英文原文: https://argusic.com/subject/uteke
uteke
适用于任何 AI agent 的长期记忆。单个 Rust 二进制文件，离线，在 LongMemEval-S 上 recall@5 达到 98.2%。免费自托管或使用 Uteke Cloud。
可运行来源：GitHub项目主页RustApache-2.0commit 7632a852084c
Rust，Apache-2.0 许可证. 项目的自我描述：agent memory、ai、ai agents、claude code、cli、embeddings、hnsw 和 llm.
uteke 可以运行。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 12.9 分钟完成了安装，遇到 2 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。
Uteke v0.18.2 builds from source, stores and semantically recalls memories via CLI (remember/recall), serves HTTP API on port 18768 (health/remember/recall all 200 OK with correct JSON), and the MCP server responds to initialize, all 705 workspace tests pass with 0 failures.
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。
- ONNX Runtime library not found at first run0.5 分钟
- rustc/cargo not installed0.2 分钟
- 安装时间
- 13 分钟
- 从冷启动机器到完成
- 14 分钟
- 遇到并修复的错误
- 遇到 2 个，在无人协助的情况下修复了 2 个
- 结果是如何证明的
- cargo test --workspace exited 0 with 705 passed, 0 failed, 34 ignored; CLI: uteke remember+recall returned correct semantic results; server: curl /health returned 200, /remember stored and /recall returned memories with correct scores; MCP: initialize responded with capabilities
- 使用的模型 token
- 235,070
- 测试的确切 commit
- 7632a852084c
- 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。
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && . "$HOME/.cargo/env" && ORT_LIB_PATH=/tmp/ortenv/lib/python3.12/site-… succeeded in 12368ms: test result: ok. 75 passed; 0 failed; 0 ignored; 0 measured; 0 filtered out; finished in 0.01s test result: ok. 3 passed; 0 failed; 0 ignored; 0 measured; 0 filtered out; finished in 0.01s Here's the final report. ```text ``` tokens used 235,070 Here's the final report. ```text ```
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 2 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 12.9 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，uteke 达到运行状态的速度排名第 18，25 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-memoryaiai-agentsclaude-codecliembeddingshnswllmlocal-firstlongmemevalmcpmcp-servermemoryoffline-firstonnxragrustsemantic-searchsqlitevector-database
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/uteke)常见问题
- uteke 能运行吗？
- 是的。uteke 可以运行. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 13 分钟，过程中遇到 2 个错误，并记录了整个会话。
- Argusic 是如何测试 uteke 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 7632a852084c。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
- 测试 uteke 花了多少钱？
- 得出该结论的那次运行花费 0.15 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。
- uteke 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 12.9 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
- uteke 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 uteke 时会出现什么问题？
- 已记录的运行中出现了 2 个问题，其中 2 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。
- uteke 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，uteke 达到运行状态的速度排名第 18，25 个项目中有 22 个达到了运行状态。
- uteke 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。