Engram лучше подходит, если
Выбирайте Engram, если нужна управляемая MCP-память между агентами, репозиториями и командой с восстановлением после сжатия контекста.
Публичный benchmark
Engram и LangMem / LangGraph
Сравните Engram и LangMem / LangGraph на открытых задачах памяти LoCoMo. Результаты по одной методике показаны там, где они доступны, вместе с ограничениями.
Engram92.19%
LangMem / LangGraph83.98%
Короткий ответ
LangMem / LangGraph лучше подходит, если
Выбирайте LangMem, если вы уже строите приложение на LangGraph и хотите встроить компоненты памяти.
Чего эта страница не доказывает
Тест использует одинаковые открытые задачи, но не оценивает весь стек LangGraph.
Что говорят цифры
Сравнение
+8.21 pp
Engram выше на 8.21 п.п. по R@50.
+19.39 pp
Engram выше на 19.39 п.п. по точности ответов.
| Критерий | Engram | LangMem / LangGraph |
|---|---|---|
| Основной формат | Управляемая память для команд агентов | Инструменты памяти для LangGraph |
| Модель поставки | MCP · Встроено | Python-библиотека и хранилища LangGraph |
| Работа между инструментами | Поддерживается | Через ваше приложение |
| Восстановление после сжатия | Встроено | Здесь не измерено |
| Обучение команды и между репозиториями | Встроено | Здесь не измерено |
| Ответы по одной методике | Поддерживается | Поддерживается |
Вопросы покупателей
Engram и LangMem / LangGraph тестировались одинаково?
Помеченные значения используют одну задачу LoCoMo, глубину и правило. Чужие протоколы не смешиваются.
Лучший поиск автоматически означает лучший продукт?
Нет. Поиск измеряет наличие доказательства, точность — правильность ответа. Эксплуатация, приватность, интеграции и цена отдельны.
Что выбрать?
Engram для готового MCP; LangMem для памяти внутри LangGraph.
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.