英文原文: https://argusic.com/subject/shodh-memory
shodh-memory
面向 AI agent 的本地无 LLM 记忆。一个单独的离线 Rust 二进制程序，确定性且可审计，它从使用中学习、遗忘无关信息并强化重要内容。无云，无 API 密钥。
可运行来源：GitHub项目主页RustApache-2.0commit 8ccaf6ab198f
Rust，Apache-2.0 许可证. 项目的自我描述：agent memory、agentic ai、ai agents、ai memory、claude、cognitive memory、edge ai 和 graphrag.
shodh-memory 可以运行。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 21 分钟完成了安装，遇到 3 个错误，并在无人协助的情况下全部修复，整个会话都被记录了下来。
The Shodh-Memory v0.2.0 pre-built server binary stores and recalls memories via REST API on localhost:3031, the MCP server TypeScript test suite passes 216/216, and the Python client test suite passes 106/106.
agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。 测量方式
每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 100，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。
概览
项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。
测量了什么
来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值，而非估算。
哪里出了问题，用 agent 自己的话说
agent 的原话，最严重的排在最前，从不改写成建议。
- Rust cargo build fails: clang-sys/bindgen/librocksdb-sys needs system libclang development headers (root required)15 分钟
- Python native wheel (.abi3.so) segfaults on import via 'cannot allocate memory in static TLS block', and even with LD_PRELOAD workaround, crashes during ONNX model init5 分钟
- shodh init downloads a corrupted ONNX Runtime dylib (16KB stub missing OrtGetApiBase)1 分钟
- 安装时间
- 21 分钟
- 从冷启动机器到完成
- 21 分钟
- 遇到并修复的错误
- 遇到 3 个，在无人协助的情况下修复了 3 个
- 结果是如何证明的
- curl -s -X POST http://127.0.0.1:3031/api/remember ... returned {"id":"...","success":true}; curl -s -X POST http://127.0.0.1:3031/api/recall ... returned {"memories":[{"experience":{"content":"Hello world test memory"},...}],"count":1}
- 使用的模型 token
- 267,226
- 测试的确切 commit
- 8ccaf6ab198f
- 容器镜像
- sha256:cdd920bce783
没有测量什么
另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。
- GPU 显存峰值
- 本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
- 长时间运行的表现
- 每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现
观看会话
完整的运行过程，从一台干净的机器开始，按实际速度播放。没有剪辑，也没有加速。
第 1 次尝试的录屏，运行于 ，即决定上述结论的那次尝试。 制作该视频所用的终端录屏是证据，连同 sha256 指纹一起保存；视频只是由它渲染而成。 在你点击播放之前，不会从视频托管方加载任何内容。
录屏的结尾
决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。
# I've been working through this systematically. Let me check the clock date -u +%s" in /work/repo succeeded in 0ms: 1792903037 Now producing the final result: ``` ``` tokens used 267,226 Now producing the final result: ``` ```
回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。
测试方式
一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.
优势与局限
均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.
顺利的部分
- 在干净的机器上达到了运行状态，会话有完整记录。
- 在无人介入的情况下从全部 3 个错误中恢复，说明这些故障的文档足以让人解决。
- 无需 GPU 即可运行，因此启动它并不需要 GPU。
- 采用 Apache-2.0 许可证，以其托管平台报告的信息为准。
不顺利或尚不清楚的部分
- 安装用了 21 分钟，慢于 Argusic 测量过的 24 个同类项目的中位数。
- 目前只测量过一次。单次尝试只能说明它可以运行，不能说明它能稳定运行。
在 Argusic 安装并计时过的 25 个 agent-memory 项目中，shodh-memory 达到运行状态的速度排名第 22，25 个项目中有 22 个达到了运行状态。
适合用于
- 在笔记本电脑或小型服务器上试用：它无需 GPU 即达到了运行状态。
同一领域中也测试过的项目
这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。
运行历史
主题 (来自 GitHub)
agent-memoryagentic-aiai-agentsai-memoryclaudecognitive-memoryedge-aigraphragknowledge-graphllm-freelocal-firstmcpmodel-context-protocolrobot-memoryroboticsros2rustvector-databasevector-searchzenoh
嵌入徽章
用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见 条款页面.
[](https://argusic.com/subject/shodh-memory)常见问题
- shodh-memory 能运行吗？
- 是的。shodh-memory 可以运行. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 21 分钟，过程中遇到 3 个错误，并记录了整个会话。
- Argusic 是如何测试 shodh-memory 的？
- 在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit 8ccaf6ab198f。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
- 测试 shodh-memory 花了多少钱？
- 得出该结论的那次运行花费 0.58 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
- shodh-memory 安装需要多长时间？
- 在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 21 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
- shodh-memory 需要 GPU 吗？
- 启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
- 安装 shodh-memory 时会出现什么问题？
- 已记录的运行中出现了 3 个问题，其中 3 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
- shodh-memory 与其他替代方案相比如何？
- 在 Argusic 安装并计时过的 25 个 agent-memory 项目中，shodh-memory 达到运行状态的速度排名第 22，25 个项目中有 22 个达到了运行状态。
- shodh-memory 的证据在哪里？
- 这次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。