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AI代理持久记忆数据库

8.0/10 中国可用
TTG4G 编辑组 ·更新于 2026-06-07 ·数据来源: ai_crawl 评测方法 ↗
数据来源
ai_crawl · 最近更新 2026-06-07
行业深度解析AI 深度分析
一句话面向 LLM 与 AI Agent 的持久化结构化记忆层，可在 Claude、ChatGPT 及任意模型之间共享上下文记忆。
定价免费增值 + 企业定制 + 开源自托管 Free：$0/月，包含 3 个 contexts、每个 context 1,000 bullets、BYOK、自带仪表盘、Claude MCP 与 ChatGPT Actions、社区支持；Enterprise：定制价格，包含无限 contexts、每个 context 50,000 bullets、bullet 编辑管理、完整图谱浏览器、独立租户与数据隔
适合谁Claude/ChatGPT 高频用户、AI Agent 开发者、需要跨模型共享长期记忆的团队、构建多轮个性化助手或工作流 Agent 的开发者
核心功能跨 Claude 与 ChatGPT 的共享持久记忆结构化知识抽取与分类FACT、DECISION、PREFERENCE、GOAL、PROCEDURE、PRINCIPLE 等记忆类型基于重要性与近因的 salience 评分按 token budget 组装可注入提示词的上下文矛盾检测、旧事实 supersede 与版本历史去重、合并、schema 形成与陈旧记忆衰减MCP、ChatGPT Actions、REST API、Python SDK 集成MIT 开源并支持自托管
AI能力与模型Engram 定位为 LLM 与 AI Agent 的持久化记忆层，本身强调模型无关。其核心能力包括从原始对话中抽取结构化知识，将记忆分类为 FACT、DECISION、PREFERENCE、GOAL、PROCEDURE、PRINCIPLE 等类型，并为每条 bullet 计算 salience 重要性分数。系统支持矛盾检测、版本历史、去重、合并、schema 形成、陈旧记忆衰减，以及按 token budget materialize 最相关且最重要的上下文。正文未披露具体
典型用例用户早上在 Claude 中说明项目、偏好或决策，晚上在 ChatGPT 中继续提问时可复用同一记忆；开发者可通过 commit、materialize、consolidate 三类流程为 Agent 添加长期记忆；适合保存用户偏好、项目背景、营销计划、团队流程、历史决策和长期目标。
免费额度/试用Free 计划为 $0/月，包含 3 个 contexts、每个 context 1,000 bullets、BYOK、社区支持、Dashboard access、Claude MCP 与 ChatGPT Actions。正文还称 Free tier、2-minute setup、Open source forever，并支持完整引擎自托管免费使用。
定价Free：$0/月；Enterprise：Custom 定制价格，包含无限 contexts、每个 context 50,000 bullets、bullet 编辑与管理、完整 graph explorer、独立租户与数据隔离、定制 SLA、专属支持、SSO/SAML 与审计日志。所有计划包含开源 SDK，完整引擎 MIT 开源，可免费自托管。
中文支持正文未提及中文界面、中文文档或中文语义抽取效果。由于其宣称适用于任意 LLM，理论上可能取决于接入的模型能力，但不能据此确认中文支持质量。
API与集成支持 Claude Connector/MCP、ChatGPT GPT Actions、REST API、Python SDK，以及与 LangGraph、CrewAI、Claude、OpenAI 等 Agentic stack 集成。MCP 使用 SSE transport 与 API key，REST API 使用 Bearer token。示例 API 包括 /contexts/{id}/commit 与 /contexts/{id}/materialize。
数据隐私正文提到用户可在 dashboard 中查看、编辑、删除或组织记忆；企业版提供 dedicated tenant、data isolation、SSO/SAML、audit logs。完整引擎 MIT 开源并可自托管，有助于数据控制。但未披露数据保留策略、加密、合规认证、训练使用政策等细节。
输出质量与局限Engram 的优势在于避免简单上下文塞入、基础 RAG 和 flat memory 的噪声、冲突与无限增长问题，通过 salience、类型、去重、衰减和 token budget 提升可用上下文质量。局限是正文没有提供基准测试、准确率、误抽取率或多语言表现；免费版容量有限，高级治理功能需企业版。
中国访问未知
适用场景跨 Claude 与 ChatGPT 延续项目上下文；为 AI Agent 添加长期用户偏好、决策、目标和流程记忆；开发个性化助手；在多会话、多模型工作流中同步知识；替代简单上下文拼接或基础 RAG 记忆方案。
同类Mem0ZepLangGraph MemoryOpenAI/ChatGPT MemoryClaude Projects/Memory 类能力自建向量数据库 + RAG 方案
性价比8
易用8
服务6
综合8
优点
  • 不是简单向量检索，而是将记忆结构化、分类和排序
  • 支持跨 Claude、ChatGPT 与任意 LLM 共享同一记忆
  • 免费层可直接使用，且无需信用卡信息未提及但正文称 Free tier
  • MIT 开源，完整引擎可自托管，避免被云服务锁定
  • 提供 MCP、REST API、Python SDK，开发者集成门槛较低
不足
  • 免费版 contexts 与 bullets 数量有限
  • 高级编辑、图谱浏览、独立租户、SSO、审计日志等能力仅企业版
  • 正文未说明底层使用哪些 LLM 或抽取质量评测指标
  • 中文支持未明确说明
  • 数据隐私仅提到用户可控制和企业隔离，缺少详细合规说明

