Engram v1.0.0: Постоянная память для 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.brain

После 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