Engram é melhor quando
Escolha o Engram para uma memória MCP gerenciada entre agentes, repositórios e colegas, com recuperação após compactação.
Benchmark público
Engram versus LangMem / LangGraph
Compare Engram e LangMem / LangGraph em tarefas públicas de memória LoCoMo. Resultados com o mesmo método aparecem quando disponíveis, com metodologia e limites claros.
Engram92.19%
LangMem / LangGraph83.98%
A resposta curta
LangMem / LangGraph é melhor quando
Escolha o LangMem se já usa LangGraph e quer primitivas de memória para integrar.
O que esta página não prova
O teste usa as mesmas tarefas públicas; não mede toda a plataforma LangGraph.
O que os números dizem
Lado a lado
+8.21 pp
Engram lidera por 8.21 pontos no R@50.
+19.39 pp
Engram lidera por 19.39 pontos na precisão.
| Critério | Engram | LangMem / LangGraph |
|---|---|---|
| Formato principal | Memória gerenciada para equipes de agentes | Kit de memória para apps LangGraph |
| Entrega | MCP · Integrado | Biblioteca Python e stores LangGraph |
| Uso entre ferramentas | Compatível | Via sua aplicação |
| Recuperação após compactação | Integrado | Não medido aqui |
| Aprendizado de equipe e entre repositórios | Integrado | Não medido aqui |
| Evidência de resposta pelo mesmo método | Compatível | Compatível |
Perguntas de compradores
Engram e LangMem / LangGraph foram testados do mesmo modo?
Valores marcados usam a mesma tarefa LoCoMo, profundidade e regra. Não misturamos protocolos diferentes.
Maior recuperação significa automaticamente o melhor produto?
Não. Recuperação mede evidência encontrada; precisão mede a resposta. Operação, privacidade, integrações e custo são decisões separadas.
Qual produto escolher?
Engram para MCP pronto; LangMem para memória dentro de um app LangGraph.
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.