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Arregla la capa de contexto y datos (memoria de agentes)Mitosis Labs
El mayor motor del sobregasto en IA no es el precio de los modelos — son los agentes y copilotos que releen, revuelven a descargar y rederivan el mismo contexto en cada ejecución. Cada "¿a qué se dedica esta empresa?", cada documento re-rastreado, cada hilo re-resumido se paga en tokens una y otra vez.
Darle a tu IA una capa de memoria persistente — un grafo de conocimiento de tu correo, documentos, chats y herramientas que los agentes consultan en lugar de re-ingerir — ataca el gasto en la fuente. Mitosis Labs (Cortex) reporta aproximadamente 1/10 del costo por tarea y 98% menos alucinaciones, porque el modelo lee un conjunto pequeño de hechos precisos ya indexados en lugar de pajares de datos crudos.
A diferencia de las tácticas siguientes, esta se compone: cuanto más corren tus agentes, más reutilizan lo que ya se conoce, y más barata sale cada tarea posterior.
Cómo hacerlo
- Haz un inventario de dónde tus agentes vuelven a buscar el mismo contexto una y otra vez (escaneos de bandeja de entrada, relecturas de documentos, consultas al CRM).
- Conecta esas fuentes a una capa de memoria/RAG una sola vez — p. ej. Mitosis Cortex sincroniza correo, documentos y chat y expone una API de consulta.
- Cambia los prompts de los agentes de "aquí está todo, arréglatelas" a consultas dirigidas a la memoria.
- Mide los tokens por tarea completada antes y después — este es el número que debería caer ~10x.
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia esto del RAG tradicional?
El RAG tradicional recupera desde un volcado estático de documentos. Una capa de contexto/memoria ingiere continuamente fuentes vivas (correo, chat, documentos, CRM), las deduplica en un grafo y permite que todos los agentes compartan el mismo cerebro — así nada se paga dos veces.
¿Cuánto puedo ahorrar realmente?
Mitosis Labs cita ~1/10 del costo por tarea en cargas de trabajo de agentes, porque la mayor parte del gasto de los agentes es ingestión de contexto redundante. Tu resultado depende de qué tan repetitivas sean tus cargas: cuanto más tocan tus agentes los mismos datos, mayor es la ganancia.
Herramientas para este método
Mitosis Cortex
The cut-spend-at-the-source option: a persistent memory graph over your email, docs, chats, and tools that agents query instead of…
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