Engram

Engram

チャットが終わると、AI はすべてを忘れてしまいます。Engram が記憶を助けます。 無料でプライベート。お使いのコンピューター上で動作し、書いた言葉をすべてそのまま保持します。

課題

月曜日、Claude と1時間かけてログインシステムのメモリリークの原因を調べ、ライブラリを切り替えることにしました。金曜日に新しいチャットを開いて、*「なぜ Passport をやめたんだっけ？」*と尋ねます。

何も分かりません。会話は消え、そこに至った理由も失われています。

AI に伝えたことは、どんなことでも同じです。妹の誕生日、すでに修正したバグ、設定がその値になっている理由。チャットを新しくするたびに、すべてがゼロから始まります。

**Engram はチャットが終わっても残る記憶です。**メモ、ファイル、会話を保存し、後から質問すると、表現がまったく違っていても、適切なものを見つけます。

動作を確認する

普通のメモを2つ入力します：

notes/decisions.md   We switched from Passport to Lucia on March 3 because
                     Passport sessions kept leaking memory under load.
notes/personal.md    My sister Maya's birthday is June 14. She loves anything
                     with sunflowers.

engram mine notes --wing life

数日後、自分の言葉で尋ねてみます。以下の質問は、どれもメモと同じ文を含みません：

$ engram search "why did we change the auth library"
  1   life/notes   We switched from Passport to Lucia on March 3 because
                   Passport sessions kept leaking memory under load.

$ engram search "gift idea for Maya"
  1   life/notes   My sister Maya's birthday is June 14. She loves anything
                   with sunflowers.

Claude に接続すれば、これを自動で行います。Claude は必要なときに Engram で情報を調べ、Engram は Claude Code のセッションを自動で保存します。

2分で試す

Python 3.9 以降が必要です（3.11〜3.14 を推奨します）。python3 --version で確認してください。

1. インストールする

pip install engram-chateau

PyPI でのパッケージ名は engram-chateau ですが、入力するコマンドは engram だけです。（無関係な別のパッケージが、すでに engram という名前を使用しています。）

2. 記憶させる情報を入力する

engram mine ~/Documents/notes --wing notes      # any folder of notes, docs or code

初回実行時に、Engram が意味を理解するための小さな言語モデル（約80 MB）がダウンロードされます。その後はすべてオフラインで動作します。

3. 質問する

engram search "what did I decide about the database"

試すのに必要なのはこれだけです。

AI アプリに接続する

Engram は、AI アプリがツールを接続する標準的な方法である MCP に対応した、あらゆるアプリで動作します。コマンド1つで追加できます：

engram connect cursor        # or: claude-desktop, windsurf, vscode, gemini, codex, zed, lm-studio
engram connect all           # every supported app on this computer
engram connect               # list them, with ✓ next to the ones you have

そのアプリの設定に Engram を追加します（ほかの設定は保持され、.bak バックアップも作成されます）。また、アプリの再起動方法も表示します。いつでも再実行できます。2回目以降は設定を変更しません。

各アプリで、31個の engram_* ツールを利用できます。思い出す、検索する、記憶する、古くなった記憶を訂正する、結論を根拠に結び付ける、記憶にその内容が記されている理由を説明する、トピックの履歴を確認する、人や事実のナレッジグラフを参照するなど、さまざまな操作が可能です。接続時に Engram は、それらの使い方も AI に伝えます。過去の作業に基づく回答の前に記憶を確認すること、決定事項を保存すること、矛盾させるのではなく訂正することを案内します。（そのガイダンスをモデルに渡すかどうかはアプリによって異なりますが、現在はほとんどのアプリが渡します。）「このリポジトリではタブを使うことを覚えておいて」、「認証について何を決めたんだっけ？」、*「PostgreSQL に移行したので、更新して」*のように尋ねてみてください。

Claude Code では、最も多くの機能を利用できます。頼まなくても機能する記憶です。

engram connect claude-code        # prints the one-line `claude mcp add` command
engram install-hooks --apply      # then restart Claude Code

install-hooks は、Claude Code の3つのフックを ~/.claude/settings.json に追加します（既存の設定は保持され、バックアップも作成されます）：

