Original en inglés: https://argusic.com/subject/hipocampus
hipocampus
Drop-in memory harness para AI agents: memoria de 3 niveles, árbol de compactación, búsqueda híbrida. Un solo comando para configurar. Funciona con Claude Code y OpenClaw.
Funciona con mocksfuente: GitHubJavaScriptMITcommit df88ca19d42a
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent memory, ai agent, ai memory, claude code, compaction tree, context management, knowledge management y llm.
hipocampus funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 1 minuto y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Hipocampus v0.5.3 installs and runs in this container: init creates the full memory directory tree, skills, hooks, config, and platform-specific protocol files; compact processes transcripts through the daily/weekly/monthly compaction chain with secret redaction; uninstall removes all installed artifacts cleanly while preserving data;
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 92 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- npm install -g @tobilu/qmd failed — requires Node.js >=22.0.0 (container has v18.19.1) and EACCES on /usr/local/lib/node_modules
- npm link fails EACCES — cannot symlink into /usr/local/lib/node_modules
- Tiempo de instalación
- 1 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 2 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- node cli/compact.test.mjs passed all 13 assertions; node cli/init.mjs init --no-vector --no-search initialized all directories, skills, hooks, and config; TRANSCRIPT_PATH=... node cli/compact.mjs processed a 3-entry JSONL transcript through the compaction chain (daily→weekly→monthly) with secret redaction verified; node cli/uninstall.mjs removed all hooks, skills, and protocol blocks cleanly; --platform codex correctly produced AGENTS.md and .codex/hooks.json; --tenant produced isolated tenant directory with ROOT.md and config.
- Tokens de modelo usados
- 85.416
- Commit exacto probado
- df88ca19d42a
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
=== Running tests ===
+ All secret scanner tests passed
=== Running help ===
hipocampus — Drop-in memory harness for AI agents
Usage:
hipocampus init Initialize memory system in current directory
Here is my complete findings report:
**ARGUSIC_RESULT:**{"install_succeeded":true,"launch_succeeded":true,"install_minutes":1,"errors":[…
tokens used
85,416
Here is my complete findings report:
**ARGUSIC_RESULT:**{"install_succeeded":true,"launch_succeeded":true,"install_minutes":1,"errors":[…Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Se instaló en 1 minuto, más rápido que la mediana de los 24 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 25 proyectos de agent-memory que Argusic ha instalado y cronometrado, hipocampus fue el 7.º más rápido en llegar a funcionar, y 22 de 25 llegaron a funcionar.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,04 |
Temas (de GitHub)
agent-memoryai-agentai-memoryclaude-codecompaction-treecontext-managementknowledge-managementllmlong-term-memoryopenclawragvector-search
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/hipocampus)Preguntas
- ¿Funciona hipocampus?
- hipocampus funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 1 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic hipocampus?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit df88ca19d42a. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar hipocampus?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,04 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda hipocampus en instalarse?
- 1 minuto en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita hipocampus una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar hipocampus?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara hipocampus con las alternativas?
- De los 25 proyectos de agent-memory que Argusic ha instalado y cronometrado, hipocampus fue el 7.º más rápido en llegar a funcionar, y 22 de 25 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de hipocampus?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.