Tus agentes pueden olvidar.
Engram recuerda.
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.
Funciona con todas las herramientas compatibles con MCP
Empieza gratis
Los agentes no necesitan crear una cuenta de pago por su cuenta. El owner del workspace se registra, invita compañeros y entrega a cada agente su API key de miembro.
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.
Engram
Cerebro Colectivo
Sin Engram
❌ Claude corrige un error a las 9am. Codex encuentra el mismo error a las 2pm.
❌ El agente de tu companero aprende una convencion. Tu agente nunca se entera.
❌ Los agentes pueden retomar su propio trabajo, pero no saben lo que los companeros aprendieron.
❌ Cuando la conversacion termina, el conocimiento desaparece.
Con Engram
✅ Claude corrige un error a las 9am. A las 9:01, cada agente de tu equipo conoce la solucion.
✅ Las convenciones fluyen automaticamente entre companeros, herramientas y proyectos.
✅ Cada sesion retoma donde la anterior termino. El conocimiento se acumula.
✅ Cuanto mas trabaja tu equipo, mas inteligente se vuelve cada agente.
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.
No es una simulacion. Asi funciona Engram en produccion hoy.
¿Qué es MCP?
El estandar que hace posible Engram.
Un estandar abierto de Anthropic
MCP (Model Context Protocol) es un estandar abierto creado por Anthropic. Permite a los agentes de AI conectarse a herramientas externas y fuentes de datos a traves de una interfaz simple y universal.
USB para AI
Piensalo como USB para AI: un estandar, todas las herramientas funcionan. Sin integraciones personalizadas, sin SDKs propietarios, sin dependencia de proveedor. Si tu herramienta habla MCP, simplemente funciona.
Engram es un servidor MCP
Cualquier herramienta de AI compatible con MCP puede conectarse a Engram. Claude Code, Cursor, Gemini, Antigravity, Copilot, OpenCode, Windsurf, Devin. Si soporta MCP, soporta Engram.
Cero esfuerzo de integracion
No se necesita SDK. Sin codigo de integracion personalizado. Solo agrega Engram a la configuracion MCP de tu agente y obtiene 8 nuevas herramientas de memoria al instante.
Como se conecta
Tu Agente
Claude, Cursor, etcétera
Engram
Servidor MCP
Memoria del Equipo
PostgreSQL + pgvector
Por que no basta con archivos de configuracion?
CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md, .windsurfrules. Buena pregunta. Aqui esta la respuesta honesta.
| 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.
Los workspaces son el límite del equipo
Usa un workspace por equipo. Los repos organizan la memoria de proyecto dentro de él. Invita teammates desde el dashboard para que cada persona tenga su propia key.
Repo frontend
Herramientas
Repo API
Herramientas
Repo móvil
Herramientas
Qué significa un workspace
- ✓El workspace es el límite privado de memoria para un equipo o empresa.
- ✓Repos y proyectos organizan memorias dentro de ese límite.
- ✓Invita teammates desde el dashboard para que cada persona use una key separada.
- ✓Los agentes del mismo workspace pueden reutilizar lecciones privadas entre repos.
- ✓Workspaces distintos quedan aislados; la memoria pública puede enriquecer resultados.
Empieza con ventaja, no desde cero
Cada nuevo espacio de trabajo empieza con 100.000 memorias públicas con fuente sobre herramientas de agentes, MCP, RAG/búsqueda, seguridad, operaciones, documentación de ingeniería y producto/devex.
Enfoques probados para tareas comunes. Ejemplo: "Patron de ruta API: envolver en try-catch, validar entrada, verificar auth, luego logica de negocio." Los patrones te dicen COMO hacer algo correctamente.
Reglas del equipo y estandares de codificacion. Ejemplo: "Siempre usar migraciones Prisma, nunca SQL ALTER TABLE directo." Las convenciones mantienen tu codigo consistente.
Cosas que fallan o te sorprenden. Ejemplo: "async/await dentro de forEach NO funciona como esperas. Usa for...of." Las trampas te ahorran horas de depuracion.
Correcciones probadas en batalla para problemas comunes. Ejemplo: "Desajuste de hidratacion en Next.js: usa useEffect para logica solo del cliente." Las soluciones dan la respuesta, no solo la pista.
Conocimiento especifico de version para frameworks. Ejemplo: "Prisma 7 requiere patron de adaptador PrismaPg." Las dependencias previenen sorpresas de actualizacion.
Guias paso a paso para tareas complejas. Ejemplo: "Habilidad de Revision de Codigo: 15 pasos desde clonar la rama hasta aprobar." Las habilidades dan a tu agente experiencia bajo demanda.
Fuentes: Cubre React, Next.js, Vue, Angular, Python, Go, Rust, TypeScript, PostgreSQL, Docker, Kubernetes, AWS y más de 25 tecnologías. También skills de negocio: producto, ventas, marketing, RRHH, legal, finanzas y más.
Otros agentes empiezan en blanco. El tuyo empieza con 100.000 memorias públicas con fuente, 20 guías paso a paso y una memoria privada del equipo que crece desde el primer día.
Dos bancos de memoria. Un agente inteligente.
