English.cash
“Engram은 시작 지도를 줍니다. agent는 그 뒤 실제 상태를 확인하고 코드를 바꿉니다.”
scoring risk 노출
MCP 네이티브 메모리 계층
당신의 Agent는 잊습니다.
AI 코딩 Agent는 매 세션마다 처음부터 시작합니다. 같은 버그를 해결하고, 같은 규칙을 재발견하고, 팀원이 배운 것을 무시합니다. Engram이 이를 해결합니다. 팀의 모든 Agent를 위한 하나의 공유 메모리 레이어.
AI 도구 세션 - Engram MCP
사람: housecompass.uk listing search용 Engram 시작
Agent MCP 호출: engram_start repo="english.cash" task="guest practice flow"
모든 MCP 호환 도구와 작동
Claude CodeCursorCodexGeminiAntigravityCopilotOpenCodeWindsurfDevin
100,000 공개 메모리|20 skills|200+ 소스|35+ 기술|15 언어
무료로 시작
하나의 두뇌. 모든 Agent.
모델, 도구, 팀원을 넘어.
팀은 다양한 AI 도구를 사용합니다. 여기서 Claude Code, 저기서 Cursor, 다른 곳에서 Gemini 또는 Antigravity. 자신의 세션은 이어갈 수 있지만, 다른 사람이 배운 것은 모릅니다. Engram으로 집단 두뇌를 공유합니다. 한 명이 발견한 것을, 모두가 기억합니다.
Claude Code
OpenAI Codex
Google Gemini
Engram
집단 두뇌
저장
학습
회상
공유
성장
개선
Cursor
Copilot
WindsurfEngram 없이
❌ 한 agent가 production bug를 고칩니다. 다른 agent가 나중에 같은 bug를 만나고 처음부터 다시 시작합니다.
❌ 한 repo에서 배운 lesson이 필요한 다음 repo로 전달되지 않습니다.
❌ context가 압축되면 agent는 결정, open loops, gotchas를 잃습니다.
❌ rules는 config files에 있지만, team은 어떤 규칙이 실제로 도움이 됐는지 배우지 못합니다.
Engram과 함께
✅ fix를 한 번 저장합니다. workspace 전체가 다음 결정 전에 recall할 수 있습니다.
✅ 팀이 이미 알려진 방식을 다시 만들기 전에 다른 저장소의 유용한 교훈이 먼저 전달됩니다.
✅ 컨텍스트가 압축된 뒤에도 결정 사항, 남은 일, 주의점이 작업과 함께 복구됩니다.
✅ outcome feedback은 유용한 memories를 올리고 workspace는 시간이 갈수록 똑똑해집니다.
집단 두뇌 실전 데모
3개의 다른 AI 모델이 실시간으로 서로 배우는 것을 지켜보세요. Claude가 발견하고, Cursor가 검증하고, Gemini 또는 Antigravity가 일반화합니다.
Claude Code
Cursor
Gemini
OpenAI Codex
1/5Claude Codestores a production gotcha
engram 집단 두뇌
시뮬레이션이 아닙니다. 이것이 오늘 프로덕션에서 Engram이 작동하는 방식입니다.
왜 설정 파일만으로는 부족한가?
CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md, .windsurfrules. 좋은 질문입니다. 솔직한 답변입니다.
설정 파일
CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md
세션 간 유지
설정 파일
부분적
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
팀 공유
설정 파일
✕
Mem0
✓
LangMem
부분적
Engram
✓
도구 간 (Claude + Cursor + Gemini)
설정 파일
✕
Mem0
부분적
LangMem
부분적
Engram
✓
결과에서 학습
설정 파일
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
신뢰도 점수
설정 파일
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
노후화 감지
설정 파일
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
시맨틱 검색
설정 파일
✕
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
설정 시간
설정 파일
0 (이미 있음)
Mem0
5-10분
LangMem
앱 연결 필요
Engram
30초 (MCP 설정)
비용
설정 파일
무료
Mem0
무료~$249/월
LangMem
Código abierto / plataforma
Engram
무료~$99/월
| 기능 | 설정 파일 CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md | Mem0 | LangMem | Engram |
|---|---|---|---|---|
| 세션 간 유지 | 부분적 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 팀 공유 | ✕ | ✓ | 부분적 | ✓ |
| 도구 간 (Claude + Cursor + Gemini) | ✕ | 부분적 | 부분적 | ✓ |
| 결과에서 학습 | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| 신뢰도 점수 | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| 노후화 감지 | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| 시맨틱 검색 | ✕ | ✓ | ✓ | ✓ |
| 설정 시간 | 0 (이미 있음) | 5-10분 | 앱 연결 필요 | 30초 (MCP 설정) |
| 비용 | 무료 | 무료~$249/월 | Código abierto / plataforma | 무료~$99/월 |
팁: 선택할 필요가 없습니다. Engram은 설정 파일(CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md)과 함께 작동합니다. 프로젝트별 지침에는 설정 파일을 사용하고. 시간이 지남에 따라 축적되는 팀 지식에는 Engram을 사용하세요.
