English.cash
“Engram entrega o mapa inicial; o agente ainda verifica a realidade antes de mudar código.”
Mostrou risco no scoring
Camada de memória nativa MCP
Seus agentes esquecem.
Agentes de programacao AI recomecom do zero a cada sessao. Resolvem os mesmos bugs, redescobrem as mesmas convencoes e ignoram o que seus colegas aprenderam. Engram resolve isso. Uma camada de memoria compartilhada para cada agente da sua equipe.
Sessão da ferramenta de IA - Engram MCP
Pessoa: inicie o Engram para busca de listings em housecompass.uk
Chamada MCP do agente: engram_start repo="english.cash" task="fluxo de prática guest"
Funciona com todas as ferramentas compativeis com MCP
Claude CodeCursorCodexGeminiAntigravityCopilotOpenCodeWindsurfDevin
100,000 memórias públicas|20 skills|200+ fontes|35+ tecnologias|15 idiomas
Comece grátis
Um cerebro. Todos os seus agentes.
Entre modelos, ferramentas e colegas de equipe.
Sua equipe usa diferentes ferramentas de AI. Claude Code aqui, Cursor ali, Gemini ou Antigravity em outro lugar. Podem retomar suas proprias sessoes, mas nao sabem o que os outros aprenderam. Com Engram, compartilham um cerebro coletivo. O que um descobre, todos lembram.
Claude Code
OpenAI Codex
Google Gemini
Engram
Cerebro Coletivo
Armazenar
Aprender
Lembrar
Compartilhar
Crescer
Melhorar
Cursor
Copilot
WindsurfSem Engram
❌ Um agente corrige um bug em produção. Outro agente encontra o mesmo bug depois e começa do zero.
❌ Uma lição aprendida em um repo não chega ao próximo repo que precisa dela.
❌ Depois da compactação do contexto, o agente perde decisões, tarefas abertas e gotchas.
❌ As regras ficam em arquivos de configuração, mas o time não aprende quais realmente ajudaram.
Com Engram
✅ Guarde a solução uma vez. Todo o workspace pode lembrá-la antes de decidir.
✅ Antes de refazer um padrão conhecido, a equipe recebe as lições úteis de outros repositórios.
✅ Quando o contexto é compactado, decisões, pendências e alertas importantes voltam com o trabalho.
✅ Feedback de outcomes sobe memórias úteis; o workspace melhora com o tempo.
O cerebro coletivo em acao
Assista 3 modelos de AI diferentes aprendendo uns com os outros em tempo real. Claude descobre, Cursor valida, Gemini ou Antigravity generaliza.
Claude Code
Cursor
Gemini
OpenAI Codex
1/5Claude Codestores a production gotcha
engram cerebro coletivo
Nao e simulacao. E assim que o Engram funciona em producao hoje.
Por que arquivos de configuracao nao bastam?
CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md, .windsurfrules. Boa pergunta. Aqui esta a resposta honesta.
Arquivos de config
CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md
Persiste entre sessoes
Arquivos de config
Parcial
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
Compartilhado com a equipe
Arquivos de config
✕
Mem0
✓
LangMem
Parcial
Engram
✓
Multi-ferramenta (Claude + Cursor + Gemini)
Arquivos de config
✕
Mem0
Parcial
LangMem
Parcial
Engram
✓
Aprende com resultados
Arquivos de config
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
Pontuacao de confianca
Arquivos de config
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
Deteccao de obsolescencia
Arquivos de config
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
Busca semantica
Arquivos de config
✕
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
Tempo de configuracao
Arquivos de config
0 (ja esta la)
Mem0
5-10 min
LangMem
Requer integração na app
Engram
30 segundos (config MCP)
Custo
Arquivos de config
Gratis
Mem0
Gratis a $249/mes
LangMem
Código abierto / plataforma
Engram
Gratis a $99/mes
| Recurso | Arquivos de config CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md | Mem0 | LangMem | Engram |
|---|---|---|---|---|
| Persiste entre sessoes | Parcial | ✓ | ✓ | ✓ |
| Compartilhado com a equipe | ✕ | ✓ | Parcial | ✓ |
| Multi-ferramenta (Claude + Cursor + Gemini) | ✕ | Parcial | Parcial | ✓ |
| Aprende com resultados | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Pontuacao de confianca | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Deteccao de obsolescencia | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Busca semantica | ✕ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Tempo de configuracao | 0 (ja esta la) | 5-10 min | Requer integração na app | 30 segundos (config MCP) |
| Custo | Gratis | Gratis a $249/mes | Código abierto / plataforma | Gratis a $99/mes |
Dica: Voce nao precisa escolher. Engram funciona junto com seus arquivos de configuracao (CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md). Use arquivos de config para instrucoes especificas do projeto. Use Engram para conhecimento de equipe que se acumula com o tempo.
