Engram convient mieux si
Choisissez Engram pour une mémoire MCP gérée entre agents, dépôts et coéquipiers, avec récupération explicite après compaction du contexte.
Benchmark public
Engram face à LangMem / LangGraph
Comparez Engram et LangMem / LangGraph sur des tâches publiques de mémoire LoCoMo. Les résultats obtenus avec la même méthode sont affichés lorsqu'ils sont disponibles, avec leurs limites.
Engram92.19%
LangMem / LangGraph83.98%
La réponse courte
LangMem / LangGraph convient mieux si
Choisissez LangMem si vous construisez déjà avec LangGraph et souhaitez intégrer des primitives de mémoire.
Ce que cette page ne prouve pas
Le test utilise les mêmes tâches publiques, sans mesurer toute la pile LangGraph.
Ce que disent les chiffres
Comparaison directe
+8.21 pp
Engram mène de 8.21 points sur R@50.
+19.39 pp
Engram mène de 19.39 points en exactitude des réponses.
| Critère | Engram | LangMem / LangGraph |
|---|---|---|
| Forme principale | Mémoire gérée pour équipes d'agents | Outils mémoire pour applications LangGraph |
| Mode de livraison | MCP · Intégré | Bibliothèque Python et stores LangGraph |
| Usage multi-outils | Pris en charge | Possible via votre application |
| Récupération après compaction | Intégré | Non mesuré ici |
| Apprentissage équipe et inter-dépôts | Intégré | Non mesuré ici |
| Preuve de réponse, même méthode | Pris en charge | Pris en charge |
Questions des acheteurs
Engram et LangMem / LangGraph ont-ils été testés pareil ?
Les valeurs marquées utilisent la même tâche publique LoCoMo, la même profondeur et la même règle. Nous ne mélangeons pas d'autres protocoles.
Le meilleur score de recherche désigne-t-il automatiquement le meilleur produit ?
Non. La recherche mesure la présence de preuves utiles; l'exactitude mesure leur effet sur la réponse. Exploitation, confidentialité, intégrations et coût restent distincts.
Quel produit choisir ?
Engram pour un service MCP prêt à l'emploi; LangMem pour intégrer la mémoire dans une application LangGraph.
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.