• 自動想起。 Claude にメッセージを送るたびに、Engram がまずメモリを検索します。明らかに関連する内容が見つかった場合、Claude は回答する前に最大 3 件のメモを含む短いノートを受け取ります。現在のバージョンが最初に示され、以前のバージョンから何が置き換わったか、その理由も記載され、古い情報には古い情報であることが表示されます。新しいチャットで 「なぜ Passport をやめたの？」 と尋ねても、Claude はすでに把握しています。関連する情報がなければ何も追加されず、同じセッション内でメモリが繰り返し表示されることもありません。起動後は約 1 秒で動作します（パソコンの起動後、最初のメッセージでは読み込みに数秒かかることがあります）。
• プロジェクトを認識。 メモリは作業中のプロジェクト（git リポジトリまたはフォルダー名）ごとに保存され、想起時にはそのプロジェクトのメモが最初に表示されます。他のプロジェクトのメモは、非常に強く一致する場合にのみ表示されます。
• 自動保存。 Claude が編集したファイルはすべて保存されます。
• コンパクト化の前に保存。 Claude Code が会話をコンパクト化する前に、会話が保存されます。

engram recall "your message" を実行すると、自動想起によって Claude に渡される内容を確認できます。engram install-hooks を --apply を付けずに実行すると、設定を適用せずに確認できます。または、--no-recall を追加すると自動想起をスキップできます。

その他の MCP アプリ： コマンド engram-mcp（または python -m engram.mcp_server）を指定します。Engram は公式の MCP レジストリにも io.github.TushaeBXN/engram として登録されています。

MCP に対応していないアプリ（Open WebUI、n8n、独自のスクリプト）からは、小規模なローカル Web API を通じて Engram を利用できます。

engram serve                  # http://127.0.0.1:7742, the same tools and rules as MCP

アプリの接続先を http://127.0.0.1:7742/openapi.json に設定してください。すべてのツールの説明が記載されています。または、直接呼び出すこともできます。

curl -s localhost:7742/v1/tools/engram_recall -H 'Content-Type: application/json' \
     -d '{"message": "why did we drop Passport?"}'

メモリはプライベートなため、デフォルトでは厳格な設定になっています。localhost のみで待ち受け、Web ページまたはプロキシ経由からのリクエストと思われるものは拒否します。別のマシンからアクセスするには、engram serve --host 0.0.0.0 を使用してください。この場合は必ずトークンが必要です（初回使用時に ~/.engram/server/token に作成され、表示されることはありません）。トークンは Authorization: Bearer <token> として送信します。engram serve --token は localhost でもトークンを必須とします。CORS ヘッダーは一切送信されないため、Web ページからアクセスすることはできません。

あらゆるコーディングエージェントに使い方を教える。 skills/engram/SKILL.md は、いつ想起、保存、修正を行うか、結論をどう説明するかを定めた、そのまま使えるエージェントスキルです。npx skills add TushaeBXN/engram でインストールするか、ファイルをコピーしてください。

uv tool install engram-chateau     # or: pipx install engram-chateau
engram init ~/myproject            # guided setup: your AI's identity, a default wing, then saves the project

対象ユーザー

🧑‍💻 Claude Code を使う開発者。 Engram は Claude が扱うファイルと、その背後にある会話をひっそりと保存します。数か月後に 「なぜリトライ上限は 7 なの？」 と尋ねれば、推測ではなく実際の議論が見つかります。

🤖 AI コンパニオンやエージェントを構築する人。 ボットに独自のメモリを持たせましょう。ユーザーについて学んだこと、日記、人物や事実のナレッジグラフ（「Kai は 6 月から Orion で働いている」）などです。すべてオフラインで、数行の Python だけで動作します。Engram は、まさにこのようなパーソナルコンパニオンアプリのメモリとして誕生しました。

📚 作家、研究者、メモを取る人。 メモのフォルダー、Obsidian の保管庫、Notion や Linear のエクスポートを指定すれば、「価格帯について思いついたあのアイデア」 のように、意味に基づいて全体を検索できます。

