English.cash
“Engram 提供起始地图；agent 仍然先验证真实状态，再修改代码。”
发现评分风险
MCP 原生记忆层
你的 Agent 会忘记。
AI编程Agent每次会话都从零开始。它们解决相同的Bug、重新发现相同的规范、忽略队友学到的经验。Engram解决了这个问题。为团队中的每个Agent提供统一的共享记忆层。
AI 工具会话 - Engram MCP
人类：为 housecompass.uk listing search 启动 Engram
Agent MCP 调用：engram_start repo="english.cash" task="访客练习流程"
免费开始
兼容所有MCP工具
Claude CodeCursorCodexGeminiAntigravityCopilotOpenCodeWindsurfDevin
100,000 公共记忆|20 skills|200+ 来源|35+ 技术|15 语言
一个大脑。 所有Agent共享。
跨模型、跨工具、跨团队成员。
你的团队使用不同的AI工具。这里用Claude Code,那里用Cursor,别处用Gemini 或 Antigravity。它们可以恢复自己的会话,但完全不知道其他人学到了什么。有了Engram,它们共享一个集体大脑。一个人发现的,所有人都记住。
Claude Code
OpenAI Codex
Google Gemini
Engram
集体大脑
存储
学习
回忆
分享
成长
改进
Cursor
Copilot
Windsurf没有Engram
❌ 一个 agent 修好了生产 bug。另一个 agent 稍后遇到同样 bug，又从零开始。
❌ 一个 repo 学到的经验，没有传到下一个需要它的 repo。
❌ 上下文压缩后，agent 会丢掉决策、未完成事项和注意点。
❌ 规则写在配置文件里，但团队不会知道哪些规则真正有效。
有了Engram
✅ 解决方案只存一次。整个 workspace 都能在决策前召回它。
✅ 团队重做已知方案前，会先获得其他项目中可复用的经验。
✅ 上下文压缩后，关键决策、未完成事项和注意点会随工作一起恢复。
✅ outcome feedback 会提高有用记忆的排序，让 workspace 越用越聪明。
集体大脑 实战演示
观看3个不同的AI模型如何实时相互学习。Claude发现,Cursor验证,Gemini 或 Antigravity归纳。
Claude Code
Cursor
Gemini
OpenAI Codex
1/5Claude Codestores a production gotcha
engram 集体大脑
不是模拟。这就是Engram在生产环境中的实际工作方式。
为什么 配置文件还不够?
CLAUDE.md、.cursorrules、AGENTS.md、.windsurfrules。好问题。这是诚实的回答。
配置文件
CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md
跨会话持久化
配置文件
部分支持
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
团队共享
配置文件
✕
Mem0
✓
LangMem
部分支持
Engram
✓
跨工具 (Claude + Cursor + Gemini)
配置文件
✕
Mem0
部分支持
LangMem
部分支持
Engram
✓
从结果中学习
配置文件
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
信心评分
配置文件
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
过时检测
配置文件
✕
Mem0
✕
LangMem
✕
Engram
✓
语义搜索
配置文件
✕
Mem0
✓
LangMem
✓
Engram
✓
设置时间
配置文件
0 (已有)
Mem0
5-10分钟
LangMem
需要应用接入
Engram
30秒 (MCP配置)
费用
配置文件
免费
Mem0
免费至$249/月
LangMem
Código abierto / plataforma
Engram
免费至$99/月
| 功能 | 配置文件 CLAUDE.md.cursorrulesAGENTS.md | Mem0 | LangMem | Engram |
|---|---|---|---|---|
| 跨会话持久化 | 部分支持 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 团队共享 | ✕ | ✓ | 部分支持 | ✓ |
| 跨工具 (Claude + Cursor + Gemini) | ✕ | 部分支持 | 部分支持 | ✓ |
| 从结果中学习 | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| 信心评分 | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| 过时检测 | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ |
| 语义搜索 | ✕ | ✓ | ✓ | ✓ |
| 设置时间 | 0 (已有) | 5-10分钟 | 需要应用接入 | 30秒 (MCP配置) |
| 费用 | 免费 | 免费至$249/月 | Código abierto / plataforma | 免费至$99/月 |
提示: 无需二选一。Engram与配置文件(CLAUDE.md、.cursorrules、AGENTS.md)并行工作。配置文件用于项目特定指令。Engram用于随时间积累的团队知识。
唯一能随时间变聪明的Agent记忆。 所有其他工具只能存储和检索。Engram存储、检索并学习。当记忆有帮助时,信心上升。没有帮助时,下降。随时间推移,最好的知识浮到顶部。
真实项目证据
不是演示，而是真实工作中的记忆。 六个活跃项目都反馈了同一个模式。
Engram 不替代工程判断。它帮助 agent 恢复上下文、记住 repo 特有 gotcha、减少重复 debug，并区分已验证事实和假设。
Evimibul
“Engram 提供起始地图；agent 仍然先验证真实状态，再修改代码。”
减少重复回归
AkilConnect
“Engram 提供起始地图；agent 仍然先验证真实状态，再修改代码。”
保留产品决策
公开基准
在真实记忆任务上评测 两项检查
我们用两种方式评测 Engram：是否找回正确证据，以及模型能否用这些上下文答对问题。
证据检索和答案准确率分开展示。两项都使用公开 LoCoMo，但衡量记忆流程的不同环节。
93.29%
Engram R@50
89.65%
top-50 上下文答案准确率
+8.13pp
相对第二名系统的 R@50 优势
LoCoMo 证据检索
完整公开运行。分数表示所需源证据是否出现在取回的记忆中。
Engram93.29%
Mem0 OSS85.16%
LangMem / LangGraph83.98%
AgentMemory83.33%
Session-file BM2581.90%
LoCoMo 答案评测
每一行都使用完整的1,536个有证据任务和相同的top-50上限。Codex生成答案，另一个盲审评估器负责评分。这是Engram执行的诊断，并非官方LoCoMo排行榜。
Engram89.65%
Mem0 OSS84.24%
AgentMemory83.33%
LangMem / LangGraph83.27%
Session-file BM2580.40%
简单透明的 simples y claros
免费开始。当你的 agent 需要更多记忆、队友和 API 容量时再升级。
免费
$0para siempre
在个人项目中试用 Engram。
- ✓500 条活跃工作区记忆
- ✓1 名开发者
- ✓每天 100 次智能体调用
- ✓文本搜索 + 公共技能包
- ✓Soporte comunitario
Más popular
开发者
$9/mes
适合交付真实产品的个人开发者。
- ✓5,000 条活跃工作区记忆
- ✓2 名开发者
- ✓每天 1,000 次智能体调用
- ✓Búsqueda vectorial cuando hay embeddings
- ✓Visibilidad de uso
- ✓邮件支持
团队
$29/mes
Para equipos que comparten inteligencia entre agentes y repos.
- ✓25,000 条活跃工作区记忆
- ✓7 名开发者
- ✓每天 5,000 次智能体调用
- ✓Transferencia de memoria entre repos
- ✓Panel de equipo
- ✓优先支持
规模版
$99/mes
Para empresas con infraestructura AI seria.
- ✓100,000 条活跃工作区记忆
- ✓30 名开发者
- ✓每天 25,000 次智能体调用
- ✓Planificación SSO / SAML
- ✓Planificación de opción self-hosted
- ✓Conversación de SLA