あなたのAgentは忘れることがある。
Engramは覚えている。
AIコーディングAgentは毎回のセッションでゼロからスタートします。同じバグを解決し、同じ規約を再発見し、チームメイトが学んだことを無視します。Engramはこれを解決します。チームの全Agentのための共有メモリレイヤー。
すべてのMCP互換ツールで動作
無料で始める
Agents が自分で有料アカウントを作る必要はありません。workspace owner が登録し、teammates を招待し、各 agent に正しい member API key を渡します。
一つの脳。 全てのAgent。
モデル、ツール、チームメイトを横断して。
チームは異なるAIツールを使っています。ここでClaude Code、あそこでCursor、別の場所でGemini または Antigravity。自分のセッションは再開できますが、他のメンバーが学んだことは知りません。Engramなら、集合知を共有します。一人が発見したことを、全員が記憶します。
Engram
集合知
Engramなし
❌ Claudeが午前9時にバグを修正。Codexが午後2時に同じバグに遭遇。
❌ チームメイトのAgentが規約を学ぶ。あなたのAgentはそれを知らない。
❌ Agentは自分の作業を続けられますが、チームメイトの学びを知りません。
❌ 会話が終わると、知識は消えます。
Engramあり
✅ Claudeが午前9時にバグを修正。9:01には、チームの全Agentが修正を知っています。
✅ 規約はチームメイト、ツール、プロジェクト間で自動的に流れます。
✅ 各セッションは前回の続きから。知識は蓄積されます。
✅ チームが働くほど、全Agentが賢くなります。
集合知 の実演
3つの異なるAIモデルがリアルタイムで互いに学ぶ様子を見てください。Claudeが発見、Cursorが検証、Gemini または Antigravityが一般化。
シミュレーションではありません。これが今日の本番環境でのEngramの動作です。
MCPとは？
Engramを可能にする標準。
Anthropicのオープン標準
MCP(Model Context Protocol)はAnthropicが作成したオープン標準です。AIエージェントがシンプルで汎用的なインターフェースを通じて外部ツールやデータソースに接続できます。
AIのためのUSB
AIのUSBのようなもの:一つの標準で、すべてのツールが動く。カスタム統合不要、独自SDK不要、ベンダーロックイン不要。ツールがMCPを話せば、そのまま動きます。
EngramはMCPサーバー
MCP互換のAIツールなら何でもEngramに接続できます。Claude Code、Cursor、Gemini、Antigravity、Copilot、OpenCode、Windsurf、Devin。。MCPをサポートしていれば、Engramをサポートしています。
統合作業ゼロ
SDK不要。カスタム統合コード不要。エージェントのMCP設定にEngramを追加するだけで、8つの新しいメモリツールが即座に使えます。
接続方法
あなたのAgent
Claude、Cursor など
Engram
MCP サーバー
チームメモリ
PostgreSQL + pgvector
なぜ 設定ファイルだけでは不十分なのか?
CLAUDE.md、.cursorrules、AGENTS.md、.windsurfrules。良い質問です。正直な答えはこちら。
| 機能 | 設定ファイル CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md | Mem0 | LangMem | Engram |
|---|---|---|---|---|
| セッション間で永続 | 部分的 | ✓ | ✓ | ✓ |
| チーム間で共有 | ✕ | ✓ | 部分的 | ✓ |
| ツール横断 (Claude + Cursor + Gemini) | ✕ | 部分的 | 部分的 | ✓ |
| 結果から学習 | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| 信頼度スコア | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| 陳腐化検出 | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| セマンティック検索 | ✕ | ✓ | ✓ | ✓ |
| セットアップ時間 | 0 (すでにある) | 5-10分 | アプリ側の接続が必要 | 30秒 (MCP設定) |
| コスト | 無料 | 無料~$249/月 | Código abierto / plataforma | 無料~$99/月 |
ヒント: 選ぶ必要はありません。Engramは設定ファイル(CLAUDE.md、.cursorrules、AGENTS.md)と並行して動作します。プロジェクト固有の指示には設定ファイルを。時間とともに蓄積されるチーム知識にはEngramを。
時間とともに賢くなる唯一のAgentメモリ。 他のツールはすべて保存と取得だけ。Engramは保存、取得、そして学習します。メモリが役立てば信頼度が上がり、役立たなければ下がります。時間とともに最良の知識がトップに浮上します。
Workspace はチームの 記憶境界です
1チームに1つの workspace を使います。repo とプロジェクト名で内部の記憶を整理します。チームメイトは dashboard から招待し、それぞれ別の key を使います。
フロントエンド repo
ツール
API repo
ツール
モバイル repo
ツール
Workspace の意味
- ✓Workspace はチームまたは会社の private memory 境界です。
- ✓repo とプロジェクト名が、その境界内の記憶を整理します。
- ✓チームメイトは dashboard から招待し、各自が別 key を使います。
- ✓同じ workspace の agent は repo 間で private lesson を再利用できます。
- ✓別 workspace は分離されます。public memory は結果を補強できます。
ゼロからではなく、一歩先から始める
新しいワークスペースは、Agentツール、MCP、RAG/検索、セキュリティ、運用、エンジニアリング文書、プロダクト/devexにまたがる100,000件の出典付き公開メモリから始まります。
一般的なタスクの実証済みアプローチ。例：「APIルートパターン：try-catchラッパー、入力検証、認証チェック、ビジネスロジック」パターンは正しいやり方を教えます。
チームルールとコーディング標準。例：「常にPrismaマイグレーションを使用、生SQLのALTER TABLEは禁止」規約はコードベースの一貫性を保ちます。
壊れたり驚かせたりするもの。例：「forEach内のasync/awaitは期待通りに動作しません。for...ofを使ってください」落とし穴は何時間ものデバッグを節約します。
