisó desde el año pasado. Cada herramienta escribe con una voz diferente, y la consistencia depende de que alguien recuerde pegar el documento correcto en el prompt. Cuando esa persona se va de vacaciones, la marca se va con ella. En ValorBrain, brand voice, persona y aprendizajes de campaña se vuelven unidades versionadas, con vigencia y fuente. El context-surfacing entrega la versión vigente a cualquier agente, por MCP o REST API, y el aprendizaje de una campaña se vuelve regla para la siguiente, con el informe de origen citado. La persona desactualizada no vuelve a usarse: cuando cambia, la anterior queda superada en el historial. La directriz no es censura. El agente recibe la dirección con la fuente, y romperla de forma deliberada sigue siendo decisión del equipo, ahora con registro. La voz de la marca pasa a ser propiedad de toda la operación, y no de la memoria de quien guarda el PDF. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/marketing Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/marketing.md --- # Runbooks que saben que la infra cambió · ValorBrain Runbooks y postmortems verificados contra el sistema real, drift señalado antes de la guardia y contexto en el copiloto de incidente. El runbook del failover documenta un hostname que el cluster ya no reconoce. Quien lo descubre es la persona de guardia, a las tres de la mañana, con el incidente abierto. El runbook envejece en silencio, el postmortem se vuelve un PDF que nadie reabre, y el mismo incidente vuelve cobrando el mismo precio. En ValorBrain, la documentación se compara con el sistema real, y la divergencia se vuelve alerta con owner y fecha, no sorpresa en la guardia. El runbook divergente queda marcado como tal, en vez de seguir pareciendo confiable. Un incidente parecido recupera los postmortems anteriores, con lo que funcionó y la fuente de cada decisión, directo en el copiloto de incidente. Quien entra al on-call recibe en el bootstrap de la sesión lo que cambió desde el último turno: drift en revisión, handoff pendiente, decisión nueva. El handoff entre turnos y agentes se enruta con estado, y no se resume de memoria. Menos arqueología a las tres de la mañana; más tiempo resolviendo lo que salió mal. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/operacoes Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/operacoes.md --- # Memoria de RRHH con versión y vigencia · ValorBrain Políticas, onboarding y beneficios en la versión vigente, entregados a asistentes internos con permiso heredado y escalamiento humano. La política de trabajo remoto está en la v4, pero la respuesta que el colaborador recibe depende de quién responde y de dónde buscó. Beneficios, evaluación y onboarding viven en documentos desparramados, y la misma pregunta rinde versiones diferentes según el canal. RRHH termina operando como central de despacho de versiones. En ValorBrain, cada política tiene versión, vigencia y responsable. Cuando la v4 reemplaza a la v3, la anterior queda en el historial, y el asistente pasa a responder por la regla que vale hoy, con fuente y fecha. El onboarding de quien llega recibe el contexto correcto para el rol y para el equipo, y lo que cambia de regla a mitad de camino se señala para revisión antes de volverse respuesta vieja. La pregunta sensible no se convierte en suposición de bot. Evaluación, salud y conflicto escalan a una persona de RRHH, con el historial de la conversación incluido. Los datos quedan en Brasil, bajo LGPD, con aislamiento por tenant y auditoría de lectura. El colaborador recibe la misma respuesta en cualquier canal; RRHH vuelve a cuidar personas en vez de versiones. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/rh Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/rh.md --- # Salud y clínicas · ValorBrain Protocolo vigente con fuente citada, dato sensible aislado por permiso y decisión siempre humana. Apoyo al equipo, no decisión clínica. La clínica acumula protocolo, conducta e historial. El riesgo silencioso es la versión vieja del protocolo siguiendo circulando en carpetas e impresos después de que salió la revisión. Y el costo cotidiano es el tiempo que el equipo pierde buscando la conducta correcta en medio de la atención. ValorBrain organiza ese contexto como memoria versionada: protocolo con vigencia, conducta con fuente, historial aislado por permiso. El agente de apoyo recupera lo que el equipo necesita en el momento de la pregunta, dentro de lo que cada persona puede ver, y dice cuando no encontró. Toda lectura queda registrada. El límite es explícito: ValorBrain organiza y entrega contexto, y no toma decisión clínica. Quien responde por el cuidado es el equipo. Lo que la tecnología hace es garantizar que la decisión humana empiece del protocolo vigente y de la fuente correcta, y no de un PDF de hace dos años. