Engram が適する場合
複数のエージェント、リポジトリ、チームで使え、コンテキスト圧縮後に明示的に復元できる管理型 MCP メモリなら Engram を選んでください。
公開ベンチマーク
Engram と LangMem / LangGraph の比較
公開 LoCoMo メモリタスクで Engram と LangMem / LangGraph を比較します。同一手法の結果がある場合は、手法と制約とともに示します。
Engram92.19%
LangMem / LangGraph83.98%
短い答え
LangMem / LangGraph が適する場合
LangGraph アプリを構築し、その中にメモリ部品を組み込みたいなら LangMem が適します。
このページが証明しないこと
同じ公開タスクで比較していますが、LangGraph 全体は評価していません。
数値が示すこと
並列比較
+8.21 pp
Engram は R@50 で 8.21 ポイント上回ります。
+19.39 pp
Engram は回答精度で 19.39 ポイント上回ります。
| 判断項目 | Engram | LangMem / LangGraph |
|---|---|---|
| 主な製品形態 | エージェントチーム向け管理型メモリ | LangGraph 向けメモリツール |
| 提供形態 | MCP · 組み込み | Python ライブラリと LangGraph Store |
| ツール横断利用 | 対応 | 自作アプリ経由 |
| 圧縮後の復元 | 組み込み | 未測定 |
| チーム・リポジトリ横断学習 | 組み込み | 未測定 |
| 同一手法の回答証拠 | 対応 | 対応 |
購入前の質問
Engram と LangMem / LangGraph は同じ方法でテストされましたか？
同一手法と示した値は同じ LoCoMo タスク、候補数、採点規則を使い、別手法の公表値を混ぜていません。
検索スコアが最高なら最良の製品ですか？
いいえ。検索は証拠の発見、回答精度は正答への寄与を測ります。運用、プライバシー、統合、コストは別です。
どれを選ぶべきですか？
すぐ使える MCP なら Engram、LangGraph アプリ内の部品なら LangMem。