O Context Graph é uma técnica de representação de conhecimento onde decisões, políticas, exceções, precedentes, evidências e resultados são modelados como nós conectados de primeira classe em um grafo, estruturados para consumo por IA. Enquanto os sistemas de registro capturam o que aconteceu, um grafo de contexto captura o porquê, transformando o raciocínio institucional enterrado em threads do Slack, cadeias de aprovação e na cabeça das pessoas em uma estrutura consultável e legível por máquina. Isso é vital para a eficácia dos agentes; um agente lidando com uma exceção de desconto, por exemplo, não consegue determinar se isso reflete uma política vigente ou uma exceção pontual, e pode raciocinar incorretamente. Um grafo de contexto pode expor diretamente essa procedência, permitindo que os agentes percorram rastros de decisão, apliquem precedentes relevantes e raciocinem através de cadeias causais multi-hop. Diferentemente do GraphRAG, que é construído a partir de corpora de documentos estáticos, um grafo de contexto mantém a validade temporal em cada aresta, de modo que fatos superados são invalidados em vez de sobrescritos. Vale a pena avaliar os grafos de contextos para aplicações baseadas em agentes que exigem memória persistente entre sessões ou raciocínio de decisão rastreável.
