आपके Agent भूल सकते हैं।
Engram याद रखता है।
AI कोडिंग Agent हर सेशन में शून्य से शुरू करते हैं। वे वही बग्स हल करते हैं, वही नियम फिर से खोजते हैं, और अपने साथियों ने जो सीखा उसे अनदेखा करते हैं। Engram इसे ठीक करता है। आपकी टीम के हर Agent के लिए एक साझा मेमोरी लेयर।
सभी MCP-संगत टूल्स के साथ काम करता है
Free शुरू करें
Agents को खुद paid account बनाने की जरूरत नहीं. Workspace owner signup करता है, teammates invite करता है और हर agent को सही member API key देता है.
एक दिमाग। सभी Agent।
मॉडल, टूल्स और टीम सदस्यों के बीच।
आपकी टीम अलग-अलग AI टूल्स इस्तेमाल करती है। यहां Claude Code, वहां Cursor, कहीं और Gemini या Antigravity। वे अपने सेशन जारी रख सकते हैं, लेकिन उन्हें पता नहीं कि दूसरों ने क्या सीखा। Engram के साथ, वे एक सामूहिक दिमाग साझा करते हैं। एक जो खोजता है, सब याद रखते हैं।
Engram
सामूहिक दिमाग
Engram के बिना
❌ Claude सुबह 9 बजे एक बग ठीक करता है। Codex दोपहर 2 बजे उसी बग से टकराता है।
❌ आपके साथी का Agent एक नियम सीखता है। आपका Agent इसके बारे में कभी नहीं जानता।
❌ Agent अपना काम जारी रख सकते हैं, लेकिन साथियों ने क्या सीखा यह नहीं जानते।
❌ जब बातचीत खत्म होती है, ज्ञान गायब हो जाता है।
Engram के साथ
✅ Claude सुबह 9 बजे एक बग ठीक करता है। 9:01 तक, टीम का हर Agent समाधान जानता है।
✅ नियम स्वचालित रूप से साथियों, टूल्स और प्रोजेक्ट्स के बीच बहते हैं।
✅ हर सेशन वहीं से शुरू होता है जहां पिछला खत्म हुआ। ज्ञान जमा होता जाता है।
✅ टीम जितना अधिक काम करती है, हर Agent उतना अधिक स्मार्ट होता जाता है।
सामूहिक दिमाग कार्रवाई में
देखें कि 3 अलग-अलग AI मॉडल रीयलटाइम में एक-दूसरे से कैसे सीखते हैं। Claude खोजता है, Cursor सत्यापित करता है, Gemini या Antigravity सामान्यीकरण करता है।
यह सिमुलेशन नहीं है। Engram आज प्रोडक्शन में ऐसे ही काम करता है।
MCP क्या है?
वह मानक जो Engram को संभव बनाता है।
Anthropic का एक खुला मानक
MCP (Model Context Protocol) Anthropic द्वारा बनाया गया एक खुला मानक है। यह AI Agent को एक सरल, सार्वभौमिक इंटरफेस के माध्यम से बाहरी टूल्स और डेटा स्रोतों से कनेक्ट करने देता है।
AI के लिए USB
इसे AI के लिए USB समझें: एक मानक, हर टूल काम करता है। कोई कस्टम इंटीग्रेशन नहीं, कोई प्रोप्राइटरी SDK नहीं, कोई वेंडर लॉक-इन नहीं। अगर आपका टूल MCP बोलता है, तो यह बस काम करता है।
Engram एक MCP सर्वर है
कोई भी MCP-संगत AI टूल Engram से कनेक्ट हो सकता है। Claude Code, Cursor, Gemini, Antigravity, Copilot, OpenCode, Windsurf, Devin.। अगर यह MCP सपोर्ट करता है, तो यह Engram सपोर्ट करता है।
शून्य इंटीग्रेशन प्रयास
SDK की आवश्यकता नहीं। कस्टम इंटीग्रेशन कोड नहीं। बस अपने एजेंट की MCP कॉन्फिग में Engram जोड़ें और उसे तुरंत 8 नए मेमोरी टूल मिल जाएं।
कैसे कनेक्ट होता है
आपका Agent
Claude, Cursor आदि
Engram
MCP server
टीम मेमोरी
PostgreSQL + pgvector
सिर्फ कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें क्यों काफ़ी नहीं?
CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md, .windsurfrules। अच्छा सवाल। यहां ईमानदार जवाब है।
| फीचर | कॉन्फिग फाइल्स CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md | Mem0 | LangMem | Engram |
|---|---|---|---|---|
| सेशन के बीच बना रहता है | आंशिक | ✓ | ✓ | ✓ |
| टीम में साझा | ✕ | ✓ | आंशिक | ✓ |
| क्रॉस-टूल (Claude + Cursor + Gemini) | ✕ | आंशिक | आंशिक | ✓ |
| परिणामों से सीखता है | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| विश्वास स्कोरिंग | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| पुरानापन पहचान | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| सिमैंटिक सर्च | ✕ | ✓ | ✓ | ✓ |
| सेटअप समय | 0 (पहले से मौजूद) | 5-10 मिनट | App wiring चाहिए | 30 सेकंड (MCP कॉन्फिग) |
| लागत | मुफ्त | मुफ्त से $249/माह | Código abierto / plataforma | मुफ्त से $99/माह |
सुझाव: आपको चुनने की जरूरत नहीं। Engram आपकी कॉन्फिग फाइल्स (CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md) के साथ काम करता है। प्रोजेक्ट-विशिष्ट निर्देशों के लिए कॉन्फिग फाइल्स का उपयोग करें। समय के साथ जमा होने वाले टीम ज्ञान के लिए Engram का उपयोग करें।
एकमात्र Agent मेमोरी जो समय के साथ स्मार्ट होती जाती है। हर दूसरा टूल स्टोर और रिट्रीव करता है। Engram स्टोर करता है, रिट्रीव करता है, और सीखता है। जब कोई मेमोरी मदद करती है, तो उसका विश्वास बढ़ता है। जब नहीं, तो घटता है। समय के साथ, सबसे अच्छा ज्ञान शीर्ष पर आता है।
Workspace आपकी team की memory boundary है
एक team के लिए एक workspace रखें. repo और project नाम उसके अंदर memory organize करते हैं. teammates को dashboard से invite करें ताकि हर person की अलग key हो.
फ्रंटएंड repo
Tools
API repo
Tools
मोबाइल repo
Tools
Workspace का मतलब
- ✓Workspace किसी team या company की private memory boundary है.
- ✓Repos और projects उसी boundary के अंदर memories organize करते हैं.
- ✓Teammates को dashboard से invite करें ताकि हर person अलग key इस्तेमाल करे.
- ✓Same workspace के agents repos के बीच private lessons reuse कर सकते हैं.
- ✓Different workspaces isolated रहते हैं; public memory results को enrich कर सकती है.
शून्य से नहीं, आगे से शुरू करें
हर नया वर्कस्पेस Agent tools, MCP, RAG/search, security, ops, engineering docs और product/devex पर 100,000 स्रोत-युक्त सार्वजनिक memories के साथ शुरू होता है।
सामान्य कार्यों के लिए सिद्ध दृष्टिकोण। उदाहरण: "API रूट पैटर्न: try-catch रैपर, इनपुट मान्य करें, auth जांचें, फिर बिजनेस लॉजिक।" पैटर्न बताते हैं कि कुछ सही तरीके से कैसे करें।
टीम नियम और कोडिंग मानक। उदाहरण: "हमेशा Prisma माइग्रेशन का उपयोग करें, कभी कच्चा SQL ALTER TABLE नहीं।" नियम आपके कोडबेस को सुसंगत रखते हैं।
जो चीजें टूटती हैं या चौंकाती हैं। उदाहरण: "forEach के अंदर async/await अपेक्षित रूप से काम नहीं करता। for...of का उपयोग करें।" जाल घंटों की डिबगिंग बचाते हैं।
सामान्य समस्याओं के लिए युद्ध-परीक्षित समाधान। उदाहरण: "Next.js हाइड्रेशन बेमेल: क्लाइंट-ओनली लॉजिक के लिए useEffect का उपयोग करें।" समाधान जवाब देते हैं, सिर्फ संकेत नहीं।
फ्रेमवर्क के लिए संस्करण-विशिष्ट ज्ञान। उदाहरण: "Prisma 7 को PrismaPg एडॉप्टर पैटर्न की आवश्यकता है।" निर्भरताएं अपग्रेड आश्चर्यों को रोकती हैं।
जटिल कार्यों के लिए चरण-दर-चरण गाइड। उदाहरण: "कोड रिव्यू कौशल: ब्रांच पुल से अनुमोदन तक 15 कदम।" कौशल आपके Agent को मांग पर विशेषज्ञता देते हैं।
स्रोत: कवरेज: React, Next.js, Vue, Angular, Python, Go, Rust, TypeScript, PostgreSQL, Docker, Kubernetes, AWS और 25+ और प्रौद्योगिकियां। साथ ही व्यावसायिक कौशल: उत्पाद प्रबंधन, बिक्री, मार्केटिंग, एचआर, कानूनी, वित्त और अधिक।
दूसरे Agent खाली शुरू करते हैं। आपका Agent 100,000 स्रोत-युक्त सार्वजनिक memories, 20 step-by-step guides और पहले दिन से बढ़ने वाली private team memory के साथ शुरू करता है।
दो memory banks. एक smart agent.
Public knowledge सबके लिए. Private knowledge आपकी team के लिए.
