Engrim - Universal local-first SQLite memory engine for AI CLIs
Show HN: Engrim – A universal, local-first SQLite memory engine for AI CLIs
Engrim es un motor de memoria episódica local-first y de ámbito de proyecto que permite a los desarrolladores cambiar libremente entre modelos y entornos de IA como Google Antigravity, Claude Code, Cursor y Windsurf sin perder decisiones arquitectónicas, restricciones de usuario o estado del proyecto. Con una base de datos SQLite y búsqueda híbrida (FTS5 y embeddings vectoriales), Engrim consolida el contexto en un paquete de memoria curado de menos de 4,000 caracteres, reduciendo los costos de reinicio en más del 99%. Es 100% local, sin dependencia de la nube, y se integra mediante hooks y MCP. Ideal para equipos que trabajan con múltiples agentes de IA en proyectos complejos.
¿Por qué pagar por 200,000 tokens de ruido olvidado en cada turno? Los modelos son utilidades desechables; las decisiones de tu proyecto no lo son.
- flippant
¡Felicidades por el lanzamiento!
He estado usando otro plugin de memoria [1] durante los últimos meses. Desde este cambio, casi nunca ejecuto la compactación de sesiones. En su lugar, opto por crear una nueva sesión, darle una tarea al agente y dejar que averigüe qué pasó en las sesiones anteriores.
Los resúmenes de decisiones se ven muy interesantes, aunque la información del agente/modelo probablemente no me será útil porque en realidad nunca dejo que los agentes hagan commits de código de forma autónoma (ni siquiera en ramas).
- [1] https://ctx.rs/
- thih9
> Ejecuta `engrim setup` sin argumentos. Detecta automáticamente los entornos instalados en tu máquina y los configura todos.
¿Incluye un script de desinstalación?
- cedws
¿La memoria del agente realmente funciona como concepto todavía? Solo he visto a los LLM guardar basura en la memoria y recordar en contextos irrelevantes.
- aidiveyt
Los hooks de detención también pueden bloquear el turno: sal con el código 2 y un mensaje, y la sesión seguirá funcionando hasta que la verificación pase.
- esafak
Tim, ¿podrías ampliar esta parte?
> Prueba empírica (el estudio de caso de 105 sesiones)
¿Puedes comparar esto con la competencia? Están apareciendo muchos plugins de memoria y nadie sabe cómo se comparan.
Parece que el núcleo de tu trabajo está en https://github.com/timgordontg/engrim/blob/main/src/engrim/m...
Aún no hay gestión del ciclo de vida ni resolución de conflictos, y los modelos hacen el trabajo de decidir cuándo usarlo.