コーディング エージェントは、ツール呼び出しの 3 分の 1 を検索だけに費やします。 Engram はリポジトリを FalkorDB グラフ (コード、git 履歴、エージェントがすでに行ったこと) に変換し、最初のツール呼び出しの前にどこを参照するかについての ~200 トークンのマップをエージェントに渡します。測定済み、未主張: • パレット/クリック、144 回のクロード コード実行、同じモデル: 入力トークン -25%、ツール呼び出し -29%、時間 -23% • networkx (128k 行): トークン -24%、ツール呼び出し -40% • yt-dlp (248k 行)、実際の GitHub 問題 30 件: 上位 3 件に該当するファイル22/30、LLM トークンゼロ • これらの問題のうち 4 つが生きています: -31% トークン、-33% ツール呼び出し、同じ正解 4/4 インストール (Docker なし、API キーなし、独自の LLM 呼び出しなし):curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ManojRakshu/engram/main/install.sh | sh コード、ベンチマーク ハーネス、生の結果: https://github.com/ManojRakshu/engram グラフ ハック用に構築: AI エージェントのコンテキスト (WeMakeDevs × FalkorDB)。 0:00 問題: エージェントは検索を続ける 0:23 Engram の機能 0:37 FalkorDB が使用される理由: grep ではなくグラフ ウォーク 0:57 ベンチマーク: 144 実行 1:13 本物の厄介なプロジェクト: yt-dlp 1:34 メモリ、爆発範囲、インストール
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2026年11月05日 他の動画も公開されています
