MCP-native слой памяти

Ваши агенты забывают.

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.

Сессия AI-инструмента - Engram MCP
Человек: запустить Engram для поиска listings в housecompass.uk
MCP-вызов агента: engram_start repo="english.cash" task="guest practice flow"

Начать бесплатно

Работает со всеми MCP-совместимыми инструментами

Claude CodeCursorCodexGeminiAntigravityCopilotOpenCodeWindsurfDevin
100,000 публичные memories20 skills200+ источников35+ технологий15 языков

Один мозг. Все ваши агенты.

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.

Claude Code
OpenAI Codex
Google Gemini

Engram

Коллективный мозг

Сохранить
Учиться
Вспомнить
Делиться
Расти
Улучшать
Cursor
Copilot
Windsurf

Без Engram

❌ 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.

С Engram

✅ 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.

Коллективный мозг в действии

Смотрите, как 3 разные AI-модели учатся друг у друга в реальном времени. Claude открывает, Cursor проверяет, Gemini или Antigravity обобщает.

Claude Code
Cursor
Gemini
OpenAI Codex
1/5Claude Codestores a production gotcha
engram коллективный мозг

Не симуляция. Так Engram работает в продакшене сегодня.

Почему конфигурационных файлов недостаточно?

CLAUDE.md, .cursorrules, AGENTS.md, .windsurfrules. Хороший вопрос. Вот честный ответ.

Конфиг-файлы
CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md
Сохраняется между сессиями
Конфиг-файлы
Частично
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
Общий для команды
Конфиг-файлы
✕
Mem0
✓
LangMem
Частично
Engram
✓
Кросс-инструмент (Claude + Cursor + Gemini)
Конфиг-файлы
✕
Mem0
Частично
LangMem
Частично
Engram
✓
Учится на результатах
Конфиг-файлы
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
Оценка доверия
Конфиг-файлы
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
Обнаружение устаревания
Конфиг-файлы
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
Семантический поиск
Конфиг-файлы
✕
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
Время настройки
Конфиг-файлы
0 (уже есть)
Mem0
5-10 мин
LangMem
Требует интеграции в приложение
Engram
30 секунд (MCP-конфиг)
Стоимость
Конфиг-файлы
Бесплатно
Mem0
Бесплатно до $249/мес
LangMem
Código abierto / plataforma
Engram
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

Не demo. Память из реальной работы. Шесть активных проектов показали один и тот же паттерн.

Engram не заменяет инженерное мышление. Он помогает агентам восстановить контекст, помнить repo-specific gotchas, не повторять debugging и отделять проверенные факты от предположений.

English.cash logo

English.cash

★★★★★
“Engram дает стартовую карту; агент все равно проверяет реальность перед изменением кода.”
Показал риск в scoring
Evimibul logo

Evimibul

★★★★★
“Engram дает стартовую карту; агент все равно проверяет реальность перед изменением кода.”
Снизил повторные regressions
AkilConnect logo

AkilConnect

★★★★★
“Engram дает стартовую карту; агент все равно проверяет реальность перед изменением кода.”
Сохранил продуктовые решения

Публичный benchmark

Измерено на реальных задачах памяти двумя проверками

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.

93.29%
Engram R@50
89.65%
точность ответа по top-50 контексту
+8.13pp
преимущество R@50 над второй системой

LoCoMo retrieval доказательств

Полный публичный запуск. Scores показывают, находится ли нужный источник среди retrieved memories.

Engram93.29%
Mem0 OSS85.16%
LangMem / LangGraph83.98%
AgentMemory83.33%
Session-file BM2581.90%

LoCoMo оценка ответов

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.

Engram89.65%
Mem0 OSS84.24%
AgentMemory83.33%
LangMem / LangGraph83.27%
Session-file BM2580.40%

Простые и понятные цены simples y claros

Начните бесплатно. Обновляйте план, когда агентам нужно больше памяти, участников и API-емкости.

Бесплатно

$0para siempre

Попробуйте Engram в личных проектах.

  • ✓500 активных записей памяти рабочего пространства
  • ✓1 разработчик
  • ✓100 вызовов агентов в день
  • ✓Текстовый поиск + публичные skill-паки
  • ✓Soporte comunitario
Más popular

Разработчик

$9/mes

Для solo-разработчиков, которые выпускают реальные продукты.

  • ✓5,000 активных записей памяти рабочего пространства
  • ✓2 разработчика
  • ✓1,000 вызовов агентов в день
  • ✓Búsqueda vectorial cuando hay embeddings
  • ✓Visibilidad de uso
  • ✓Поддержка по email

Команда

$29/mes

Para equipos que comparten inteligencia entre agentes y repos.

  • ✓25,000 активных записей памяти рабочего пространства
  • ✓7 разработчиков
  • ✓5,000 вызовов агентов в день
  • ✓Transferencia de memoria entre repos
  • ✓Panel de equipo
  • ✓Приоритетная поддержка

Масштаб

$99/mes

Para empresas con infraestructura AI seria.

  • ✓100,000 активных записей памяти рабочего пространства
  • ✓30 разработчиков
  • ✓25,000 вызовов агентов в день
  • ✓Planificación SSO / SAML
  • ✓Planificación de opción self-hosted
  • ✓Conversación de SLA

Поддержка и обратная связь

Помогите нам улучшить Engram

Если setup запутан, tool ведет себя странно или лимит тарифа кажется неверным, напишите здесь. Сообщение попадет прямо к нам.

Поддержка и обратная связь

Что улучшить?

Баги, непонятные setup-шаги, вопросы по pricing и продуктовые идеи идут прямо команде Engram.

Нужно еще 10 символов0/10