Engram encaja mejor si
Elige Engram si quieres una memoria MCP gestionada que funcione entre agentes, repositorios y compañeros, con recuperación explícita tras compactar el contexto.
Benchmark público
Engram frente a LangMem / LangGraph
Compara Engram y LangMem / LangGraph en tareas públicas de memoria LoCoMo. Se muestran resultados con el mismo método cuando están disponibles, junto con sus límites.
Engram92.19%
LangMem / LangGraph83.98%
La respuesta corta
LangMem / LangGraph encaja mejor si
Elige LangMem si ya construyes con LangGraph y quieres primitivas de memoria para integrar en tu aplicación.
Lo que esta página no demuestra
La prueba usa las mismas tareas públicas de recuperación y respuesta; no mide toda la plataforma LangGraph.
Qué dicen los números
Comparación directa
+8.21 pp
Engram aventaja por 8.21 puntos porcentuales en R@50.
+19.39 pp
Engram aventaja por 19.39 puntos porcentuales en precisión de respuesta.
| Criterio | Engram | LangMem / LangGraph |
|---|---|---|
| Forma principal del producto | Memoria gestionada para equipos de agentes | Kit de memoria para aplicaciones LangGraph |
| Modelo de entrega | MCP · Incluido | Biblioteca Python y almacenes LangGraph |
| Uso entre herramientas | Compatible | Posible mediante tu aplicación |
| Recuperación tras compactación | Incluido | No medido aquí |
| Aprendizaje de equipo y entre repositorios | Incluido | No medido aquí |
| Evidencia de respuesta con el mismo método | Compatible | Compatible |
Preguntas de compradores
¿Engram y LangMem / LangGraph se probaron igual?
Los valores marcados con el mismo método usan la misma tarea pública LoCoMo, profundidad y regla de puntuación. No mezclamos resultados publicados con otros protocolos.
¿La mayor recuperación significa automáticamente el mejor producto?
No. La recuperación mide si aparece evidencia útil; la precisión mide si ayuda a responder bien. Operación, privacidad, integraciones y coste son decisiones distintas.
¿Qué producto debería elegir?
Engram para memoria MCP lista entre clientes; LangMem para integrar memoria dentro de una aplicación LangGraph.
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.