ユニバーサルクロスモデルおよびクロスエージェントエピソード記憶ストア。

プロジェクトファーストネイティブの SQLite インメモリ エンジンにより、開発者はモデルと環境を自由に切り替えることができます (Google反重力、 コード・クロード、 カーソルMCP、 ウィンドサーフィン） で 同じ アーキテクチャ上の決定、ユーザーの制約、プロジェクトのステータスを失うことなくプロジェクトを実行できます。

「なぜ毎ターン忘れ去られたサウンド トークン 200,000 個を支払う必要があるのでしょうか?モデルは使い捨てのサービスですが、プロジェクトの決定は使い捨てではありません。」

コンテキスト ウィンドウが 100 万以上のトークンに拡張されると、開発者は課題に直面します 注意欠陥: 推論は低下し、会話が進むたびにコストが増加し、文脈がクリアになると全身記憶喪失につながります。

engrim 注意力の低下を補う 4,000 文字のソートされたエピソード作業記憶:

• AI記憶のスイス: プロジェクト インテリジェンスを単一の AI ベンダーまたはプライベート クラウド サイロから分離します。 Cursor プロジェクトの途中で、Antigravity の Gemini 3.8 から Claude Code の Claude 3.7 Sonnet、GPT-4o に切り替えると、エージェントは他のエージェントが中断したところから再開します。
• 自己暗号化の保存ボタン: 作業中に決定、制約、ステートメントを外部化します。エージェント セッションを自由にクリアしてください (/clear) すぐにコンテキストがリロードされるのを確認します。
• スマートコンテキストをダウンロードする: 静的ベクトル配置を使用した SQLite FTS5 (bm25 キーワード検索) (model2vec）ゼロ往復ハイブリッド融合エンジンで。

50,000 ラインの取引アルゴリズム システムで 105 回の連続セッションでテストされました。 186 個の単体テストで回帰ゼロ、モデル切り替え全体でコンテキスト記憶喪失もゼロ。

実際の資本を使用したアクティブなアルゴリズム取引コードに基づく実稼働テストでは、次のようになります。

• バー 153,000 件の雇用標識 アーキテクチャの時代には、パラメータ設定とデバッグはその下のアクティブ メモリ パッケージに統合されていました。 1000トークン (コンテキスト ウィンドウの 1% 未満)。
• それは リロードコンテキストのコストを 99% 以上削減 セッションごとに再起動します。
• 同様のリポジトリ内の Google Antigravity CLI、Claude Code、Cursor MCP の間で、モデル ドリフトやアーキテクチャ回帰がゼロでシームレスに切り替えられました。

graph TD
    subgraph Agents ["Supported Agent Environments"]
        AGY["Google Antigravity
(PreInvocation & Stop Hooks)"]
        CLAUDE["Claude Code
(SessionStart & Stop Hooks)"]
        CURSOR["Cursor / Windsurf
(Model Context Protocol stdio)"]
    end

    subgraph CoreEngine ["engrim Core Engine (v1.3.0)"]
        ADAPTERS["Adapters & Hooks
(agy, claude, mcp)"]
        PROVENANCE["Agent Provenance Engine
(origin_agent tracking)"]
        ROUTER["Hybrid Retrieval & Minder
(bm25 lexical + vector cosine)"]
    end

    subgraph Storage ["Local-First SQLite Store (~/.engrim/memory.db)"]
        MEMORIES[("Curated Memories
(decisions, facts, feedback)")]
        FTS5["FTS5 Full-Text Search
(porter stemmer, triggers)"]
        VEC["Vector Embeddings
(model2vec static embeddings)"]
        LOG["Flight Recorder Log
(turns + action lines)"]
    end

    AGY <-->|"hook / CLI"| ADAPTERS
    CLAUDE <-->|"hook / CLI"| ADAPTERS
    CURSOR <-->|"JSON-RPC (stdio)"| ADAPTERS
    ADAPTERS --> PROVENANCE
    PROVENANCE --> ROUTER
    ROUTER --> MEMORIES
    MEMORIES --- FTS5
    MEMORIES --- VEC
    ADAPTERS --> LOG

