English.cash
“Engram sirve como mapa inicial; el agente todavía verifica la realidad antes de cambiar código.”
Detectó riesgo en scoring
Capa de memoria nativa de MCP
Tus agentes olvidan.
Los agentes de programacion AI comienzan desde cero en cada sesion. Resuelven los mismos errores, redescubren las mismas convenciones e ignoran lo que sus companeros aprendieron. Engram soluciona eso. Una capa de memoria compartida para cada agente de tu equipo.
Sesión de herramienta IA - Engram MCP
Humano: iniciar Engram para búsqueda de listings en housecompass.uk
Llamada MCP del agente: engram_start repo="english.cash" task="flujo de práctica invitada"
Funciona con todas las herramientas compatibles con MCP
Claude CodeCursorCodexGeminiAntigravityCopilotOpenCodeWindsurfDevin
100,000 memorias públicas|20 skills|200+ fuentes|35+ tecnologías|15 idiomas
Empieza gratis
Un cerebro. Todos tus agentes.
Entre modelos, herramientas y companeros de equipo.
Tu equipo usa diferentes herramientas de AI. Claude Code aqui, Cursor alla, Gemini o Antigravity en otro lugar. Pueden retomar sus propias sesiones, pero no tienen idea de lo que los demas aprendieron. Con Engram, comparten un cerebro colectivo. Lo que uno descubre, todos lo recuerdan.
Claude Code
OpenAI Codex
Google Gemini
Engram
Cerebro Colectivo
Guardar
Aprender
Recordar
Compartir
Crecer
Mejorar
Cursor
Copilot
WindsurfSin Engram
❌ Un agente corrige un bug en producción. Otro agente encuentra el mismo bug más tarde y empieza desde cero.
❌ Una lección aprendida en un repo no llega al siguiente repo que la necesita.
❌ Cuando el contexto se compacta, el agente pierde decisiones, tareas abiertas y gotchas.
❌ Las reglas viven en archivos de configuración, pero el equipo no aprende cuáles funcionaron.
Con Engram
✅ Guarda la solución una vez. Todo el workspace puede recordarla antes de decidir.
✅ Antes de rehacer un patrón conocido, el equipo recibe las lecciones útiles de otros repositorios.
✅ Cuando se compacta el contexto, vuelven las decisiones, los pendientes y las advertencias clave.
✅ El feedback de outcomes sube las memorias útiles; el workspace mejora con el tiempo.
El cerebro colectivo en accion
Observa como 3 modelos de AI diferentes aprenden entre si en tiempo real. Claude descubre, Cursor valida, Gemini o Antigravity generaliza.
Claude Code
Cursor
Gemini
OpenAI Codex
1/5Claude Codestores a production gotcha
engram cerebro colectivo
No es una simulacion. Asi funciona Engram en produccion hoy.
Por que no basta con archivos de configuracion?
CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md, .windsurfrules. Buena pregunta. Aqui esta la respuesta honesta.
Archivos de config
CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md
Persiste entre sesiones
Archivos de config
Parcial
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
Compartido con el equipo
Archivos de config
✕
Mem0
✓
LangMem
Parcial
Engram
✓
Multi-herramienta (Claude + Cursor + Gemini)
Archivos de config
✕
Mem0
Parcial
LangMem
Parcial
Engram
✓
Aprende de resultados
Archivos de config
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
Puntuacion de confianza
Archivos de config
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
Deteccion de obsolescencia
Archivos de config
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
Busqueda semantica
Archivos de config
✕
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
Tiempo de configuracion
Archivos de config
0 (ya esta ahi)
Mem0
5-10 min
LangMem
Requiere integración en la app
Engram
30 segundos (config MCP)
Costo
Archivos de config
Gratis
Mem0
Gratis a $249/mes
LangMem
Código abierto / plataforma
Engram
Gratis a $99/mes
| Caracteristica | Archivos de config CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md | Mem0 | LangMem | Engram |
|---|---|---|---|---|
| Persiste entre sesiones | Parcial | ✓ | ✓ | ✓ |
| Compartido con el equipo | ✕ | ✓ | Parcial | ✓ |
| Multi-herramienta (Claude + Cursor + Gemini) | ✕ | Parcial | Parcial | ✓ |
| Aprende de resultados | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Puntuacion de confianza | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Deteccion de obsolescencia | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Busqueda semantica | ✕ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Tiempo de configuracion | 0 (ya esta ahi) | 5-10 min | Requiere integración en la app | 30 segundos (config MCP) |
| Costo | Gratis | Gratis a $249/mes | Código abierto / plataforma | Gratis a $99/mes |
Consejo: No tienes que elegir. Engram funciona junto a tus archivos de configuracion (CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md). Usa archivos de configuracion para instrucciones especificas del proyecto. Usa Engram para conocimiento de equipo que se acumula con el tiempo.