深度测评

TG4G · 2026-06-07 更新 · 仅供参考

是什么

Engram 是面向 LLM 与 AI Agent 的持久化记忆层，目标是让 Claude、ChatGPT 以及任意模型共享同一套长期记忆。它既面向普通 Claude/ChatGPT 用户，也面向 Agent 开发者：前者可在不同 AI 工具间延续上下文，后者可通过 API、MCP 或 SDK 为 Agent 接入结构化记忆。

核心能力

Engram 的重点不是简单保存聊天记录或做相似度检索，而是把对话抽取为 typed bullets，例如 FACT、DECISION、PREFERENCE、GOAL、PROCEDURE、PRINCIPLE。每条记忆会有 salience 重要性分数，并结合相关性与 token budget 生成可注入提示词的上下文。它还强调处理更新与矛盾，例如“从 Boston 搬到 Vancouver”时 supersede 旧事实并保留版本历史。长期使用后，系统会去重、合并、形成 schema，并对陈旧知识衰减。

定价与集成

免费版为 $0/月，包含 3 个 contexts、每个 context 1,000 bullets、BYOK、Dashboard、Claude MCP、ChatGPT Actions 与社区支持。企业版为定制价格，提供无限 contexts、每个 context 50,000 bullets、图谱浏览、独立租户、数据隔离、SSO/SAML、审计日志和专属 SLA。集成方式较完整，包括 Claude MCP、ChatGPT Actions、REST API、Python SDK，并提到可用于 LangGraph、CrewAI、Claude、OpenAI 等栈。完整引擎 MIT 开源，可自托管，这是重要优势。

优缺点

优点是记忆建模更接近知识层：有类型、优先级、衰减、冲突处理和 token 预算控制，比单纯向量库或上下文拼接更适合长期 Agent。开源与免费层也降低了试用成本。局限在于正文未披露底层模型、质量评测、多语言效果；中文支持没有明确说明。隐私方面虽有 dashboard 控制、企业数据隔离与自托管，但缺少合规认证、加密和数据使用政策细节。

适合谁与中国访问

Engram 适合构建个性化助手、长期项目助手、多模型工作流和 Agent 记忆系统的开发者，也适合频繁切换 Claude 与 ChatGPT 的用户。中国大陆访问情况、支付方式未披露；Claude、ChatGPT 本身在国内通常存在网络与账号限制，因此实际使用可能受所连接平台影响。可关注 Mem0、Zep、LangGraph Memory 或自建向量库/RAG 作为替代方案。

本测评基于公开资料整理,不构成购买建议,请以 engram.so 官网实际信息为准。

中文卖点

开源上下文数据库，为LLM和Agent跨会话记忆。

官网快照

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常见问题

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