本地优先 Markdown 真实源人工审核跨智能体支持 MCP

为 AI 编程智能体设计的本地文件记忆层。

为多个 AI 智能体（如 Codex、Claude、Gemini、Cursor、Windsurf、OpenCode、Copilot 和 Cline）提供跨多个代码库的并发共享内存——完全同步、可共享，并使用 Git 进行版本控制。

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面临的挑战

智能体需要记忆，但不应默默地占有记忆。

痛点 1

智能体易忘

智能体会重复决策、设置规则和项目约束，浪费上下文窗口和 Token。

痛点 2

记忆孤岛

持久化记忆被困在单个供应商、特定模型、应用程序或物理机器中。

痛点 3

静默写入不安全

没有人工审查，智能体可能会写入错误的假设，从而默默地毒害未来的迭代。

痛点 4

规则文件臃肿

每次提示都发送庞大的自定义规则文件，浪费上下文空间并导致行为偏移。

解决方案

Engram 将记忆转化为经过人工审核的文件。

智能体提出持久的规则、工作流和知识。人类批准什么成为记忆。Engram 将其存储为 Markdown，通过 Git 保持其可移植性。

人工审核写入

智能体提出新知识。人类在提交之前进行批准、编辑、拒绝或归档。

本地文件记忆

Markdown 是真实的源头。完全由您控制的透明纯文本记忆文件夹结构。

上下文优化加载

仅加载和路由相关的内存包，而不是发送所有内容，从而节省上下文 Token。

跨智能体路由

您的记忆层本地保存在您的 repo 中。使用任何 LLM 或 IDE 进行同步、查询和编辑。

交互流程

工作原理

加载相关记忆

为当前任务运行 /engram load。索引器会从您的仓库内存中找到语义匹配项。

与智能体协作

智能体接收轻量级、针对性的上下文块，其中仅包含该工作所需的规则和约束。

批准持久记忆

智能体提出结构化的记忆候选。您进行审计、修改和接受。Git 安全地提交它们。

$ npm install -g @the-long-ride/engram

$ engram entry

$ engram inject

# 智能体提示:

"Use Engram for this task. Load memory for: refactor the release workflow."

Web 界面

无需深挖配置文件即可配置记忆层。

运行 engram entry 启动本地可视化工具，轻松管理连接、配置和记忆健康状态。

连接管理

将 Engram 工作空间记忆链接到本地智能体 CLI 配置和托管集成。

Cline Integration已连接

Gemini Antigravity已连接

Cursor Hook活动中

构建参数

调整语义加载阈值、规则优先级层、自定义配置文件和 git 同步触发器。

阈值

Git 自动提交

核心诊断

分析记忆重叠，扫描重复项，审计安全门，并检测配置冲突。

检测到重复项

两个记忆都指向了发布步骤。

记忆浏览器

浏览索引的记忆图，按元数据标签过滤，搜索内容，并归档过时的知识。

#git#release#env-vars#typescript

集成

支持的智能体与运行平台

Engram 将集成视为便利的包装器。Markdown 文件仍然是唯一、可移植的真实源头。

Codex

预加载会话

Claude

MCP 与审批

Gemini

工作区路由

Cursor

规则与钩子

Windsurf

MCP 配置

OpenCode

插件集成

Copilot

指令文件

Cline

自定义指令

MCP

提供 load/search

对比

Engram 对比其他方案表现如何？

特性 / 维度	内置记忆	庞大的自定义规则 (AGENTS.md)	Engram 记忆
供应商可移植性	锁定到特定的应用/模型	文本文件易移植	完全可移植 (Markdown + Git)
上下文占用	由提供商处理	严重的上下文膨胀	按上下文优化加载的精简包
安全性与审计	隐藏的数据库	明文文本文件	人工审核门禁与 Git 日志
多智能体支持	单一界面	需要手动复制	统一的代码库 CLI/MCP/API
自动更新写入	不受控制的更新	仅限手动编写	智能体提议，人类验证