English.cash
“Engram дает стартовую карту; агент все равно проверяет реальность перед изменением кода.”
AI-агенты для кодирования начинают каждую сессию с нуля. Они решают одни и те же баги, заново открывают те же конвенции и игнорируют то, что узнали их коллеги. Engram исправляет это. Один общий слой памяти для каждого агента в вашей команде.
Начать бесплатно
Работает со всеми MCP-совместимыми инструментами
Между моделями, инструментами и коллегами.
Ваша команда использует разные AI-инструменты. Claude Code тут, Cursor там, Gemini или Antigravity в другом месте. Они могут продолжать свои сессии, но не знают, что узнали другие. С Engram они делят коллективный мозг. Что один открывает, помнят все.

Коллективный мозг
❌ Один агент чинит production bug. Другой позже встречает тот же bug и начинает с нуля.
❌ Урок из одного repo не доходит до следующего repo, где он нужен.
❌ После сжатия контекста агент теряет решения, открытые задачи и gotchas.
❌ Правила лежат в config files, но команда не учится, какие из них реально помогли.
✅ Сохраните fix один раз. Весь workspace сможет вспомнить его перед решением.
✅ Прежде чем команда заново соберет знакомое решение, она получит полезный опыт из других репозиториев.
✅ После сжатия контекста решения, незавершенные задачи и важные предостережения возвращаются вместе с работой.
✅ Обратная связь по результатам поднимает полезные memories; workspace становится умнее со временем.
Смотрите, как 3 разные AI-модели учатся друг у друга в реальном времени. Claude открывает, Cursor проверяет, Gemini или Antigravity обобщает.
Не симуляция. Так Engram работает в продакшене сегодня.
CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md, .windsurfrules. Хороший вопрос. Вот честный ответ.
| Функция | Конфиг-файлы CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md | Mem0 | LangMem | Engram |
|---|---|---|---|---|
| Сохраняется между сессиями | Частично | ✓ | ✓ | ✓ |
| Общий для команды | ✕ | ✓ | Частично | ✓ |
| Кросс-инструмент (Claude + Cursor + Gemini) | ✕ | Частично | Частично | ✓ |
| Учится на результатах | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Оценка доверия | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Обнаружение устаревания | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Семантический поиск | ✕ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Время настройки | 0 (уже есть) | 5-10 мин | Требует интеграции в приложение | 30 секунд (MCP-конфиг) |
| Стоимость | Бесплатно | Бесплатно до $249/мес | Código abierto / plataforma | Бесплатно до $99/мес |
Совет: Не нужно выбирать. Engram работает рядом с вашими конфиг-файлами (CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md). Используйте конфиг-файлы для проектных инструкций. Используйте Engram для командных знаний, которые накапливаются со временем.
Единственная память агента, которая умнеет со временем. Все остальные инструменты сохраняют и извлекают. Engram сохраняет, извлекает и учится. Когда память помогает, ее доверие растет. Когда нет - падает. Со временем лучшие знания поднимаются наверх.
Сигналы из реальных проектов
Engram не заменяет инженерное мышление. Он помогает агентам восстановить контекст, помнить repo-specific gotchas, не повторять debugging и отделять проверенные факты от предположений.
“Engram дает стартовую карту; агент все равно проверяет реальность перед изменением кода.”
“Engram дает стартовую карту; агент все равно проверяет реальность перед изменением кода.”

“Engram дает стартовую карту; агент все равно проверяет реальность перед изменением кода.”
Публичный benchmark
Мы измеряем Engram двумя способами: находит ли он нужное доказательство и может ли LLM правильно ответить по найденному контексту.
Retrieval доказательств и точность ответа разделены. Оба теста используют публичный LoCoMo, но измеряют разные части memory loop.
Полный публичный запуск. Scores показывают, находится ли нужный источник среди retrieved memories.
Каждая строка использует полный набор из 1 536 задач с доказательствами и одинаковый предел top-50. Codex создал ответы, а отдельный слепой судья их оценил. Это диагностика, проведённая Engram, а не официальный рейтинг LoCoMo.
Начните бесплатно. Обновляйте план, когда агентам нужно больше памяти, участников и API-емкости.
Попробуйте Engram в личных проектах.
Для solo-разработчиков, которые выпускают реальные продукты.
Para equipos que comparten inteligencia entre agentes y repos.
Para empresas con infraestructura AI seria.
Поддержка и обратная связь
Если setup запутан, tool ведет себя странно или лимит тарифа кажется неверным, напишите здесь. Сообщение попадет прямо к нам.