A unica memoria de agente que fica mais inteligente com o tempo. Todas as outras ferramentas armazenam e recuperam. Engram armazena, recupera e aprende. Quando uma memoria ajuda, sua confianca sobe. Quando nao ajuda, desce. Com o tempo, o melhor conhecimento sobe ao topo.
Evidencia de projetos reais
Nao e demo. Memoria de trabalho real. Seis projetos ativos mostraram o mesmo padrao.
Engram nao substitui julgamento de engenharia. Ele ajuda agentes a recuperar contexto, lembrar gotchas do repo, evitar debug repetido e separar fatos verificados de suposicoes.
Evimibul
“Engram entrega o mapa inicial; o agente ainda verifica a realidade antes de mudar código.”
Reduziu regressões repetidas
AkilConnect
“Engram entrega o mapa inicial; o agente ainda verifica a realidade antes de mudar código.”
Manteve decisões de produto vivas
Benchmark público
Medido em tarefas reais de memória com duas checagens
Medimos o Engram de duas formas: se ele recupera a evidência certa e se um LLM responde corretamente com esse contexto.
Mantemos recuperação de evidência e precisão da resposta separadas. Ambas usam o LoCoMo público, mas medem partes diferentes do ciclo de memória.
92.19%
Engram R@50
66.33%
precisão com contexto top-50
+8.21pp
vantagem R@50 sobre LangMem
Recuperação de evidências LoCoMo
Execução pública completa. Os scores mostram se a evidência necessária aparece nas memórias recuperadas.
Engram92.19%
LangMem / LangGraph83.98%
Mem0 OSS83.92%
Avaliação de resposta LoCoMo
Diagnóstico revisado por Codex/self-review nas mesmas 98 tarefas. Mede se a resposta gerada a partir do contexto recuperado está correta.
Engram66.33%
Session-file BM2561.22%
Mem0 OSS55.10%
Preços simples e claros simples y claros
Comece grátis. Faça upgrade quando seus agentes precisarem de mais memória, colegas e capacidade de API.
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Teste o Engram nos seus projetos pessoais.
- ✓500 memórias ativas do espaço de trabalho
- ✓1 desenvolvedor
- ✓100 chamadas de agentes por dia
- ✓Busca textual + packs públicos de skills
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Más popular
Desenvolvedor
$9/mes
Para desenvolvedores solo criando produtos reais.
- ✓5.000 memórias ativas do espaço de trabalho
- ✓2 desenvolvedores
- ✓1.000 chamadas de agentes por dia
- ✓Búsqueda vectorial cuando hay embeddings
- ✓Visibilidad de uso
- ✓Suporte por email
Equipe
$29/mes
Para equipos que comparten inteligencia entre agentes y repos.
- ✓25.000 memórias ativas do espaço de trabalho
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- ✓5.000 chamadas de agentes por dia
- ✓Transferencia de memoria entre repos
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Escala
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Para empresas con infraestructura AI seria.
- ✓100.000 memórias ativas do espaço de trabalho
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- ✓Planificación de opción self-hosted
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