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

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 9 марта 2026 г.🔗 Source
Engram v1.0.0: Постоянная память для локальных LLM через граф знаний
Ad

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
Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

Репозиторий GitHub с лучшими практиками для Claude Code достиг 5 000 звёзд.
Инструменты

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.

OpenClawRadar
LLM Схватка: Бенчмарк стратегической игры в реальном времени для ИИ-агентов, пишущих код
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Выпущены пять бесплатных расширений для Claude Desktop: Inspector Lite, Graph Lite, Bible Code, Word Graph и Fun Pack
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Обзор производительности модели OpenClaw: Codex 5.3 лидирует, модели GLM разочаровывают.
Инструменты

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.

OpenClawRadar