Engramが異なる点

• 🔒 自分のものです。 すべてのデータは、お使いのコンピューター上の1つのフォルダー（~/.engram/）に保存されます。アカウントも、クラウドも、APIキーも、追跡もありません。
• 📝 あなたの言葉をそのまま残します。 ほとんどのAIメモリーツールは、LLMに会話を書き換えさせて短い「事実」にまとめ、元の内容を破棄します。Engramは元のテキストを保存し、あとから見つけ出します。要約で失われるものはありません。
• 🧠 意図を理解します。 「認証ライブラリーの変更」について尋ねると、「PassportからLuciaに切り替えた」という記録を見つけます。また、正確な名前や番号（INV-20931）にも一致し、「2週間前」、「6月に」、*「5月8日に」*といった時間も理解します。
• 💸 無料で使えます。 保存にも検索にもLLMは不要なので、メッセージごとの費用も、利用制限もありません。
• 🎯 高精度です。 AIメモリーの標準的な2つのテストで、公開済みのLLM不使用の最高成績を上回っています（以下の数値をご覧ください）。
• 📖 すべて読むことができます。 約10,000行のシンプルなPythonで書かれており、MITライセンスです。データがどう扱われているか正確に知りたい場合は、確認できます。
• 🔄 古くなった情報を把握します。 決定が変更されると、新しいメモリーに古いメモリーを置き換える印が付きます。検索では現在の回答が最初に表示され、古い情報は変更時期と理由とともに履歴としてその下に残ります。
• 🔑 秘密情報を非表示にできます。 redact_secretsを有効にすると、ディスクに書き込まれる前にAPIキー、トークン、パスワードが空欄に置き換えられます。

仕組み

Engramは、大きな家を整理するようにメモリーを分類します。人物やプロジェクトごとに棟、トピックごとに部屋、メモリーの種類ごとに廊下を設け、その中の引き出しに元のテキストを格納します。

Wing   – a person or project        ("myapp", "life")
└── Room  – a topic                 ("auth-migration")
    └── Hall – the kind of memory   (facts, events, discoveries, preferences, advice)
        └── Drawer – your original text, word for word

これらを自分で管理する必要はありません。Engramが保存時に自動で整理します。検索時には、複数の手がかりを組み合わせて判断します。

セッションの開始時に、EngramはAIに短い「起動」メモを渡すこともできます（誰であるかと重要な事実。まずピン留めされたものを示し、次に新しいものを示します。デフォルトで約120トークンです）。これにより、毎回まったく何も知らない状態から始めずに済みます。

変更があったとき

3月に、アプリがすべてのデータをSQLiteに保存すると記録します。4月にPostgreSQLへ移行します。多くのメモリーツールでは、矛盾する2つのメモが残り、質問によりよく一致したほうが返されます。

Engramでは、あなた（またはClaude、あるいはエージェント）が、変更を一度記録するだけです。

engram correct file-05aa607a "We migrated the app from SQLite to PostgreSQL on April 9" --reason "SQLite locked under concurrent writes"

以降、検索では現在の回答が最初に表示され、古い情報は明確なラベル付きでそのすぐ下に残ります。

$ engram search "which database does the app use"
  1  c6e0b7b4       [current, replaces file-05aa607a] We migrated the app from SQLite to PostgreSQL on April 9…
  2  file-05aa607a  [outdated → c6e0b7b4] Decision: the app stores everything in SQLite because…

engram history file-05aa607aを実行すると、記録の全容を確認できます。何が書かれ、何に置き換えられ、いつ、なぜ変更されたのかがわかります。情報がひそかに削除されることはありません。古い根拠も引き続き検索でき、誤った訂正はengram supersede <id> --undoで取り消せます。

Engramが、あるメモが別のメモと矛盾すると独自に判断することはありません。何が真実かを決めるのは、使う人の役目です。Claudeがメモリーを保存するとき、Engramは更新対象となる可能性のある既存のメモリーを示し、Claudeが判断します。

なぜそう言えるのでしょうか？

メモリには、何を根拠にしているのか、どこから得たのかを記録できるため、結論が証拠から切り離されることはありません。

engram source 903294e5 primary --ref "U.S. Const. art. I, § 2"   # where a memory came from
engram link c9422f65 based_on 903294e5 --reason "constitutional text"
engram link c9422f65 derived_from 2da14213                       # also: contradicts, supersedes

情報源は、user（あなたが述べたもの）、primary（原文書、法律、判決、データセット）、secondary（報道や分析）、tool（検索やプログラムの結果）、inference（AI 自身の結論）です。推論は推論としてラベル付けされたままになります。

engram why <id> は、メモリの情報源と日付、それが記録なのか推論なのか、その根拠となる証拠、その証拠が後から訂正または異議を唱えられたかどうか、以前のバージョンとその根拠、さらに --query を指定した場合は、検索でそれが上位にランク付けされた理由を説明します。

$ engram why c9422f65
c9422f65-…  amy/views  2026-10-20
  My view: population apportionment is the baseline; the 2025 map changes the state's representation.
  Source: AI inference.  Type: an inference.

