Hipocampus - AIエージェント向け永続メモリシステム（インフラ不要）

Claude CodeやOpenClawのようなAIエージェントは、セッションが終わった瞬間にすべての記憶を失います。2週間前にDBマイグレーション戦略を一緒に決めたのに、次のセッションでは最初から調べ直しているのを見るともどかしいものです。

もちろん、そのためのさまざまな解決策は存在しますが、限界は明確です。

• MEMORY.md 1つで持ちこたえる: 1週間もすればあふれて、何を消すか悩むことになる。消したものは二度とわからない
• RAG検索: 見つけるべきものは見つかるが、そもそも「自分がこれを知っていたか？」を判断できない
• 1Mコンテキストに全部突っ込む: 動きはするが、attentionがぼやけてトークンコストが爆発する

Hipocampusは、3段メモリ（hot/warm/cold）に5レベルのコンパクショントリーを組み合わせてこれを解決します。これまでに蓄積された会話や作業履歴全体を、およそ100行の ROOT.md インデックスに圧縮し、呼び出しごとに約3Kトークンを追加するだけで、エージェントが「自分は何を知っていて何を知らないか」をすぐに把握できます。

• npx hipocampus init の1行でインストール完了。
• 外部依存ゼロ + サーバーなどのインフラ不要
• 既存のClaude Code、OpenClawですぐに利用可能
• qmdベースのBM25 + ベクトルハイブリッド検索（任意）
• メモリ書き込みはサブエージェントが処理することで、メインセッションのコンテキストをクリーンに保ちます。
• MITライセンス

エージェントが毎回同じことをまた尋ね、最初から調べ直すために時間とトークンを無駄にするのが惜しくて作ったのですが、思った以上によく動いたのでオープンソースとして公開しました。

[gykim]

いいですね。私はすべての作業記録を日付単位で残してそれを grep できるようにしているのですが、これは一度使ってみようと思います。