Engrim - Universal local-first SQLite memory engine for AI CLIs
Show HN: Engrim – A universal, local-first SQLite memory engine for AI CLIs
Engrimは、AI CLIエージェント向けのユニバーサルなローカルファーストのSQLiteメモリエンジンです。Google Antigravity、Claude Code、Cursor、Windsurfなどの異なるAIモデルや環境間で、プロジェクトの意思決定、制約、状態をシームレスに共有できます。コンテキストウィンドウの肥大化による注意力の低下やコスト増加を解決し、セッションをクリアしても記憶を保持します。ハイブリッド検索（BM25+ベクトル）により、必要な情報を素早く呼び出せます。ローカルで完結し、クラウド依存やロックインがありません。セットアップは簡単で、複数のエージェント環境に自動設定できます。
「なぜ毎ターン20万トークンの忘れられたノイズにコストを払うのか？モデルは使い捨てのユーティリティであり、あなたのプロジェクトの決定はそうではない。」
HNでの議論
53- flippant
リリースおめでとうございます！
私はここ数ヶ月、別のメモリプラグイン[1]を使っています。この変更以来、セッションの圧縮はほとんど実行しなくなりました。代わりに、新しいセッションを作ってエージェントにタスクを与え、以前のセッションで何が起こったかをエージェントに理解させるようにしています。
意思決定サマリーはとてもクールに見えますが、エージェント/モデル情報は、私が実際にはエージェントに（ブランチであっても）コードを自律的にコミットさせることがないので、おそらく私には役に立たないでしょう。
- [1] https://ctx.rs/
- thih9
> 引数なしでengrim setupを実行してください。マシン上のインストール済み環境を自動的に検出し、それらすべてを設定します
アンインストールスクリプトは付属していますか？
- cedws
エージェントメモリは概念として実際に機能するのでしょうか？私はLLMがゴミをメモリにコミットし、無関係な文脈でそれを思い出すのを見ただけです。
- aidiveyt
停止フックはターンをブロックすることもできます：メッセージとともにexit 2を実行すると、チェックが通るまでセッションは動作し続けます。
- esafak
ティム、この部分について詳しく説明してもらえますか？
> 実証的証明（105セッションのケーススタディ）
これは競合他社とベンチマークできるものですか？こうしたメモリプラグインがたくさん登場していますが、誰もそれらがどう比較されるのか知りません。
あなたの作業の核心は https://github.com/timgordontg/engrim/blob/main/src/engrim/m... にあるようです。
まだライフサイクル管理や競合解決はなく、モデルがいつそれを使うかを決定する作業を行っています。