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/saude-clinicas Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/saude-clinicas.md --- # Seguros · ValorBrain Precedente correcto antes de la decisión de siniestro, regla de elegibilidad vigente en cada respuesta y auditoría con fuente y versión. Decidir un siniestro es decidir con precedente. El problema es dónde vive el precedente: desparramado entre sistemas, e-mails y la memoria de quien ya vio un caso parecido. Sin precedente, el agente improvisa, y casos parecidos empiezan a recibir respuestas diferentes. ValorBrain guarda pólizas, siniestros y reglas de elegibilidad como memoria versionada, con vigencia y responsable. La recuperación híbrida trae, en el momento del análisis, las decisiones de casos semejantes y las excepciones ya concedidas, siempre con fuente y dentro de los permisos de quien consulta. Cuando la regla cambia, la anterior queda superada, y el conflicto entre fuentes se vuelve señalización para revisión humana, no sorpresa. El resultado es doble. Para el analista, el precedente correcto antes de la decisión, en vez de búsqueda manual. Para el auditor, fuente y versión de cada decisión, con provenance chain y log de lectura. La consistencia de elegibilidad deja de depender de quién estaba de guardia. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/seguros Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/seguros.md --- # Servicios financieros y fintech · ValorBrain Premisa con vigencia, excepción registrada y auditoría con provenance chain, con permisos heredados y aislamiento por tenant. Datos en Brasil. En servicios financieros, la regla cambia rápido y la excepción vive en el e-mail. El riesgo no es que el agente erre la cuenta; es que el agente responda con la versión de marzo de una regla que cambió el martes. Nadie lo percibe hasta que lo perciben el cliente, el auditor o el regulador. ValorBrain guarda premisa, política y excepción con vigencia y responsable. La versión nueva supera la vieja sin borrar el historial, y el agente recibe la vigente, con la fuente citada. Los registros que violan el schema van a cuarentena antes de llegar a cualquier respuesta. Cuando dos fuentes discrepan, el conflicto aparece antes de volverse decisión. La gobernanza no es un módulo extra: es el mecanismo. Permisos heredados por persona y por fuente, aislamiento por tenant, provenance chain del origen a la respuesta y log de toda lectura. Datos en Brasil, en conformidad con la LGPD, y ninguna llamada outbound desde el engine. Es lo que permite entregar contexto a agentes de análisis y de atención sin renunciar al control que esta industria exige. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/servicos-financeiros Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/servicos-financeiros.md --- # Memoria compartida para software y SaaS · ValorBrain Decisiones de arquitectura, feedback de soporte y onboarding partiendo del contexto acumulado, entregados a Claude Code, Cursor, Codex y Devin vía MCP. Una casa de software corre varios agentes al mismo tiempo: Claude Code y Cursor en el código, Codex y Devin en tareas paralelas, Hermes ingiriendo de madrugada, ChatGPT y Gemini del lado de producto y soporte. La decisión de arquitectura queda en la sesión de uno, el porqué queda en el PR y la excepción de cliente queda en la cabeza de quien atendió. El agente siguiente arranca en blanco, y el equipo vuelve a explicar lo que ya decidió. Aquí la captura ocurre dentro del ciclo de trabajo. El decision-extractor registra la decisión con fuente y responsable mientras la sesión corre; el context-surfacing entrega el estándar vigente en el momento de la pregunta; el handoff-generator pasa lo pendiente de un agente al otro, con los permisos heredados de quien inició. La memoria es versionada con vigencia, y el feedback de soporte llega al roadmap con el caso de origen citado. Para quien exige pruebas: benchmarks internos de recuperación apuntan LoCoMo R@10 de 96,58% (1986 preguntas) y 80,8% de exactitud binaria en BEAM-100K (benchmarks internos de recuperación; no son peer-reviewed ni QA end-to-end). La promesa de trabajo es más modesta y más verificable: cada respuesta cita la fuente, cada lectura queda registrada y, cuando falta contexto, el agente dice que no encontró en vez de improvisar. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/software-saas Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/software-saas.md --- # Telecom · ValorBrain Postmortem recuperado en el incidente parecido, regla de plan vigente en la atención y runbook verificado contra la realidad. Una red de telecom genera incidentes todo el tiempo, y la mayoría ya pasó antes, en versión ligeramente diferente. El postmortem existe, pero vive en un drive. El runbook existe, pero documenta una infraestructura que cambió. Quien entra a la guardia descubre la divergencia en el peor momento posible. ValorBrain transforma postmortem, runbook y regla de plan en memoria versionada. El incidente parecido recupera el postmortem anterior, con causa y resolución, en el momento en que el equipo está lidiando con él. Las reality probes comparan el runbook con el sistema real, y la divergencia se vuelve alerta antes de la guardia. Del lado de la atención, la regla de plan vigente llega al agente en el momento de la pregunta, y la excepción concedida al cliente queda registrada con aprobador y plazo. Operación y soporte trabajan sobre la misma memoria, cada uno con los permisos de su rol. El incidente de mañana empieza de lo que el de hoy enseñó. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/telecom Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/telecom.md --- # Retail y e-commerce · ValorBrain Historial del cliente recuperado en la atención, política de cambios vigente en cada respuesta y aprendizaje de campaña volviéndose regla. El retail es contexto a alta rotación: campañas, SKUs, atención y logística, con agentes de contenido y de soporte trabajando en paralelo. El cliente que ya contó la historia dos veces, el atendente que respondió con la política vieja y la campaña que repitió el error de la anterior son el mismo problema de punta a punta: contexto que no acumula. En ValorBrain, la atención recupera las decisiones y excepciones ya concedidas al cliente, con fuente y dentro de los permisos de quien responde. La política de cambios queda versionada con vigencia, y la excepción aprobada queda registrada con quién aprobó y hasta cuándo vale. En el escalamiento, la persona recibe el contexto listo. Del lado del marketing, el aprendizaje de cada campaña se vuelve regla con el origen citado, y el próximo briefing parte de ahí. Equipos y agentes diferentes, la misma memoria. El cliente lo percibe por la consistencia; la operación lo percibe por el retrabajo que deja de existir. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/varejo-ecommerce Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/varejo-ecommerce.md --- # Memoria de cuentas para ventas y RevOps · ValorBrain Promesas, objeciones e historial de cuenta con fuente y vigencia, entregados al agente de propuesta vía MCP. Cada call se vuelve contexto versionado. La cuenta tiene historia: lo que se prometió en la call de septiembre, la objeción que trabó la negociación anterior, el descuento que necesitó aprobación. Parte de eso está en el CRM; el resto quedó en las transcripciones y en las conversaciones. Cuando el agente escribe la propuesta, no ve nada de eso y parte de un template. ValorBrain transforma cada compromiso en registro versionado: lo que fue prometido, por quién, con fuente en la transcripción. El copiloto de propuesta recibe los compromisos vigentes de esa cuenta y las objeciones ya mapeadas, no un briefing genérico. El conector de HubSpot entra como fuente entre otras; el CRM sigue siendo el CRM. La objeción recurrente se vuelve aprendizaje con el caso de origen citado, y la corrección del equipo se transforma en regla para las próximas negociaciones. Los permisos quedan heredados de quien usa el agente, y la lectura sensible queda en la auditoría. La memoria de la cuenta deja de vivir en la cabeza de quien atendió y pasa a trabajar a favor de quien llega después. --- Fonte: https://valorbrain.com.br/es/verticais/vendas Espelho: https://valorbrain.com.br/es/verticais/vendas.md