Engram

AI エージェントのための共有メモリ

セッション、ツール、リポジトリ、チームメンバーをまたいで、すべてのエージェントに同じ永続的なチーム知識を提供します。

Claude Code

Cursor

Codex

Gemini

Antigravity

Copilot

まず専用メモリ。不足分を公開知識で補います。

モデル、ツール、チームメイトを横断して。

一つの脳。全てのAgent。

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。

fix を一度保存します。workspace 全体が次の判断前に recall できます。

既知の方法を作り直す前に、他のリポジトリで得た有用な学びがチームに届きます。

コンテキスト圧縮後も、判断、未完了の作業、注意点が作業とともに戻ります。

仕組み

チーム固有の知識

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。

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。

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。