ランニング engrim setup 証拠なしで。マシンにインストールされている環境を自動的に検出し、すべての環境を構成します。

• もし ~/.gemini がある $\右矢印$ シム反重力ライフタイムフック、スキル、MCPサーバー。
• もし ~/.claude がある $\右矢印$ Claude Code SessionStart、Stop、ステータス行、および CLAUDE.md をワイヤリングします。
• もし ~/.cursor がある $\右矢印$ Cursor MCP 設定を生成してマージします。

• 調整します ~/.gemini/config/hooks.json 実行する engrim hook --agent agy --event boot で PreInvocation そして engrim hook --agent agy --event stop で Stop。
• 正規スキル「反重力」を使用する ~/.gemini/config/skills/engrim/SKILL.md。
• MCPサーバーを起動します ~/.gemini/antigravity-cli/mcp_config.json そして ~/.gemini/config/mcp_config.json。

• ワイヤー SessionStart、 SessionEnd、 Stopそして UserPromptSubmit 閉まる ~/.claude/settings.json。
• クロード コード ステータス バーに環境ステータス バーを設定します。
• メモリ使用量のメモを追加 ~/.claude/CLAUDE.md。

• 追加します engrim に ~/.cursor/mcp.json 走る engrim serve --mcp。

加えて engrim あなたへ ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "engrim": {
      "command": "engrim",
      "args": ["serve", "--mcp"]
    }
  }
}

• サポートされている各環境を 1 つのコマンドで構成します。

（使用 --dry-run ドライブを変更せずに変更を確認するには、セットアップ コマンドを使用します)。

複数のエージェントが単一のデータベース内で対話する場合、ソースが重要になります。 engrim 各メモリエントリの発生 origin_agent エリア：

• 許可される値: antigravity、 claude-code、 cursor、 cliまたは user。
• アクティブなフック、MCP クライアント、または CLI セッションに基づいて自動的に設定されます。
• 微妙な形で出てきました engrim context そして engrim list:

🧠 engrim · memory restored for this project — you don't have to re-explain · /workspace
  18 of 54 curated records loaded (~3850 chars) · the rest one `recall` away

[DECISION]
- #961 [DECISION] (via Antigravity): Inverted stop loss matrix for high volatility  (risk, execution)
- #942 [DECISION] (via Claude Code): Switched primary database from MongoDB to PostgreSQL  (db, schema)
- #910 [DECISION] (via Cursor): Standardized on Pydantic v2 schemas across API boundaries  (api, types)

最初にアクセスしたときの既存のデータベース ALTER TABLE memories ADD COLUMN origin_agent TEXT。

依存関係のない JSON-RPC 2.0 stdio MCP サーバーを起動します。

engrim serve --mcp
# or: engrim mcp

stdout JSON-RPC メッセージおよびすべての診断レポート用に厳密に予約されています。 stderr。

1. 仕事中に写真を撮る: 重要な決定またはアーキテクチャ ルールが行われるたびに実行されます。 engrim add または電話する engrim_add 彼のエージェントを通じて。
2. 使ってください resume-pointer: セッションを終了またはクリアする前に、タグ付きレコードを追加します resume-pointer 次のタスクについて説明します。最新の指標は以下に掲載されています [▶ RESUME HERE] 次のセッションのブートローダー パッケージの上に置きます。
3. で確認してください engrim review: 最近の決定がすべて行われたことを確認してください。
4. 気軽にクリアしてください(/clear）: セッションウィンドウがクリアされます。 engrim 次のリクエストまたは呼び出し時に、アクティブなメモリ パケットが自動的に再挿入されます。

• 100% ローカルかつオフライン: すべてのメモリ ログとログはローカル SQLite ファイルにあります (~/.engrim/memory.db）。テレメトリ、クラウド同期、追跡はありません。
• モデルストック: 用途 model2vec ローカル静的デプロイメントの場合 (ロード時間は約 30 ミリ秒、GPU は不要、CPU で実行)。純粋な語彙でも構いません (ENGRIM_EMBED=off) 追加の依存性はゼロです。
• POSIX ファイルのアクセス許可: データベースは所有者のみに限定された権限で作成されます (0600）。
• Gitのセキュリティ: *.db デフォルトでは gitignor されます。あなたの思い出が誤ってバージョン管理にコミットされることはありません。

MIT © 2026 ティム・ゴードン。