English.cash
“Engram donne la carte de départ; l'agent vérifie ensuite le terrain avant de modifier le code.”
A détecté un risque de scoring
Couche de mémoire native MCP
Vos agents oublient.
Les agents de programmation AI repartent de zero a chaque session. Ils resolvent les memes bugs, redecouvrent les memes conventions et ignorent ce que leurs collegues ont appris. Engram resout ca. Une couche de memoire partagee pour chaque agent de votre equipe.
Session outil IA - Engram MCP
Humain : démarrer Engram pour la recherche de listings housecompass.uk
Appel MCP de l’agent : engram_start repo="english.cash" task="parcours invité"
Fonctionne avec tous les outils compatibles MCP
Claude CodeCursorCodexGeminiAntigravityCopilotOpenCodeWindsurfDevin
100,000 mémoires publiques|20 skills|200+ sources|35+ intégrations|15 langues
Commencer gratuitement
Un cerveau. Tous vos agents.
Entre modeles, outils et coequipiers.
Votre equipe utilise differents outils AI. Claude Code ici, Cursor la, Gemini ou Antigravity ailleurs. Ils peuvent reprendre leurs propres sessions, mais ils ignorent ce que les autres ont appris. Avec Engram, ils partagent un cerveau collectif. Ce que l'un decouvre, tous s'en souviennent.
Claude Code
OpenAI Codex
Google Gemini
Engram
Cerveau Collectif
Stocker
Apprendre
Rappeler
Partager
Evoluer
Ameliorer
Cursor
Copilot
WindsurfSans Engram
❌ Un agent corrige un bug en production. Un autre agent rencontre le même bug plus tard et repart de zéro.
❌ Une leçon apprise dans un repo n’arrive pas au repo suivant qui en a besoin.
❌ Après compaction du contexte, l’agent perd les décisions, les tâches ouvertes et les gotchas.
❌ Les règles restent dans les fichiers de config, mais l’équipe ne sait pas lesquelles ont vraiment aidé.
Avec Engram
✅ Stocke la solution une fois. Tout le workspace peut la rappeler avant de décider.
✅ Avant de reconstruire une méthode connue, l’équipe reçoit les enseignements utiles des autres dépôts.
✅ Après la compression du contexte, les décisions, les tâches ouvertes et les points d’attention reviennent avec le travail.
✅ Le feedback d’outcome remonte les mémoires utiles; le workspace apprend avec le temps.
Le cerveau collectif en action
Regardez 3 modeles AI differents apprendre les uns des autres en temps reel. Claude decouvre, Cursor valide, Gemini ou Antigravity generalise.
Claude Code
Cursor
Gemini
OpenAI Codex
1/5Claude Codestores a production gotcha
engram cerveau collectif
Pas une simulation. C'est comme ca qu'Engram fonctionne en production aujourd'hui.
Pourquoi les fichiers de configuration ne suffisent pas?
CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md, .windsurfrules. Bonne question. Voici la reponse honnete.
Fichiers de config
CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md
Persiste entre sessions
Fichiers de config
Partiel
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
Partage avec l'equipe
Fichiers de config
✕
Mem0
✓
LangMem
Partiel
Engram
✓
Multi-outil (Claude + Cursor + Gemini)
Fichiers de config
✕
Mem0
Partiel
LangMem
Partiel
Engram
✓
Apprend des resultats
Fichiers de config
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
Score de confiance
Fichiers de config
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
Detection d'obsolescence
Fichiers de config
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
Recherche semantique
Fichiers de config
✕
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
Temps de configuration
Fichiers de config
0 (deja la)
Mem0
5-10 min
LangMem
Nécessite une intégration dans l’app
Engram
30 secondes (config MCP)
Cout
Fichiers de config
Gratuit
Mem0
Gratuit a 249$/mois
LangMem
Código abierto / plataforma
Engram
Gratuit a 99$/mois
| Fonctionnalite | Fichiers de config CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md | Mem0 | LangMem | Engram |
|---|---|---|---|---|
| Persiste entre sessions | Partiel | ✓ | ✓ | ✓ |
| Partage avec l'equipe | ✕ | ✓ | Partiel | ✓ |
| Multi-outil (Claude + Cursor + Gemini) | ✕ | Partiel | Partiel | ✓ |
| Apprend des resultats | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Score de confiance | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Detection d'obsolescence | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Recherche semantique | ✕ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Temps de configuration | 0 (deja la) | 5-10 min | Nécessite une intégration dans l’app | 30 secondes (config MCP) |
| Cout | Gratuit | Gratuit a 249$/mois | Código abierto / plataforma | Gratuit a 99$/mois |
Conseil : Vous n'avez pas a choisir. Engram fonctionne avec vos fichiers de config (CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md). Utilisez les fichiers de config pour les instructions specifiques au projet. Utilisez Engram pour le savoir d'equipe qui s'accumule avec le temps.
