የህዝብ benchmark

Engram ከLangMem / LangGraph ጋር

Engramን እና LangMem / LangGraphን በክፍት LoCoMo የማህደረ ትውስታ ተግባራት ላይ ያወዳድሩ። በተመሳሳይ ዘዴ የተገኙ ውጤቶች ሲኖሩ ከዘዴና ገደቦች ጋር ይታያሉ።

Engram92.19%

LangMem / LangGraph83.98%

አጭር መልስ

Engram የሚሻለው

በወኪሎች፣ በኮድ ማከማቻዎችና በቡድን መካከል የሚሰራ እና ከcontext መጠቅለል በኋላ የሚያገግም የሚተዳደር MCP ማህደረ ትውስታ ከፈለጉ Engramን ይምረጡ።

በLangGraph ላይ application እየገነቡ የmemory ክፍሎችን ማገናኘት ከፈለጉ LangMemን ይምረጡ።

ሙከራው ተመሳሳይ ክፍት ተግባሮችን ይጠቀማል፤ ሙሉውን LangGraph stack አይለካም።

ቁጥሮቹ የሚሉት

ተመሳሳይ ክፍት data እና scoring

+8.21 pp

Engram በR@50 8.21 ነጥብ ይመራል።

+19.39 pp

Engram በanswer accuracy 19.39 ነጥብ ይመራል።

የውሳኔ ነጥብ	Engram	LangMem / LangGraph
ዋና የምርት ቅርጽ	ለagent ቡድኖች የሚተዳደር memory	ለLangGraph apps memory toolkit
የአቅርቦት መንገድ	MCP · አብሮ የተሰራ	Python library እና LangGraph stores
በመሣሪያዎች መካከል	የተደገፈ	በእርስዎ application
ከመጠቅለል በኋላ መመለስ	አብሮ የተሰራ	እዚህ አልተለካም
የቡድንና የrepo ትምህርት	አብሮ የተሰራ	እዚህ አልተለካም
በተመሳሳይ ዘዴ የመልስ ማስረጃ	የተደገፈ	የተደገፈ

Engram እና LangMem / LangGraph በተመሳሳይ ተፈትነዋል?

same-method የተባሉ ውጤቶች ተመሳሳይ LoCoMo task፣ depth እና scoring rule ይጠቀማሉ፤ ሌሎች protocol አንቀላቅልም።

ከፍተኛ retrieval ሁልጊዜ ምርጥ product ነው?

አይደለም። Retrieval ማስረጃ መገኘቱን፣ accuracy ትክክለኛ መልስን ይለካል። operation፣ privacy፣ integration እና cost የተለዩ ናቸው።

የትኛውን ልምረጥ?

ለready MCP Engram፤ በLangGraph app ውስጥ memory ለማካተት LangMem።

Evidence retrievalን እና answer accuracyን እንለያያለን። ሁለቱም public LoCoMo ይጠቀማሉ፣ ግን የmemory loop የተለያዩ ክፍሎችን ይለካሉ።