Engram v1.0.0: Постоянная память для локальных LLM через граф знаний

Что делает Engram
Engram решает проблему забывания всего между сессиями у LLM, предоставляя постоянную память через граф знаний. В отличие от векторных баз данных, которые только находят похожий текст, Engram понимает взаимосвязи и может делать выводы на их основе.
Основные возможности
- Граф знаний с типизированными сущностями, отношениями и свойствами
- Гибридный поиск, сочетающий BM25 + векторное сходство с использованием эмбеддингов Ollama/OpenAI или локальных ONNX
- Жизненный цикл достоверности, где факты укрепляются при подтверждении, ослабевают со временем и корректируются при противоречии
- Механизм логического вывода с прямым/обратным выводом, который выводит новые факты из правил
- Встроенный MCP-сервер, который работает с Claude Code, Cursor и Windsurf из коробки
- HTTP REST API с 25+ конечными точками на порту 3030
- Встроенный веб-интерфейс для исследования графа, поиска и запросов на естественном языке
- Peer-to-peer синхронизация между экземплярами с аутентификацией ed25519
- CORS включен для любой интеграции с фронтендом
Технические детали
Вся система работает как 8,3 МБ бинарный файл без внешних зависимостей. Все данные хранятся в одном файле .brain, который можно скопировать для резервного копирования или переместить для миграции. Не требуется облако, Docker, Python или внешняя база данных.
Интеграция MCP
Конфигурация MCP проста:
{
"mcpServers": {
"engram": {
"command": "engram",
"args": ["mcp", "/path/to/knowledge.brain"]
}
}
}MCP-сервер предоставляет эти инструменты: engram_store, engram_relate, engram_query, engram_search, engram_prove и engram_explain.
Команды быстрого старта
engram create my.brain
engram store "PostgreSQL" my.brain
engram serve my.brainПосле запуска engram serve веб-интерфейс доступен по адресу http://localhost:3030.
Доступность
Engram бесплатен для личного, исследовательского и образовательного использования, коммерческая лицензия доступна отдельно. Исходный код и релизы находятся на GitHub.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Репозиторий GitHub с лучшими практиками для Claude Code достиг 5 000 звёзд.
Репозиторий GitHub под названием 'claude-code-best-practice' достиг 5 000 звёзд. Этот репозиторий был создан с помощью Claude для документирования лучших практик, советов и рабочих процессов как от создателя, так и от сообщества.

LLM Схватка: Бенчмарк стратегической игры в реальном времени для ИИ-агентов, пишущих код
LLM Skirmish — это бенчмарк, в котором ИИ-агенты пишут код для игры в стратегии в реальном времени 1 на 1 друг против друга. Он использует модифицированный API Screeps и проверяет обучение в контексте в течение пяти турнирных раундов.

Выпущены пять бесплатных расширений для Claude Desktop: Inspector Lite, Graph Lite, Bible Code, Word Graph и Fun Pack
Разработчик опубликовал пять локальных расширений для Claude Desktop с открытым исходным кодом: Inspector Lite для семантического поиска по коду, Graph Lite для персональной графовой базы знаний, Fun Pack с развлекательными функциями, Word Graph для изучения Библии и Bible Code для обнаружения паттернов. Все работают локально без внешних зависимостей или дополнительных API-ключей.

Обзор производительности модели OpenClaw: Codex 5.3 лидирует, модели GLM разочаровывают.
Разработчик протестировал несколько моделей ИИ с помощью OpenClaw, обнаружив, что Codex 5.3 показывает лучшие результаты с оценкой 9/10, в то время как GLM 4.7 и GLM 5 получили 5/10 из-за высокого потребления токенов, медленных ответов и нестабильных результатов.