La seule memoire d'agent qui devient plus intelligente avec le temps. Tous les autres outils stockent et recuperent. Engram stocke, recupere et apprend. Quand une memoire aide, sa confiance monte. Sinon, elle descend. Avec le temps, le meilleur savoir remonte en haut.
Preuve terrain
Pas une demo. De la memoire issue du vrai travail. Six projets actifs ont montre le meme pattern.
Engram ne remplace pas le jugement d'ingenierie. Il aide les agents a retrouver le contexte, retenir les gotchas du repo, eviter le debug repete et distinguer faits verifies et hypotheses.
Evimibul
“Engram donne la carte de départ; l'agent vérifie ensuite le terrain avant de modifier le code.”
A réduit les régressions répétées
AkilConnect
“Engram donne la carte de départ; l'agent vérifie ensuite le terrain avant de modifier le code.”
A gardé les décisions produit vivantes
Benchmark public
Mesuré sur de vraies tâches mémoire avec deux contrôles
Nous mesurons Engram de deux façons : retrouve-t-il la bonne preuve, puis le modèle répond-il correctement avec ce contexte ?
Nous séparons la récupération de preuves et la justesse de réponse. Les deux utilisent LoCoMo public, mais mesurent deux étapes différentes.
92.19%
Engram R@50
66.33%
justesse avec contexte top-50
+8.21pp
avance R@50 sur LangMem
Récupération de preuves LoCoMo
Run public complet. Les scores indiquent si la preuve source nécessaire apparaît dans les mémoires récupérées.
Engram92.19%
LangMem / LangGraph83.98%
Mem0 OSS83.92%
Évaluation des réponses LoCoMo
Diagnostic relu par Codex/self-review sur les mêmes 98 tâches. Mesure si la réponse générée depuis le contexte récupéré est correcte.
Engram66.33%
Session-file BM2561.22%
Mem0 OSS55.10%
Tarifs simples et clairs simples y claros
Commencez gratuitement. Passez à un plan supérieur quand vos agents ont besoin de plus de mémoire, de coéquipiers et de capacité API.
Gratuit
$0para siempre
Essayez Engram sur vos projets personnels.
- ✓500 mémoires actives de l’espace de travail
- ✓1 développeur
- ✓100 appels d’agents par jour
- ✓Recherche textuelle + packs publics de skills
- ✓Soporte comunitario
Más popular
Développeur
$9/mes
Pour les développeurs solo qui livrent de vrais produits.
- ✓5 000 mémoires actives de l’espace de travail
- ✓2 développeurs
- ✓1 000 appels d’agents par jour
- ✓Búsqueda vectorial cuando hay embeddings
- ✓Visibilidad de uso
- ✓Support par email
Équipe
$29/mes
Para equipos que comparten inteligencia entre agentes y repos.
- ✓25 000 mémoires actives de l’espace de travail
- ✓7 développeurs
- ✓5 000 appels d’agents par jour
- ✓Transferencia de memoria entre repos
- ✓Panel de equipo
- ✓Support prioritaire
Grande equipe
$99/mes
Para empresas con infraestructura AI seria.
- ✓100 000 mémoires actives de l’espace de travail
- ✓30 développeurs
- ✓25 000 appels d’agents par jour
- ✓Planificación SSO / SAML
- ✓Planificación de opción self-hosted
- ✓Conversación de SLA