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

DeepSeek V4 Flash обеспечивает качество, близкое к Opus, для локальных LLM на локальных серверах
Пользователь Reddit сообщает, что DeepSeek 4 Flash достигает производительности, близкой к Opus, для локальных ИИ-агентов, работающих с конфиденциальными данными, что позволяет развертывать их на месте без AWS. Запуск происходит локально на NVIDIA GPU, но все еще медленный при обработке 1 млн токенов.

Пользовательский PTC для Claude Code демонстрирует экономию токенов в 40–65% на задачах анализа, но не на написании кода.
Разработчик создал локальную реализацию PTC под названием Thalamus для Claude Code и проанализировал 79 реальных сессий, обнаружив экономию токенов в 40-65% на аналитических задачах, но почти нулевую экономию на задачах написания кода. Агент использовал execute() в основном для общих вычислений на Python, а не для пакетного вызова инструментов.

Claude Code Незадокументированные возможности: Хуки, Память, Классификатор YOLO и другое
Исходный код Claude Code раскрывает скрытые конфиги: YOLO Classifier для автоматического разрешения, хуки, переписывающие команды на лету, постоянная память агента, правила автоматического режима на простом английском и циклы самообучения.

Гильдия OpenClaw: Многопользовательский сервер с ИИ-агентами для команд
OpenClaw Guild расширяет однопользовательский OpenClaw до многопользовательского AI-сервера с контролем доступа на основе ролей, изолированными данными для каждого агента и 4-уровневой системой памяти. Включает веб-админку и развертывание через Docker-compose для настройки за 15 минут.