Evidence
  based_on 903294e5  2026-10-20  primary source, U.S. Const. art. I, § 2
    Article I, Section 2: Representatives shall be apportioned among the several States…
  derived_from 2da14213  2026-10-20  secondary source  OUTDATED → 914e0cb2
    Report: the legislature adopted a new map in 2025.

Needs review
  • evidence 2da14213 was corrected (current version: 914e0cb2); check whether this still holds

engram check は、メモリ全体を対象に、訂正または異議を唱えられた証拠に基づく結論、証拠のない推論、未解決の対立、削除済みメモリへのリンクなどを一覧表示します。何も変更しません。見解を修正した場合も、以前の見解には当時の証拠が保持されるため、以前の見解が何に基づいていたのか、そして新しい見解を何が裏付けているのかをいつでも確認できます。

バックアップ。 engram export backup.json.gz は、すべてのメモリ、訂正、ナレッジグラフの事実、日記を1つのファイルにまとめます。engram import backup.json.gz は、まずファイル全体を確認してから、別のコンピューターに復元します。問題があれば、何も変更されません。形式については、docs/backup-format.md に記載されています。

どれほど優れているのでしょうか？

研究者は、2つの公開ベンチマークを使ってAIのメモリをテストします。それぞれのベンチマークでは、システムに長いチャット履歴を与え、その中のどこかに答えが埋もれている質問をします。スコアは、システムが正しい会話をどれだけの頻度で見つけられるかを示します。

簡単に言うと、数か月分のチャット履歴についてEngramに500問尋ねると、そのうち494問で正しい会話が上位5件に入ります。ノートパソコンで動作する小型モデルを使い、LLMもAPIも使わずに実現しています。これらのテストで測定するのは、正しい会話を見つける能力です。訂正、根拠リンク、想起メモによってAIの正確さが向上するかどうかは測定していません。それについてはbenchmarks/trust_eval.pyで確認でき、結果を以下に示しています。

メモリの信頼性は保たれるのでしょうか？ これらのテストでは、訂正、モデルに渡すメモ、クラッシュは対象外のため、benchmarks/trust_eval.pyで確認します。現行バージョンを使い、単独で実行した（作成者が記述した、意図的に小規模な）シナリオでの結果は次のとおりです。

自動想起は、一部の回答を控えて、短いメモを優先します。完全な表、このテストで示されないこと、実際にテストを実行する方法もそちらに記載しています。ここに示した結果から、AIのエンドツーエンドの正確さが向上するとは言えません。その点はまだテストされていません。

Engramを使うべきでしょうか？

優れたメモリツールはいくつかあります。率直な選び方をご紹介します。

独自のアプリで使用する

from engram.agents import AgentDiary
from engram.backends import get_backend
from engram.chateau import Chateau
from engram.knowledge_graph import KnowledgeGraph
from engram.searcher import Searcher

memory = Chateau()                                   # your memory folder (~/.engram/chateau)
searcher = Searcher(get_backend("chromadb"), memory)

for hit in searcher.search("what music does Maya like", n=5):
    print(hit["text"], hit["final_score"])

AgentDiary("my-assistant").write("Helped plan the week")               # an agent's diary
KnowledgeGraph().add(subject="Maya", predicate="likes", obj="jazz")    # facts about people and things

これらの呼び出しは tests/test_public_api.py で固定されているため、これらを使って構築したアプリはリリースをまたいでも動作し続けます。完全なデフォルト検索（完全一致語インデックスを含む）を利用するには、engram.backends.backend_from_config(engram.config.load_config()) でバックエンドを構築してください。

日常的なコマンド

# Save things
engram mine ~/project --wing myapp                 # a folder of files
engram mine ~/Downloads/claude-export --mode convos --wing myapp   # a Claude, ChatGPT or Slack export
engram watch ~/project --wing myapp                # keep saving as files change

# Find things
engram search "auth decisions" --wing myapp
engram answer "What did we decide about the database?"   # a written answer (needs Ollama)
engram replay --room auth-migration                # a topic's history, in order

# Fix and keep things
engram correct <id> "the new, correct version"     # replace an outdated memory (old one kept as history)
engram history <id>                                # what replaced what, when and why
engram why <id>                                    # where it came from, what it rests on, what changed
engram forget <id>                                # delete a memory for good (shows what changes; add --yes)
engram export backup.json.gz                       # back up everything to one file
engram import backup.json.gz                       # restore it (checked first; safe to repeat)