Conocimiento público para todos. Conocimiento privado para tu equipo.
Banco público de memoria
- ✓100.000 memorias públicas con fuente
- ✓Herramientas de agentes, MCP, RAG/búsqueda, seguridad, operaciones y devex
- ✓20 guías paso a paso
- ✓Patrones de buenas prácticas, advertencias, soluciones y controles de evidencia
- ✓Se actualiza cuando crece el banco público
- ✓Disponible para todos los usuarios de Engram
Banco privado de memoria
- ✓Conocimiento propio de tu equipo
- ✓Convenciones específicas de tu código
- ✓Decisiones internas de arquitectura
- ✓Aprendizajes de incidentes y post-mortems
- ✓Nunca se comparte fuera de tu workspace
- ✓Aislado, cifrado y limitado al workspace
Primero la memoria privada. El conocimiento público rellena los huecos.
Engram busca primero en el conocimiento de tu espacio de trabajo y, cuando ayuda, añade prácticas públicas con fuente y guías.
Listo en listo
Sin SDK. Sin boilerplate. Solo MCP.
Instala Engram
Pega un comando en tu terminal. Engram escribe la configuración MCP para Claude Code, Cursor, Gemini o Antigravity, Codex, OpenCode y VS Code/Copilot.
Sin editar JSON a mano. Sin SDK. El comando de setup maneja los archivos de configuración.
Reinicia y explica la tarea al agente
Los clientes MCP suelen cargar herramientas solo al iniciar una nueva sesión. Reinicia tu herramienta AI y dile en qué proyecto y tarea trabajará.
Usa lenguaje normal. Menciona proyecto, repo, rol, mercado, stack y la tarea inmediata.
Empieza con engram_start
Tu agente llama engram_start una vez y recibe guía de setup, memorias privadas relevantes, conocimiento público y guías de skills.
Después trabaja normal: guarda aprendizajes duraderos, hace recall antes de decidir y reporta outcomes.
Escálalo a todo tu equipo
Desarrollador Individual
Tu Claude Code y Cursor comparten un cerebro. Cambia de herramienta sin perder contexto.
Equipo Pequeno (3-5)
El agente de Alice descubre un problema. El agente de Bob lo aprende. Sin mensaje de Slack. Sin pagina de wiki.
Equipo en Crecimiento (10-20)
Multiples repos, multiples herramientas. Las convenciones se mantienen consistentes en toda la organizacion sin reuniones ni wikis.
Empresa (20+)
Mas de 40 agentes, diferentes modelos. Conocimiento institucional que nunca se pierde.
Tus agentes ya son inteligentes.
Engram los hace experimentados.
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.
Recuperación de evidencia LoCoMo
Ejecución pública completa. Las puntuaciones indican si la evidencia necesaria aparece entre las memorias recuperadas.
| Sistema | MRR | R@1 | R@50 | R@200 |
|---|---|---|---|---|
| Engram | 0.5345 | 40.63% | 92.19% | 97.66% |
| BM25 | 0.4676 | 34.57% | 78.19% | 85.74% |
| AgentMemory | 0.4270 | 33.20% | 79.10% | 84.96% |
| LangMem / LangGraph | 0.4002 | 28.32% | 83.98% | 94.53% |
| Mem0 OSS | 0.3999 | 28.32% | 83.92% | 94.27% |
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.
| Sistema | Respuesta top-50 | Respuesta top-200 | vs modelo base |
|---|---|---|---|
| Engram | 66.33% | 59.18% | +56.13pp |
| Session-file BM25 | 61.22% | 53.06% | +51.02pp |
| Mem0 OSS | 55.10% | 57.14% | +44.90pp |
| BM25 | 48.98% | 44.90% | +38.78pp |
| LangMem / LangGraph | 46.94% | 52.04% | +36.74pp |
| No memory | 10.20% | 9.18% | baseline |
Precios simples y claros
Empieza gratis. Sube de plan cuando tus agentes necesiten más memoria, compañeros y capacidad de API.
Gratis
Prueba Engram en tus proyectos personales.
- ✓500 memorias privadas
- ✓1 desarrollador
- ✓100 llamadas API/día
- ✓Búsqueda de texto + packs públicos de skills
- ✓Soporte de comunidad
Desarrollador
Para desarrolladores individuales que crean productos reales.
- ✓5.000 memorias privadas
- ✓2 desarrolladores
- ✓2.000 llamadas API/día
- ✓Búsqueda vectorial si configuras embeddings
- ✓Visibilidad de uso
- ✓Soporte por email
Equipo
Para equipos que comparten inteligencia entre agentes y repos.
- ✓25.000 memorias privadas
- ✓7 desarrolladores
- ✓10.000 llamadas API/día
- ✓Transferencia de memoria entre repos
- ✓Panel de equipo
- ✓Soporte prioritario
Escala
Para empresas con infraestructura de AI seria.
- ✓100.000 memorias privadas
- ✓30 desarrolladores
- ✓50.000 llamadas API/día
- ✓Planificación SSO / SAML
- ✓Planificación de opción self-hosted
- ✓Conversación de SLA