Show GN: Hipocampus - AI 에이전트를 위한 영구 메모리 시스템 (제로 인프라)
(github.com/kevin-hs-sohn)Claude Code나 OpenClaw 같은 AI 에이전트는 세션이 끝나는 순간 모든 기억을 잊습니다. 2주 전에 DB 마이그레이션 전략 같이 정했는데 다음 세션에서 처음부터 다시 조사하고 앉아있는 거 보면 참 답답하죠.
물론 그걸 위해 다양한 해결책들이 존재하지만, 한계가 명확합니다:
- MEMORY.md 하나로 버티기: 일주일이면 넘쳐서 뭘 지울지 고민해야 됨. 지운 건 영영 모름
- RAG 검색: 찾을 건 찾는데, 애초에 "내가 이거 알고 있었나?"를 판단을 못 함
- 1M 컨텍스트에 다 때려넣기: 되긴 되는데 attention 흐려지고 토큰 비용이 폭발함
Hipocampus는 3단 메모리(hot/warm/cold)에 5레벨 컴팩션 트리를 붙여서 해결합니다. 지금까지 쌓인 대화/작업 이력 전체를 ~100줄짜리 ROOT.md 인덱스로 압축해서, 매 호출마다 ~3K 토큰만 추가하면 에이전트가 "내가 뭘 알고 뭘 모르는지"를 바로 파악합니다.
- npx hipocampus init 한 줄이면 설치완료.
- 외부 의존성 제로 + 서버 등 인프라 불필요
- 기존 Claude Code, OpenClaw에 바로 사용 가능
- qmd 기반 BM25 + 벡터 하이브리드 검색 (선택)
- 메모리 쓰기는 서브에이전트가 처리함으로써 메인 세션 컨텍스트를 깨끗하게 유지합니다.
- MIT 라이선스
에이전트가 매번 같은걸 또 묻고 처음부터 다시 조사하는 시간과 토큰이 아까워서 만들었는데, 생각보다 더 잘 동작해서 오픈소스로 공개했습니다.