# Look after it
engram status                                      # what's in your memory
engram wake-up                                     # the short start-of-session note
engram audit --fix                                 # health check and safe fixes

ID は engram search の検索結果にある最初の列の短いコードです。

engram init <dir>                              # guided setup
engram serve [--host H] [--port P] [--token]  # local web API for apps without MCP (OpenAPI at /openapi.json)
engram reindex [--wing W]                      # rebuild the search index (after changing the embedding model)
engram connect <app>                           # add Engram to Cursor, VS Code, Gemini CLI, Codex… (no app: list)
engram install-hooks --apply                   # Claude Code hooks: auto-recall, auto-save, save before compacting
engram recall "a message"                      # preview what auto-recall would give Claude
engram setup-reranker                          # download the reranker model (90 MB) and turn it on
engram setup-reranker --disable                # turn the reranker off

engram mine <dir>                              # project files
engram mine <dir> --mode convos                # conversation exports (Claude, ChatGPT, Slack, Claude Code)
engram mine <dir> --wing myapp --room auth     # choose the wing and room
engram mine <dir> --since 2026-01-01           # skip older files
engram mine <dir> --plugin obsidian            # also: notion, linear
engram watch <dir> --wing myapp                # auto-save on change
engram split <dir> [--dry-run]                 # split concatenated transcripts
engram remember-type "Prefer SQLite for local dev" preference --wing myapp
engram remember-type --list                    # the 13 memory types

engram search "query" [--wing W] [--room R] [--results 20]
engram search "query" --no-decay               # ignore recency
engram search "query" --no-hybrid              # meaning only
engram search "query" --rerank / --no-rerank   # force the reranker on or off for one search
engram answer "question" [--wing W] [--model llama3.2] [--chunks 8]

engram wake-up [--wing W] [--rebuild]
engram replay --room R [--wing W] [--type decision] [--since 2026-06-01] [--min-confidence 0.8]
engram kg query "Kai" [--all]
engram kg add "Kai" works_on "Orion" --from 2025-06-01
engram kg invalidate "Kai" works_on "Orion" --ended 2026-03-01
engram kg timeline "auth-migration"
engram graph [--wing W] [--output file.png]   # needs: pip install "engram-chateau[viz]"

engram correct <id> "new text" [--reason "why"]  # save a correction that replaces <id>
engram supersede <old-id> <new-id> [--reason R]  # mark an existing memory as replacing another
engram supersede <old-id> --undo                 # make <old-id> current again
engram history <id>                              # status and full replacement history
engram correct <id> "text" --source primary --ref "cite" --based-on <evidence-id>

engram forget <id>                                     # show what deleting it would change
engram forget <id> --yes                               # delete it, its search entries and every link to it

engram link <id> based_on <evidence-id> [--reason R]   # <evidence-id> supports <id>
engram link <id> derived_from <other-id>               # <id> was inferred from <other-id>
engram link <id> contradicts <other-id>                # conflict, undecided
engram link <id> supersedes <old-id>                   # <id> replaces <old-id>
engram link <id> based_on <evidence-id> --undo         # remove a link
engram source <id> user|primary|secondary|tool|inference [--ref "citation or URL"]
engram why <id> [--query "the question"] [--json]      # explain a memory
engram check [--json]                                  # what needs review; changes nothing

engram export <file>[.gz]                        # back up everything to one file
engram import <file> [--dry-run] [--overwrite]   # restore; the whole file is checked first

engram status
engram audit [--fix]
engram conflicts                               # resolve contradicting knowledge-graph facts
engram compress [--wing W] [--room R]          # rebuild short summaries (ES)
engram provenance <drawer-id> [--history]
engram provenance --summary
engram ui                                      # local notes app at http://127.0.0.1:7741

設定

すべて初期状態のままで動作します。設定を調整する場合は、~/.engram/config.json にあります。すべてのキーは省略可能で、デフォルト値はベンチマーク済みの設定です。

ENGRAM_VECTOR_BACKEND=sqlitevec engram … を実行すると、その実行中のみバックエンドが切り替わります。埋め込みサーバーはデフォルトの chromadb バックエンドで動作します。サーバーとモデルごとに個別のインデックスが使われるため、切り替えて戻す際に再インデックスは不要で、記憶が変更されることもありません。~/.engram/identity.txt には、各起動メモの冒頭に記載される短い自己紹介が保存されています。