시간이 지남에 따라 똑똑해지는 유일한 Agent 메모리. 다른 모든 도구는 저장하고 검색합니다. Engram은 저장하고, 검색하고, 학습합니다. 메모리가 도움이 되면 신뢰도가 올라갑니다. 그렇지 않으면 내려갑니다. 시간이 지나면 최고의 지식이 상위로 올라갑니다.
실제 프로젝트 증거
데모가 아니라 실제 작업에서 나온 memory. 6개의 active project가 같은 pattern을 보였습니다.
Engram은 engineering judgment를 대체하지 않습니다. agent가 context를 복구하고, repo-specific gotcha를 기억하고, 반복 debugging을 줄이고, verified fact와 assumption을 구분하게 돕습니다.
Evimibul
“Engram은 시작 지도를 줍니다. agent는 그 뒤 실제 상태를 확인하고 코드를 바꿉니다.”
반복 regressions 감소
AkilConnect
“Engram은 시작 지도를 줍니다. agent는 그 뒤 실제 상태를 확인하고 코드를 바꿉니다.”
product decisions 유지
공개 벤치마크
실제 메모리 작업에서 측정 두 가지 검증
Engram은 올바른 근거를 찾는지, 그리고 그 문맥으로 LLM이 올바르게 답하는지를 따로 측정합니다.
근거 검색과 답변 정확도는 분리해서 보여줍니다. 둘 다 공개 LoCoMo를 쓰지만 메모리 루프의 다른 단계를 봅니다.
92.19%
Engram R@50
66.33%
top-50 문맥 답변 정확도
+8.21pp
LangMem 대비 R@50 우위
LoCoMo 근거 검색
전체 공개 실행입니다. 필요한 원문 근거가 검색된 메모리에 포함되는지 보여줍니다.
Engram92.19%
LangMem / LangGraph83.98%
Mem0 OSS83.92%
LoCoMo 답변 평가
같은 98개 작업에서 Codex/self-review로 진단했습니다. 검색된 문맥에서 생성한 답이 맞는지 평가합니다.
Engram66.33%
Session-file BM2561.22%
Mem0 OSS55.10%
단순하고 명확한 가격 simples y claros
무료로 시작하세요. agents가 더 많은 memory, teammates, API capacity가 필요할 때 업그레이드하세요.
무료
$0para siempre
개인 프로젝트에서 Engram을 사용해 보세요.
- ✓활성 워크스페이스 메모리 500개
- ✓개발자 1명
- ✓하루 100회 에이전트 호출
- ✓텍스트 검색 + 공개 스킬 팩
- ✓Soporte comunitario
Más popular
개발자
$9/mes
실제 제품을 출시하는 solo developers용.
- ✓활성 워크스페이스 메모리 5,000개
- ✓개발자 2명
- ✓하루 1,000회 에이전트 호출
- ✓Búsqueda vectorial cuando hay embeddings
- ✓Visibilidad de uso
- ✓이메일 지원
팀
$29/mes
Para equipos que comparten inteligencia entre agentes y repos.
- ✓활성 워크스페이스 메모리 25,000개
- ✓개발자 7명
- ✓하루 5,000회 에이전트 호출
- ✓Transferencia de memoria entre repos
- ✓Panel de equipo
- ✓우선 지원
스케일
$99/mes
Para empresas con infraestructura AI seria.
- ✓활성 워크스페이스 메모리 100,000개
- ✓개발자 30명
- ✓하루 25,000회 에이전트 호출
- ✓Planificación SSO / SAML
- ✓Planificación de opción self-hosted
- ✓Conversación de SLA