Engram

Memoria geométrica persistente para agentes de IA. Patente pendiente US19/372,256 — Aric Goodman & Static Rooster Media

Engram le da a tu agente de IA una memoria a largo plazo que funciona directamente como la memoria asociativa humana: almacena cualquier cosa, recupera por significado, no por palabras clave. Sin base de datos vectorial. Sin nube. Sin clave API. Se ejecuta completamente en tu máquina a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).

🚀 El demonio agente nativo de IA

Engram no es solo una base de datos pasiva. Cuando lo mapeas en un IDE de LLM (como Antigravity o Cursor), inicia un Demonio Agente que maneja la conciencia geométrica completamente en segundo plano:

1. Observador nativo del SO: Al llamar a la herramienta JSON mcp_engram_watch_workspace, el Demonio se vincula directamente a los eventos del kernel a nivel de SO (inotify/fsevents). En el momento en que tú o tu Agente guardan cualquier archivo de código importante, Engram vuelve a ingerir inmediatamente el fragmento vectorial en la variedad. Tu ventana contextual nunca decae en obsolescencia.

2. GC de autofagia escalonada: Cada hora, un hilo Tokio profundamente asíncrono se activa y escanea tu variedad de memoria. Los estados efímeros irrelevantes decaen automáticamente por registro (2% para 24h de antigüedad, 5% para 7d de antigüedad). Si un bloque geométrico cae por debajo de 0.05 CRS (Puntuación de Coherencia-Fiabilidad), se expulsa permanentemente del disco NVMe para liberar espacio para nuevos vectores.

3. Anclaje de matriz de proyecto: Usando las herramientas mcp_engram_pin o mcp_engram_remember_solution, un LLM que se conecte puede vincular permanentemente tableros de tareas, especificaciones de PR o correcciones de errores críticos a un 1.0 CRS perfecto. El Demonio de Autofagia está codificado para nunca degradar los invariantes anclados.

⚡ El trazador de rayos semántico y razonamiento NVSA

Debido a que Engram utiliza Arquitecturas Simbólicas Vectoriales dentro del motor matemático central, tú y tus agentes son capaces de realizar operaciones geométricas complejas antes de extraer la memoria.

Los operadores nativos de Engram se adhieren estrictamente a la especificación NVSA de Monad CodeLand:

• op_deduce: Rastrea físicamente las restricciones de implicación lógica ($A \rightarrow B$).

• op_attend: Atenúa masivamente las dimensiones sin romper el holograma.

• op_is_symbolic_of: Evita bloqueos lógicos elevando paradojas a la incrustación toroidal conforme ZADO-CPS.

• op_geometric_product: Calcula similitudes de coseno junto con dimensiones ortogonales simultáneamente usando el ansatz de Clifford.

En lugar de buscar palabras clave, puedes vincular, superponer e intersectar conceptos matemáticamente a través del plano hiperdimensional usando los comandos Trace:

# Locate the precise `.rs` chunks where native "CUDA" overlaps contextually with "Memory"
engram-cli trace "cuda" BIND "memory"

# Find code blocks that share equivalence between two combined domains
engram-cli trace "geometric" ADD "tensor"

¡Estas rutas matemáticas logofísicas están disponibles localmente a través de CLI, o expuestas explícitamente a integraciones de IA a través de la robusta ruta REST de Axum /api/trace!

💾 Limitaciones de ingeniería: Reglas de bloque NVMe O_DIRECT

Cada pieza de conocimiento se estampa en HolographicBlocks fundamentalmente aislados (archivos .leg). Diseñamos estos contenedores lógicos para que tengan exactamente 262,144 bytes (256KB) en el espacio de memoria.

Esta no es una limitación arbitraria. La carga útil exacta de 256KB fue optimizada específicamente para alineaciones de SSD físico O_DIRECT. Esto asegura que los tensores geométricos puedan omitir completamente los cachés de búfer de CPU estándar del Sistema Operativo, y ser transmitidos por Acceso Directo a Memoria (DMA) desde unidades NVMe M.2 directamente a la VRAM de la GPU para el procesamiento del kernel CUDA o ROCm. Si alteras la geometría de la estructura en types.rs de modo que ya no se alinee uniformemente con los límites de bloque modernos, ¡romperás las velocidades DMA subyacentes!

⚡ Integración de inicio rápido

Las configuraciones de integración para todos los IDEs compatibles se rastrean abiertamente en integrations/

Instalar

cargo install engram --git https://github.com/staticroostermedia-arch/engram

IDE Google Antigravity

Engram incluye una configuración lista para usar para el IDE Google Antigravity. Añade a ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "command": "engram",
      "args": ["mcp", "--store", "~/.engram/manifold"],
      "disabled": false
    }
  }
}

Integración de escritorio Claude

Añade a ~/.config/claude-desktop/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "command": "engram",
      "args": ["mcp", "--store", "~/.engram/manifold"]
    }
  }
}

Reinicia Claude Desktop. Accederás inmediatamente a las herramientas nativas: remember, recall, forget, list_concepts, mcp_engram_watch_workspace, mcp_engram_pin, mcp_engram_relate, mcp_engram_context_for_file y mcp_engram_remember_solution.

💻 Operaciones CLI y arranque de variedad

Si vas a llevar Engram a un repositorio heredado, no necesitas analizar manualmente tus registros de código. Simplemente utiliza el motor de fragmentación recursiva nativo:

# Bootstrap an entire monolithic repository into geometric logic inside of seconds:
engram-cli ingest /path/to/monolithic-workspace --chunk-size 8000

# Store single ad-hoc memories:
engram-cli remember krebs_cycle "The Krebs cycle converts acetyl-CoA to ATP via 8 enzymatic steps"

# Interrogate memory conceptually:
engram-cli recall "how does cellular respiration produce energy"
# Prints exactly the Krebs Cycle vector, and exact code lines tied to that phase domain.

Soporte de hardware

Engram se mapea de forma idéntica a través de las principales arquitecturas de hardware de forma nativa:

Licencia y Patente

Este software tiene licencia AGPL-3.0-only.

El formato de contenedor .LEG está cubierto por la Solicitud de Patente de EE. UU. N.º 19/372,256 (pendiente), Sistema de archivos de variables autocontenido (formato de contenedor .LEG), Solicitante: Aric Goodman, Oregón, EE. UU. — Static Rooster Media.

Esta es una implementación de referencia. Hay licencias comerciales disponibles (incluso para uso en SaaS/nube). Contacto: StaticRoosterMedia@gmail.com

Consulta PATENT-NOTICE.md para obtener todos los detalles.