Gli agenti AI per la programmazione ripartono da zero a ogni sessione. Risolvono gli stessi bug, riscoprono le stesse convenzioni e ignorano ciò che gli altri membri del team hanno imparato. Engram mette a disposizione di ogni agente le decisioni sul repository, le insidie emerse in produzione e le conoscenze del team.
Inizia gratis
Funziona con ogni strumento compatibile con MCP
Tra modelli, strumenti e membri del team.
Il tuo team usa diversi strumenti AI. Claude Code qui, Cursor lì, Gemini o Antigravity da un'altra parte. Possono riprendere le proprie sessioni, ma non hanno idea di cosa abbiano imparato gli altri. Con Engram, condividono un cervello collettivo. Ciò che uno scopre, tutti lo ricordano.
Claude Code
OpenAI Codex
Google Gemini
Cervello collettivo
Cursor
Copilot
Windsurf❌ Claude risolve un bug di produzione al mattino. Codex incontra lo stesso bug dopo pranzo e ricomincia da zero.
❌ Una soluzione appresa in un repository non raggiunge mai il repository successivo che ne ha bisogno.
❌ Quando il contesto viene compattato, l'agente perde le motivazioni delle decisioni prese e ripete l'analisi.
❌ Le regole si trovano nei file di configurazione, ma nessuno impara quali regole abbiano effettivamente funzionato.
✅ Un agente salva la correzione una sola volta. Tutto il team nello spazio di lavoro può recuperarla prima della decisione successiva.
✅ Prima che il team ricrei un pattern già noto, può recuperare conoscenze utili da altri repository.
✅ Dopo la compattazione del contesto, l'agente ritrova le decisioni, le questioni ancora aperte e le insidie insieme al lavoro da riprendere.
✅ Il feedback sugli esiti insegna a Engram quali memorie sono state utili, rendendo la memoria del team sempre più precisa.
Guarda 3 diversi modelli AI imparare l'uno dall'altro in tempo reale. Claude scopre, Cursor convalida, Gemini o Antigravity generalizza.
Non è una simulazione. È così che Engram funziona in produzione oggi.
CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md, .windsurfrules. Ottima domanda. Ecco la risposta onesta.
| Funzionalità | File di configurazione CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md | Mem0 | LangMem | Engram |
|---|---|---|---|---|
| Persistenza tra le sessioni | Parziale | ✓ | ✓ | ✓ |
| Condivisione nel team | ✕ | ✓ | Parziale | ✓ |
| Tra strumenti diversi (Claude + Cursor + Gemini) | ✕ | Parziale | Parziale | ✓ |
| Impara dai risultati | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Punteggio di affidabilità | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Rilevamento delle informazioni obsolete | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Ricerca semantica | ✕ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Tempo di configurazione | 0 (già presente) | 5-10 min | Richiede integrazione nell'app | 30 secondi (configurazione MCP) |
| Costo | Gratuito | Da gratis a $249/mese | Open source / piattaforma | Da gratis a $99/mese |
Suggerimento: Non devi scegliere. Engram funziona insieme ai tuoi file di configurazione (CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md). Usa i file di configurazione per istruzioni specifiche del progetto. Usa Engram per la conoscenza del team che si accumula nel tempo.
L'unica memoria per agenti che diventa più intelligente nel tempo. Gli altri strumenti archiviano e recuperano informazioni. Engram le archivia, le recupera e impara. Quando una memoria è utile, il suo punteggio di affidabilità aumenta. Quando non lo è, diminuisce. Nel tempo, le conoscenze più utili vengono messe in evidenza.
Utilizzato in progetti reali
In sei progetti a lungo termine, gli agenti hanno usato Engram per recuperare più rapidamente decisioni precedenti e criticità specifiche del repository. Invece di indagare di nuovo sugli stessi problemi, hanno ripreso il lavoro da dove si era interrotto.
“Nei progetti a lungo termine, Engram riduce il costo di dover ricordare dove eravamo rimasti.”
“Usa Engram come mappa di partenza, quindi verifica schermate live, conteggi DB e log.”
“Spiega perché abbiamo scelto un determinato percorso senza dover prima cercare tra i commit.”
Benchmark pubblico
Engram viene valutato in due modi: verificando se recupera le evidenze corrette e se un LLM riesce a rispondere correttamente sulla base del contesto recuperato.
Valutiamo separatamente il recupero delle informazioni e l'accuratezza delle risposte. Entrambe le valutazioni usano il dataset pubblico LoCoMo, ma misurano fasi diverse del ciclo di memoria.
Esecuzione pubblica completa. I punteggi indicano se le memorie recuperate contengono le evidenze richieste, tratte dalle fonti.
Lo stesso insieme completo di 1.536 attività corredate di evidenze e la stessa soglia top-50 per ogni riga. Codex ha generato le risposte e un valutatore separato le ha valutate alla cieca. Si tratta di una valutazione diagnostica condotta da Engram, non di una classifica ufficiale LoCoMo.
Inizia gratis. Passa a un piano superiore quando i tuoi agenti hanno bisogno di più memoria, più membri del team e maggiore capacità API.
Prova Engram con i tuoi progetti personali.
Per sviluppatori indipendenti che realizzano prodotti concreti.
Per team che condividono conoscenze tra agenti e repository.
Per aziende con infrastrutture AI avanzate.
Dialogo con il team
Se la configurazione non è chiara, uno strumento si comporta in modo strano o un limite dei piani tariffari ti sembra inadeguato, inviaci una segnalazione qui. Il messaggio arriverà direttamente a noi.
Commenti
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