Ja. mneme läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 1 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 2 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.

Wie hat Argusic mneme getestet?

Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 1e9ac51a83ff. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.

Was hat der Test von mneme gekostet?

Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,20 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.

Wie lange dauert die Installation von mneme?

0,5 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.

Braucht mneme eine GPU?

Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.

Was geht bei der Installation von mneme schief?

Im aufgezeichneten Lauf gingen 2 Dinge kaputt, und 2 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.

Wo ist der Nachweis für mneme?

Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

Englisches Original: https://argusic.com/subject/mneme

mneme

Der Speicher, der träumt: sitzungsübergreifender Speicher für DeepSeek Harness. Lokale SQLite- und Markdown-Spiegel, autoDream-Konsolidierung, 4-facher Abruf (Stichwort/Vektor/BM25/Entität) und ein Speicher-Panel. 10 Modell-Tools, MCP-Server, CLI.

LäuftQuelle: GitHub HomepageJavaScriptMITCommit 1e9ac51a83ff

JavaScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent memory, agent memory system, agentic ai, autodream, claude, codex, deepseek harness und dsh plugin.

mneme läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 0,5 Minuten installiert und ist auf 2 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

All 2587 tests pass on node 22.23.4 with the libc inference fix in build-runtime-manifest.mjs and runtime-manifest.json regenerated; src/ and lib/ synced; both prior failing tests (try 1777 libc filtering and 1778 manifest drift) now pass.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 100 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund: Läuft
Argusic Score: 100 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs: 0,20 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe: 1
zuletzt getestet: 2026-11-01
Sterne: 208
Forks: 23
offene Issues: 12
Beobachter: 2
Größe: 24 MB
erstellt: 2026-08-13
letzter Push: 2026-11-04

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert 2026-11-04. Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Durch jeden Fehlschlag verlorene Zeit beim Testen von mneme, aus dem aufgezeichneten Lauf gezeichnet — Jeder Balken ist ein Fehler, den der Agent aufgezeichnet hat, mit der Zeit, die er gekostet hat. Aus diesem Lauf gezeichnet, aus keiner anderen Quelle.

Was schiefging, in den Worten des Agents

Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.

test 1777: libc filter could not find musl variants because npm lockfile v3 has no explicit libc field on linuxmusl packages30 Minuten
test 1778: committed runtime-manifest.json out of sync with package-lock.json after node version upgrade2 Minuten

Installationszeit: unter einer Minute
Von der kalten Maschine bis zum Ende: 31 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler: 2 aufgetreten, 2 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde: npm test exited 0, 2587 passed, 0 failed
Verbrauchte Modell-Tokens: 101.218
Genau getesteter Commit: 1e9ac51a83ff
Container-Image: sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher: dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf: jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

=== sync check ===
✓ src/ 与 lib/ 一致（82 个文件）
All three verification gates pass. Here's the summary:
- **npm test**: 2587 passed, 0 failed
- **runtime-manifest --check**: consistent with lockfile, glibc filtering now correctly drops 2 mus…
- **check-sync**: 82 files consistent between src/ and lib/
tokens used
101,218
All three verification gates pass. Here's the summary:
- **npm test**: 2587 passed, 0 failed
- **runtime-manifest --check**: consistent with lockfile, glibc filtering now correctly drops 2 mus…
- **check-sync**: 82 files consistent between src/ and lib/

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
In 0,5 Minuten installiert, schneller als der Median der 24 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Hat sich von allen 2 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.

Was nicht lief oder unbekannt ist

Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

Von den 25 Projekten im Bereich agent-memory, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte mneme Platz 3 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 22 von 25 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.

Wofür es eine vernünftige Wahl ist

Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
Für eine schnelle Evaluierung: Es lief 0,5 Minuten nach dem Klonen.

Ebenfalls getestet, im selben Bereich

Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.

Laufverlauf

getestet von	Versuch	Ergebnis	Score	Kosten USD	wann
Argusic Runner	1/3	Läuft	100,00	0,20	2026-11-01 10:54 UTC

Themen (von GitHub)

agent-memory agent-memory-system agentic-ai autodream claude codex deepseek-harness dsh-plugin knowledge-management llm long-term-memory mcp mcp-server memory-consolidation model-context-protocol persistent-memory rag semantic-search vector-search

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/mneme.svg)](https://argusic.com/subject/mneme)

Fragen

Läuft mneme?: Ja. mneme läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 1 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 2 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic mneme getestet?: Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 1e9ac51a83ff. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von mneme gekostet?: Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,20 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von mneme?: 0,5 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht mneme eine GPU?: Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von mneme schief?: Im aufgezeichneten Lauf gingen 2 Dinge kaputt, und 2 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
Wie schneidet mneme im Vergleich zu Alternativen ab?: Von den 25 Projekten im Bereich agent-memory, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte mneme Platz 3 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 22 von 25 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für mneme?: Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.