Public memory bank
- ✓100,000 स्रोत-युक्त सार्वजनिक memories
- ✓Agent tools, MCP, RAG/search, security, ops और devex
- ✓20 चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाएँ
- ✓Best-practice patterns, gotchas, solutions और evidence checks
- ✓Public bank बढ़ने पर update होता है
- ✓Disponible para todos los usuarios de Engram
Private memory bank
- ✓आपकी team की proprietary knowledge
- ✓आपके codebase की specific conventions
- ✓Decisiones internas de arquitectura
- ✓Aprendizajes de incidentes y post-mortems
- ✓आपके workspace के बाहर कभी share नहीं होता
- ✓Isolated, encrypted, और workspace-scoped
पहले private memory. Public knowledge gaps भरता है.
Engram पहले आपके workspace knowledge को खोजता है, फिर मददगार होने पर source-aware public practices और guides जोड़ता है.
30 सेकंड में तैयार
SDK नहीं. Boilerplate नहीं. सिर्फ MCP.
Engram install करें
Terminal में एक command paste करें. Engram Claude Code, Cursor, Gemini या Antigravity, Codex, OpenCode और VS Code/Copilot के लिए MCP config लिखता है.
Manual JSON editing नहीं. SDK नहीं. Setup command config files संभालता है.
Restart करें, फिर agent को task बताएं
MCP clients आमतौर पर tools को नई session शुरू होने पर load करते हैं. अपना AI tool restart करें, फिर बताएं कि वह किस project और task पर काम कर रहा है.
Usa lenguaje normal. Menciona proyecto, repo, rol, mercado, stack y la tarea inmediata.
engram_start से शुरू करें
आपका agent एक बार engram_start call करता है और setup guidance, relevant private memories, public knowledge और skill guides पाता है.
उसके बाद वह normal काम करता है: durable learnings store करता है, decisions से पहले recall करता है और outcomes report करता है.
अपनी पूरी टीम तक बढ़ाएं
अकेला डेवलपर
आपका Claude Code और Cursor एक दिमाग साझा करते हैं। संदर्भ खोए बिना टूल बदलें।
छोटी टीम (3-5)
Alice का Agent एक समस्या खोजता है। Bob का Agent उसे सीखता है। Slack संदेश की जरूरत नहीं। Wiki पेज की जरूरत नहीं।
बढ़ती टीम (10-20)
कई रिपो, कई टूल। मीटिंग या wiki के बिना पूरे संगठन में नियम सुसंगत रहते हैं।
एंटरप्राइज (20+)
40+ Agent, अलग-अलग मॉडल। संस्थागत ज्ञान जो कभी नहीं खोता।
आपके Agent पहले से स्मार्ट हैं।
Engram उन्हें अनुभवी बनाता है।
पब्लिक benchmark
वास्तविक memory tasks पर मापा गया दो जांचों से
हम Engram को दो तरीकों से मापते हैं: क्या सही evidence मिलता है, और क्या LLM उस context से सही जवाब दे पाता है।
Evidence retrieval और answer accuracy अलग रखे गए हैं। दोनों public LoCoMo पर चलते हैं, लेकिन memory loop के अलग हिस्से मापते हैं।
LoCoMo में प्रमाण खोज
पूरा public run। Scores बताते हैं कि जरूरी source evidence retrieved memories में आया या नहीं।
| System | 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% |
LoCoMo में जवाब की जांच
उन्हीं 98 tasks पर Codex/self-review diagnostic। यह देखता है कि retrieved context से generated answer सही है या नहीं।
| System | Top-50 answer | Top-200 answer | base model से तुलना |
|---|---|---|---|
| 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 |
सरल और साफ simples y claros
Free शुरू करें. जब agents को अधिक memory, teammates और API capacity चाहिए तब upgrade करें.
मुफ्त
अपने personal projects में Engram आज़माएं।
- ✓500 निजी स्मृतियाँ
- ✓1 डेवलपर
- ✓100 llamadas API al día
- ✓टेक्स्ट खोज + सार्वजनिक कौशल पैक
- ✓Soporte comunitario
डेवलपर
Real products ship करने वाले solo developers के लिए.
- ✓5,000 निजी स्मृतियाँ
- ✓2 डेवलपर
- ✓2.000 llamadas API al día
- ✓Búsqueda vectorial cuando hay embeddings
- ✓Visibilidad de uso
- ✓ईमेल सपोर्ट
टीम
Para equipos que comparten inteligencia entre agentes y repos.
- ✓25,000 निजी स्मृतियाँ
- ✓7 डेवलपर
- ✓10.000 llamadas API al día
- ✓Transferencia de memoria entre repos
- ✓Panel de equipo
- ✓प्राथमिक सपोर्ट
स्केल
Para empresas con infraestructura AI seria.
- ✓100,000 निजी स्मृतियाँ
- ✓30 डेवलपर
- ✓50.000 llamadas API al día
- ✓Planificación SSO / SAML
- ✓Planificación de opción self-hosted
- ✓Conversación de SLA