English.cash
“Engram starting map देता है; agent फिर code बदलने से पहले reality verify करता है.”
Scoring risk दिखाया
MCP-native स्मृति परत
आपके Agent भूल जाते हैं।
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।
AI टूल सेशन - Engram MCP
Human: housecompass.uk listing search के लिए Engram शुरू करो
Agent MCP कॉल: engram_start repo="english.cash" task="guest practice flow"
सभी MCP-संगत टूल्स के साथ काम करता है
Claude CodeCursorCodexGeminiAntigravityCopilotOpenCodeWindsurfDevin
100,000 सार्वजनिक स्मृतियाँ|20 skills|200+ स्रोत|35+ तकनीकें|15 भाषाएँ
Free शुरू करें
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।
Claude Code
OpenAI Codex
Google Gemini
Engram
सामूहिक दिमाग
स्टोर
सीखना
याद करना
साझा करना
बढ़ना
सुधारना
Cursor
Copilot
WindsurfEngram के बिना
❌ एक agent production bug fix करता है. दूसरा agent बाद में वही bug देखता है और zero से शुरू करता है.
❌ एक repo की सीख अगले repo तक नहीं पहुँचती जिसे उसकी ज़रूरत है.
❌ Context compact होने पर agent decisions, open loops और gotchas खो देता है.
❌ Rules config files में रहते हैं, लेकिन team नहीं सीखती कि कौन से rules सच में काम आए.
Engram के साथ
✅ Fix को एक बार store करो. पूरा workspace decision से पहले उसे recall कर सकता है.
✅ टीम किसी जानी-पहचानी विधि को दोबारा बनाने से पहले दूसरे प्रोजेक्टों की उपयोगी सीख पा लेती है।
✅ कॉन्टेक्स्ट छोटा होने के बाद भी फैसले, अधूरे काम और जरूरी सावधानियां काम के साथ वापस आती हैं।
✅ नतीजे का feedback उपयोगी memories को ऊपर लाता है; workspace समय के साथ बेहतर होता 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।
Claude Code
Cursor
Gemini
OpenAI Codex
1/5Claude Codestores a production gotcha
engram सामूहिक दिमाग
यह सिमुलेशन नहीं है। Engram आज प्रोडक्शन में ऐसे ही काम करता है।
सिर्फ कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें क्यों काफ़ी नहीं?
CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md, .windsurfrules। अच्छा सवाल। यहां ईमानदार जवाब है।
कॉन्फिग फाइल्स
CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md
सेशन के बीच बना रहता है
कॉन्फिग फाइल्स
आंशिक
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
टीम में साझा
कॉन्फिग फाइल्स
✕
Mem0
✓
LangMem
आंशिक
Engram
✓
क्रॉस-टूल (Claude + Cursor + Gemini)
कॉन्फिग फाइल्स
✕
Mem0
आंशिक
LangMem
आंशिक
Engram
✓
परिणामों से सीखता है
कॉन्फिग फाइल्स
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
विश्वास स्कोरिंग
कॉन्फिग फाइल्स
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
पुरानापन पहचान
कॉन्फिग फाइल्स
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
सिमैंटिक सर्च
कॉन्फिग फाइल्स
✕
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
सेटअप समय
कॉन्फिग फाइल्स
0 (पहले से मौजूद)
Mem0
5-10 मिनट
LangMem
App wiring चाहिए
Engram
30 सेकंड (MCP कॉन्फिग)
लागत
कॉन्फिग फाइल्स
मुफ्त
Mem0
मुफ्त से $249/माह
LangMem
Código abierto / plataforma
Engram
मुफ्त से $99/माह
| 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।
वास्तविक परियोजना प्रमाण
Demo nahi. Real work se aayi memory. Six active projects ne same pattern dikhaya.
Engram engineering judgment ko replace nahi karta. Ye agents ko context recover karne, repo gotchas yaad rakhne, repeated debugging kam karne, aur verified facts ko assumptions se alag karne me help karta hai.
Evimibul
“Engram starting map देता है; agent फिर code बदलने से पहले reality verify करता है.”
Repeated regressions कम किए
AkilConnect
“Engram starting map देता है; agent फिर code बदलने से पहले reality verify करता है.”
Product decisions जिंदा रखे
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।
92.19%
Engram R@50
66.33%
top-50 context से answer accuracy
+8.21pp
LangMem पर R@50 lead
LoCoMo में प्रमाण खोज
पूरा public run। Scores बताते हैं कि जरूरी source evidence retrieved memories में आया या नहीं।
Engram92.19%
LangMem / LangGraph83.98%
Mem0 OSS83.92%
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।
Engram66.33%
Session-file BM2561.22%
Mem0 OSS55.10%
सरल और साफ simples y claros
Free शुरू करें. जब agents को अधिक memory, teammates और API capacity चाहिए तब upgrade करें.
मुफ्त
$0para siempre
अपने personal projects में Engram आज़माएं।
- ✓500 सक्रिय वर्कस्पेस स्मृतियाँ
- ✓1 डेवलपर
- ✓प्रतिदिन 100 एजेंट कॉल
- ✓टेक्स्ट खोज + सार्वजनिक कौशल पैक
- ✓Soporte comunitario
Más popular
डेवलपर
$9/mes
Real products ship करने वाले solo developers के लिए.
- ✓5,000 सक्रिय वर्कस्पेस स्मृतियाँ
- ✓2 डेवलपर
- ✓प्रतिदिन 1,000 एजेंट कॉल
- ✓Búsqueda vectorial cuando hay embeddings
- ✓Visibilidad de uso
- ✓ईमेल सपोर्ट
टीम
$29/mes
Para equipos que comparten inteligencia entre agentes y repos.
- ✓25,000 सक्रिय वर्कस्पेस स्मृतियाँ
- ✓7 डेवलपर
- ✓प्रतिदिन 5,000 एजेंट कॉल
- ✓Transferencia de memoria entre repos
- ✓Panel de equipo
- ✓प्राथमिक सपोर्ट
स्केल
$99/mes
Para empresas con infraestructura AI seria.
- ✓1,00,000 सक्रिय वर्कस्पेस स्मृतियाँ
- ✓30 डेवलपर
- ✓प्रतिदिन 25,000 एजेंट कॉल
- ✓Planificación SSO / SAML
- ✓Planificación de opción self-hosted
- ✓Conversación de SLA