ThoughtDAG: Un grafo de contexto editable para conversaciones con LLM

ThoughtDAG es una aplicación de escritorio que reemplaza el registro de chat lineal con un gráfico de contexto editable. En lugar de ocultar qué partes de una conversación alimentan la siguiente solicitud, ThoughtDAG muestra la estructura y te permite cambiarla. La idea central: el gráfico es el contexto.

Cables como contexto

En ThoughtDAG, los nodos son fuentes y mensajes; los bordes (cables) determinan qué se incluye en la próxima solicitud LLM. Puedes recortar un pasaje de un PDF, hacer una pregunta directamente desde un nodo de origen o generar una rama no relacionada para un desvío, todo mientras mantienes limpio el camino principal.

• Rama: explora una interpretación alternativa sin sobrescribir tu camino actual.
• Poda: mantén un desvío útil en el lienzo pero exclúyelo de la próxima solicitud.
• Fusiona: une evidencia seleccionada y rutas de razonamiento en una sola respuesta.
• Inspecciona: previsualiza exactamente lo que el modelo recibirá antes de la generación, incluido el orden y el número de tokens.

Una regla gobierna todo: Los cables son contexto. Sin selector de memoria oculto. Eliminar un borde realmente elimina esa rama del prompt; no es solo una ayuda visual.

Diferencias visibles y respuestas reproducibles

La interfaz muestra una diferencia de tokens cuando cambias los bordes. Por ejemplo, eliminar un desvío no relacionado sobre la cena ahorra 47 tokens. Y debido a que el prompt es determinista a partir del gráfico, el mismo prompt regenera la misma respuesta limpia: contexto reproducible.

Resultados piloto

ThoughtDAG incluye un Piloto de Reparación de Contexto con 4 modelos y 540 ejecuciones. Probó tres formas de eliminar una rama obsoleta de una respuesta fusionada:

• Eliminar solo la fuente: 68/72 corregidos
• Recomputar hacia abajo: 71/72 corregidos
• Eliminar todo el subgrafo: 72/72 corregidos

El piloto demuestra que la reparación del contexto funciona mejor cuando se poda todo el subgrafo ofensivo, exactamente lo que permite la edición de gráficos de ThoughtDAG.

Aplicación de escritorio

La aplicación está disponible como versión de escritorio (v0.3.19):

• macOS (Apple Silicon): .dmg ≈126MB, firmada y notarizada
• Windows x64: instalador ≈106MB (sin firmar; SmartScreen muestra una advertencia)
• Linux x64: .AppImage ≈133MB

Todas las versiones y el historial están en GitHub Releases. La versión de macOS se ejecuta sin terminal; la versión de Windows requiere hacer clic en "Más información" y luego "Ejecutar de todos modos" en SmartScreen.

Para quién es

Esto es para desarrolladores e investigadores que usan LLM para tareas de razonamiento largas y complejas y necesitan controlar exactamente qué contexto va en cada prompt, sin la contaminación de desvíos de chat no relacionados.