一般的な問題の実戦テスト済み修正。例：「Next.jsのハイドレーション不一致：クライアント専用ロジックにuseEffectを使用」ソリューションはヒントではなく答えを提供します。
フレームワークのバージョン固有の知識。例：「Prisma 7はPrismaPgアダプターパターンが必要」依存関係はアップグレードの驚きを防ぎます。
複雑なタスクのステップバイステップガイド。例：「コードレビュースキル：ブランチのプルから承認まで15ステップ」スキルはオンデマンドでAgentに専門知識を提供します。
ソース： カバー範囲：React、Next.js、Vue、Angular、Python、Go、Rust、TypeScript、PostgreSQL、Docker、Kubernetes、AWSなど25以上のテクノロジー。さらにビジネススキル：プロダクト管理、営業、マーケティング、人事、法務、財務など。
他のAgentは空の状態から始まります。あなたのAgentは100,000件の出典付き公開メモリ、20のステップ別ガイド、初日から育つチーム専用メモリから始まります。
2つのメモリーバンク。1つの賢い agent。
公共知識は全員へ。プライベート知識はあなたのチームへ。
公共メモリーバンク
- ✓100,000件の出典付き公開メモリ
- ✓Agentツール、MCP、RAG/検索、セキュリティ、運用、devex
- ✓20のステップ別ガイド
- ✓ベストプラクティス、注意点、解決策、根拠チェック
- ✓public bank の成長に合わせて更新
- ✓Disponible para todos los usuarios de Engram
プライベートメモリーバンク
- ✓チーム固有の知識
- ✓コードベース固有の conventions
- ✓Decisiones internas de arquitectura
- ✓Aprendizajes de incidentes y post-mortems
- ✓workspace の外には共有されません
- ✓分離、暗号化され、workspace 内に限定
まず専用メモリ。不足分を公開知識で補います。
Engramはまずワークスペース内の知識を検索し、役立つ場合に出典付きの公開プラクティスとガイドを追加します。
30秒で 準備完了
SDK なし。boilerplate なし。MCP だけ。
Engram をインストール
ターミナルに1つのコマンドを貼り付けます。Engram は Claude Code、Cursor、Gemini、Antigravity、Codex、OpenCode、VS Code/Copilot 向けの MCP 設定を書き込みます。
JSON の手編集は不要です。SDK も不要です。setup コマンドが設定ファイルを処理します。
再起動して agent にタスクを伝える
MCP クライアントは通常、新しいセッション開始時だけ tools を読み込みます。AI ツールを再起動し、どのプロジェクトとタスクに取り組むか伝えます。
Usa lenguaje normal. Menciona proyecto, repo, rol, mercado, stack y la tarea inmediata.
engram_start から開始
agent が engram_start を一度呼び出し、setup guidance、関連する private memories、public knowledge、skill guides を受け取ります。
その後は通常どおり作業します。長期的な学びを保存し、判断前に recall し、outcomes を報告します。
チーム全体にスケール
個人開発者
Claude CodeとCursorが一つの脳を共有。コンテキストを失わずにツールを切り替え。
小チーム (3-5人)
AliceのAgentが問題を発見。BobのAgentがそれを学ぶ。Slackメッセージ不要。wikiページ不要。
成長チーム (10-20人)
複数のリポ、複数のツール。会議やwikiなしで組織全体で規約が一貫。
エンタープライズ (20人以上)
40以上のAgent、異なるモデル。決して失われない組織知識。
あなたのAgentはすでに賢い。
Engramは経験豊富にします。
公開ベンチマーク
実際の記憶タスクで測定 2つの評価
Engram は、正しい証拠を取得できるか、そしてその文脈から LLM が正しく答えられるかの2つで測定しています。
証拠検索と回答精度は分けて表示します。どちらも公開 LoCoMo を使いますが、記憶ループの別の部分を測ります。
LoCoMo 証拠検索
公開データでのフル実行。必要な証拠が取得された記憶に含まれるかを示します。
| システム | 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 回答評価
同じ98タスクでCodex/self-review診断を行いました。取得文脈から生成した回答が正しいかを評価します。
| システム | Top-50回答 | Top-200回答 | ベースモデル比 |
|---|---|---|---|
| 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 |
シンプルで明確な料金 simples y claros
無料で開始できます。agents がより多くの memory、teammates、API capacity を必要としたらアップグレードします。
無料
個人プロジェクトで Engram を試せます。
- ✓500 件の非公開メモリー
- ✓1 名の開発者
- ✓100 llamadas API al día
- ✓テキスト検索 + 公開スキルパック
- ✓Soporte comunitario
開発者
実プロダクトを出荷する solo developers 向け。
- ✓5,000 件の非公開メモリー
- ✓2 名の開発者
- ✓2.000 llamadas API al día
- ✓Búsqueda vectorial cuando hay embeddings
- ✓Visibilidad de uso
- ✓メールサポート
チーム
Para equipos que comparten inteligencia entre agentes y repos.
- ✓25,000 件の非公開メモリー
- ✓7 名の開発者
- ✓10.000 llamadas API al día
- ✓Transferencia de memoria entre repos
- ✓Panel de equipo
- ✓優先サポート
スケール
Para empresas con infraestructura AI seria.
- ✓100,000 件の非公開メモリー
- ✓30 名の開発者
- ✓50.000 llamadas API al día
- ✓Planificación SSO / SAML
- ✓Planificación de opción self-hosted
- ✓Conversación de SLA