ThoughtDAG 是一个开源的、以本地优先的工作区，它将对话边视为控制模型上下文的机制。每个问答交互作为一个节点，只有上游连接的节点会被序列化到下一个模型请求中。
- 移除一条边会从实际输入中消除该分支，而不仅仅是可视化层面。
- 作者正在进行一项试点基准测试，包含三类扰动：无关但合理的分支、过时的假设和相互矛盾的证据。
- 比较在固定设置下进行，涵盖干净证据（C0）、污染上下文（C1）、显式图移除（C2）和自动摘要（C3）。
- 该工具支持 Ollama 进行本地推理以及任意 OpenAI 兼容端点，所有数据均存储在本地。
作者正在寻求运行本地模型用户的反馈，包括合适的模型/上下文组合、缺失的真实世界污染案例，以及在较小上下文窗口中显式剪枝与检索的效用。