トラブルシューティング

• インストール後に engram: command not found と表示される。 pip のインストール先が PATH に含まれていません。python3 -m pip install --user engram-chateau を使用するか、PATH を自動で設定する uv tool install engram-chateau / pipx install engram-chateau でインストールしてください。
• pip: command not found と表示される。 pip3 または python3 -m pip をお試しください。uv 仮想環境内では、uv pip install … を使用してください。
• 新しいコンピューターに移行する。 古いコンピューターで engram export backup.json.gz を実行し、新しいコンピューターに Engram をインストールしてから、engram import backup.json.gz を実行してください。インポート中に検索インデックスが再構築されます。
• Claude に engram のツールが表示されない。 サーバーを追加した後、Claude Code または Claude Desktop を再起動してください。アプリが engram-mcp を見つけられない場合は、which engram-mcp で確認したフルパスを指定してください。
• 「ChromaDB failed to load」と表示される。 ChromaDB のコンパイル済みコンポーネントが Python と一致していません。pip install --force-reinstall --no-cache-dir chromadb をお試しいただくか、コンパイル済みコンポーネントが不要な "vector_backend": "sqlitevec" を設定してください。その後、各バックエンドが個別のインデックスを保持するため、もう一度 engram mine を実行してください。
• Python 3.15 以降を使用している。 ChromaDB はまだインストールできないため、Engram は sqlitevec にフォールバックします。これは意味ではなく単語を照合します。意味ベースの検索には、Python 3.11 から 3.14 を使用してください。
• GitHub から更新した後に「No such command」と表示される。 git pull origin main を実行し、続けて Engram フォルダー内で pip install -e .（または uv pip install -e .）を実行してください。
• 検索結果の Relevance 列に <0.001 と表示される。 ランカーは質問に本当に答える結果を見つけられませんでした。質問をより具体的にしてみてください。

内部の仕組み：略記、メモリレイヤー、Web UI、コードマップ

Engram Shorthand (ES)

デコーダーなしであらゆる LLM が読み取れる、簡潔なテキスト形式です。Engram がモデルに読み込む短いコンテキストにのみ使用され、各引き出しには常に元のテキストが保持されます。ES は不要な語を省き、文章で約 1.6 倍、コードで約 1.1 倍の節約になります。

from engram.shorthand import compress
compress("The authentication module is a critical component that has a dependency on the database.")
# → "auth module=★★ component +dep on db."

メモリレイヤー

レイヤー	内容	サイズ	読み込み
L0	アイデンティティ：AI が何者か	約 50 トークン	常時
L1	重要な事実、略記	最大 120 トークン（l1_budget_tokens）	常時
L2	現在のトピックに関するメモリ	必要に応じて	トピックが話題に上がったとき
L3	全文検索	必要に応じて	要求されたとき

Web UI

engram ui を実行すると、http://127.0.0.1:7741 でローカルのノートアプリが開きます。リンクされたノートのグラフ、タグ、ピン留めしたノート、日記、Markdown 編集機能を備えています。現時点ではノートをブラウザー内に保存し、~/.engram/ 内のメモリはまだ表示しません。そちらには engram search または MCP ツールを使用してください。

要件

• Python 3.9 以降。 意味ベースの検索には 3.11～3.14 を推奨します。
• 自動インストール： ChromaDB、typer、rich、watchdog、questionary、pyyaml、requests。
• 任意の追加機能： engram-chateau[faiss]、[sqlitevec]、[viz]（グラフ画像）、または [all]。
• 任意： engram answer 用の Ollama。

インターネットの使用： 初回のみ行われる 2 件のダウンロードを除き、使用しません。埋め込みモデル（約 80 MB）は、初めて保存または検索するときにダウンロードされます。任意の再ランキングモデル（90 MB）は、engram setup-reranker を実行した場合にのみダウンロードされます。記憶がマシンの外に出ることはありません。

コントリビューション

バグ報告、アイデア、プルリクエストを歓迎します。

git clone https://github.com/TushaeBXN/engram && cd engram
pip install -e ".[dev]"
pytest

クレジットとライセンス

Engram のデザイン（ウィング、部屋、ホール、引き出し、時間的ナレッジグラフ）は、ほかのオープンソースの記憶システムから着想を得ています。いくつかの検索機能（完全一致語インデックスと日付の理解）は、Hindsight を参考にしています。

MIT © 2026 Tushae Thomas

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