Mengram
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Mengram est une API de mémoire pour l'IA open source qui donne aux applications et aux agents un rappel persistant, proche de celui d'un humain. Elle stocke trois types de mémoire, les faits sémantiques, les événements épisodiques et les flux de travail procéduraux, puis les récupère via un seul appel. Les développeurs qui créent des produits d'agents l'utilisent pour conserver le contexte entre les sessions, tandis que les utilisateurs ordinaires peuvent l'ajouter à Claude ou Cursor comme connecteur de mémoire.
À propos de Mengram
Qu'est-ce que Mengram
Mengram est une API de mémoire pour l'IA conçue pour les développeurs qui veulent que leurs agents se souviennent des utilisateurs au lieu de repartir de zéro à chaque session. Elle sert à la fois de mémoire persistante pour les agents d'IA et de bibliothèque que vous interrogez à la demande. Là où un chatbot oublie une conversation dès que la fenêtre se ferme, Mengram fait tourner une couche d'extraction qui transforme les tours de conversation bruts en mémoire structurée que vous pouvez rechercher plus tard.
L'idée centrale, c'est que la mémoire humaine n'est pas une seule chose. Mengram sépare le rappel en mémoire sémantique (faits et préférences), mémoire épisodique (événements et résultats) et mémoire procédurale (flux de travail étape par étape). Les trois sont extraites automatiquement quand vous envoyez des messages à l'API, donc ce n'est pas un simple magasin vectoriel greffé sur un chatbot.
Elle est open source sous licence Apache 2.0, donc les équipes soumises à des exigences de conformité peuvent héberger le cœur elles-mêmes et garder la même surface d'API. La principale limite tient à son périmètre : Mengram est un backend de mémoire, pas un framework de chat. Vous apportez toujours votre propre LLM, vos propres prompts et votre propre boucle d'agent. Rien ici n'écrit de réponses à votre place.
Les tarifs de Mengram évoluent avec le volume. L'offre gratuite couvre les démos. Les offres payantes montent à partir de là.
Premiers pas
- Inscrivez-vous sur mengram.io pour obtenir une clé d'API gratuite (elle commence par
om-), ou exécutezmengram signup --email [email protected]depuis le terminal. - Installez le SDK avec
pip install mengram-aipour Python, ou ajoutez le paquet JavaScript pour Node. - Envoyez votre première mémoire en appelant
m.add(messages, user_id="customer-4812"). Mengram extrait les faits, les événements et les flux de travail côté serveur. - Recherchez-la plus tard avec
m.search("how should I contact this customer?", user_id="customer-4812"). - Pour les agents natifs d'outils, collez l'URL du connecteur en un clic dans Claude, Cursor ou tout client MCP.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Mengram.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Développeurs qui créent des produits d'agents
- Créateurs solo et développeurs indépendants
- Utilisateurs avancés de Claude et Cursor
Tâches
- Se souvenir des préférences d'un utilisateur entre les sessions
- Suivre ce qui s'est passé et comment cela s'est terminé
- Apprendre les flux de travail à partir des échecs
Cas d'usage
- Agents de support client qui gèrent des milliers d'utilisateurs
- Assistants de code qui traversent plusieurs outils
- Produits multilingues
Fonctionnalités clés
Trois types de mémoire dans une seule API
Mengram ne vous demande pas de choisir un modèle de mémoire. Un seul appel à m.add() extrait en une fois les faits sémantiques, les événements épisodiques et les flux de travail procéduraux, et chaque type est interrogeable séparément. Vous obtenez un graphe de connaissances pour les entités, une chronologie pour les épisodes et des procédures versionnées pour le savoir-faire. Ce découpage colle davantage à la façon dont les gens se souviennent vraiment qu'un index vectoriel plat.
Une mémoire procédurale qui évolue
La plupart des outils de mémoire stockent ce qui s'est passé. Mengram stocke aussi comment faire les choses, puis met à jour ces procédures quand elles échouent. Signalez un échec avec m.procedure_feedback(proc_id, success=False, context="Step 3 failed: OOM"), et Mengram révise les étapes et déduit des préconditions que votre agent peut vérifier avant de faire confiance au flux de travail. L'historique des versions conserve chaque révision, donc vous voyez ce qui a changé et pourquoi.
Isolation multi-utilisateurs
Vous passez un user_id et chaque utilisateur final obtient un magasin de mémoire distinct avec ses propres faits, événements, flux de travail et un profil cognitif. Vous gardez une seule clé d'API et servez des milliers d'utilisateurs. Pour quiconque lance un bot de support ou un assistant personnel, c'est la fonctionnalité qui rend l'API exploitable en production et pas seulement dans un prototype.
Rappel avec Graph RAG
La recherche ne se limite pas aux correspondances directes. Mengram parcourt les relations du graphe de connaissances, donc une requête sur « Python » peut faire remonter Django, qui renvoie vers la plateforme sur laquelle vous l'avez déployé. Le parcours à deux sauts ramène du contexte qu'une simple recherche vectorielle laisserait passer. C'est la différence entre trouver un mot-clé et trouver ce qui s'y rapporte réellement.
Fonctionne avec Claude, Cursor et Codex
La mémoire survit à /clear, à la compaction automatique et au changement de machine. Mengram fournit un connecteur Claude en un clic, un serveur MCP de mémoire avec une trentaine d'outils et des intégrations pour LangChain, CrewAI, n8n et OpenClaw. Vous l'installez une fois et le même rappel vous suit d'un outil à l'autre au lieu de rester dans le silo d'une seule application.
Extraction côté serveur
Vous envoyez des tours de conversation bruts, pas des faits déjà nettoyés. Mengram se charge de l'extraction, de la déduplication et des vérifications de contradiction sur ses serveurs, donc vous n'écrivez pas d'ingénierie de prompt pour garder la mémoire propre. Quand deux faits se contredisent, le système signale la contradiction plutôt que de garder silencieusement les deux.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Trois types de mémoire distincts (sémantique, épisodique, procédurale) couvrent les faits, les événements et les flux de travail dans une seule API, ce qui est rare parmi les outils de mémoire.
- Open source sous licence Apache 2.0, donc l'auto-hébergement est envisageable quand les données doivent rester sur votre propre infrastructure.
- L'isolation par utilisateur via `user_id` garde la mémoire séparée à grande échelle sans câblage supplémentaire.
- Prise en charge native de 23 langues, dont le russe, le chinois, l'espagnol et le japonais, grâce aux embeddings multilingues.
- L'offre gratuite est réellement utilisable pour des démos, sans carte bancaire.
Inconvénients
- C'est un backend, pas un produit fini. Vous apportez votre LLM, vos prompts et votre boucle d'agent, donc il y a un vrai travail de configuration avant que quoi que ce soit tourne.
- L'évolution des procédures et les déclencheurs intelligents sont réservés à l'offre Pro à $19/mo, ce qui veut dire que les fonctionnalités les plus intéressantes ne sont pas dans l'offre gratuite.
- La documentation est récente et certaines pages supposent que vous lisez le code sans difficulté, donc les non-développeurs s'appuieront sur le connecteur Claude.
Questions fréquentes
Mengram donne aux applications d'IA une mémoire persistante pour qu'elles se souviennent des utilisateurs entre les sessions. Les développeurs l'utilisent pour stocker des préférences, des interactions passées et des flux de travail appris, puis les rappeler via une recherche au lieu de réexpliquer le contexte à chaque fois.
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