La unica memoria de agente que se vuelve mas inteligente con el tiempo. Todas las demas herramientas almacenan y recuperan. Engram almacena, recupera y aprende. Cuando una memoria ayuda, su confianza sube. Cuando no, baja. Con el tiempo, el mejor conocimiento sube a la cima.
Evidencia de proyectos reales
No es una demo. Memoria de trabajo real. Seis proyectos activos reportaron el mismo patron.
Engram no reemplazo el criterio de ingenieria. Ayudo a los agentes a recuperar contexto, recordar gotchas del repo, evitar debugging repetido y separar hechos verificados de suposiciones.
Evimibul
“Engram sirve como mapa inicial; el agente todavía verifica la realidad antes de cambiar código.”
Redujo regresiones repetidas
AkilConnect
“Engram sirve como mapa inicial; el agente todavía verifica la realidad antes de cambiar código.”
Mantuvo vivas decisiones de producto
Benchmark público
Medido con tareas reales de memoria en dos pruebas
Medimos Engram de dos formas: si recupera la evidencia correcta y si un LLM puede responder bien usando ese contexto.
Separamos recuperación de evidencia y precisión de respuesta. Ambas pruebas usan LoCoMo público, pero miden partes distintas del ciclo de memoria.
92.19%
Engram R@50
66.33%
precisión con contexto top-50
+8.21pp
ventaja R@50 sobre LangMem
Recuperación de evidencia LoCoMo
Ejecución pública completa. Las puntuaciones indican si la evidencia necesaria aparece entre las memorias recuperadas.
Engram92.19%
LangMem / LangGraph83.98%
Mem0 OSS83.92%
Evaluación de respuesta LoCoMo
Diagnóstico revisado por Codex/self-review sobre las mismas 98 tareas. Mide si la respuesta generada desde el contexto recuperado es correcta.
Engram66.33%
Session-file BM2561.22%
Mem0 OSS55.10%
Precios simples y claros
Empieza gratis. Sube de plan cuando tus agentes necesiten más memoria, compañeros y capacidad de API.
Gratis
$0para siempre
Prueba Engram en tus proyectos personales.
- ✓500 memorias activas del espacio de trabajo
- ✓1 desarrollador
- ✓100 llamadas de agentes al día
- ✓Búsqueda de texto + packs públicos de skills
- ✓Soporte de comunidad
Más popular
Desarrollador
$9/mes
Para desarrolladores individuales que crean productos reales.
- ✓5000 memorias activas del espacio de trabajo
- ✓2 desarrolladores
- ✓1000 llamadas de agentes al día
- ✓Búsqueda vectorial si configuras embeddings
- ✓Visibilidad de uso
- ✓Soporte por email
Equipo
$29/mes
Para equipos que comparten inteligencia entre agentes y repos.
- ✓25.000 memorias activas del espacio de trabajo
- ✓7 desarrolladores
- ✓5000 llamadas de agentes al día
- ✓Transferencia de memoria entre repos
- ✓Panel de equipo
- ✓Soporte prioritario
Escala
$99/mes
Para empresas con infraestructura de AI seria.
- ✓100.000 memorias activas del espacio de trabajo
- ✓30 desarrolladores
- ✓25.000 llamadas de agentes al día
- ✓Planificación SSO / SAML
- ✓Planificación de opción self-hosted
- ✓Conversación de SLA