英語の原文: https://argusic.com/subject/hipocampus

hipocampus

AI エージェント向けのそのまま使えるメモリハーネス: 3 層メモリ、コンパクションツリー、ハイブリッド検索。セットアップは One コマンドです。Claude Code と OpenClaw で動作します。

モックで動作するソース: GitHubJavaScriptMITコミット df88ca19d42a

JavaScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent memory、ai agent、ai memory、claude code、compaction tree、context management、knowledge management、llm.

hipocampus は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 1 分でインストールし、2 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

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;

クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
モックで動作する
Argusic スコア
92 / 100
検証した実行のコスト
0.04 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
211
フォーク
12
未解決の Issue
3
ウォッチャー
3
サイズ
0 MB
作成日
最終プッシュ

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

  • 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
インストール時間
1 分
クリーンなマシンから完了まで
2 分
遭遇したエラーと修正したエラー
2 件に遭遇、2 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
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.
使用したモデルのトークン
85,416
テストした正確なコミット
df88ca19d42a
コンテナイメージ
sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク
CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い
各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
実際のサービスに対する振る舞い
この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました

セッションを見る

クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。

試行 1 の録画、実行日 。上の判定を決めた試行です。 この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。 再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

=== 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":[…

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

  • 1 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 24 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
  • 2 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
  • ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • 代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
  • これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。

Argusic がインストールして時間を計測した agent-memory のプロジェクト 25 件のうち、hipocampus は実行状態に達するまでの速さが 7 番目で、25 件中 22 件がそもそも実行状態に達しました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner1/3モックで動作した92.000.04

トピック (出典: GitHub)

agent-memoryai-agentai-memoryclaude-codecompaction-treecontext-managementknowledge-managementllmlong-term-memoryopenclawragvector-search

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

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

質問

hipocampus は動作しますか?
hipocampus は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 1 分でインストールして起動し、途中で 2 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は hipocampus をどのようにテストしましたか?
新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット df88ca19d42a に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
hipocampus のテストにはいくらかかりましたか?
この判定を出した実行のコストは 0.04 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
hipocampus のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 1 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
hipocampus には GPU が必要ですか?
起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
hipocampus のインストールでは何がうまくいきませんか?
記録された実行では 2 件の問題が発生しました。そのうち 2 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
hipocampus は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
Argusic がインストールして時間を計測した agent-memory のプロジェクト 25 件のうち、hipocampus は実行状態に達するまでの速さが 7 番目で、25 件中 22 件がそもそも実行状態に達しました。
hipocampus の証拠はどこにありますか?
記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

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