프로젝트 소개
Hippo는 AI 코딩 에이전트를 위한 메모리 계층으로, npm 패키지 `hippo-memory`로 배포됩니다. 그 기본 전제는 좋은 메모리란 무엇을 잊어야 하는지 아는 것이라는 점입니다. 잘못된 것으로 판명된 기억, 대체된 기억, 전혀 사용되지 않은 기억은 순위가 낮아지거나 회상에서 완전히 제외되어야 합니다. MIT 라이선스이며 Node.js 22.16+가 필요합니다.
저장 및 검색
기억은 로컬 SQLite 데이터베이스인 `.hippo/hippo.db`에 저장되며, 각 변경 후 마크다운 미러가 작성되어 저장소를 사람이 읽을 수 있고 git으로 추적할 수 있게 합니다. 검색은 기본적으로 BM25이며, 모델도 네트워크 호출도 없습니다. 임베딩은 선택적 설치입니다(로컬 Transformers.js, 또는 OpenAI, Voyage, Cohere의 선택적 API 임베더). 이 프로젝트는 런타임 의존성이 전혀 없다고 보고합니다. MCP 서버와 HTTP API가 저장소를 호환되는 모든 클라이언트에 노출합니다.
결과로부터의 학습
측정된다고 설명되는 두 가지 메커니즘이 있습니다. 회상된 기억을 틀렸다고 표시하면 순위가 낮아지고, 반복 사용은 기억을 강화합니다. `hippo supersede`는 대체된 사실을 회상에서 제거합니다. 오류 태그가 붙은 기억은 일반 기억의 두 배 반감기를 받습니다. 기본 반감기는 365일이며, README는 사전 등록된 평가에서 7일은 사실의 현재 버전을 훨씬 더 자주 잃은 반면, 730일과 감쇠 비활성화는 365일과 동점이었다고 언급합니다. 감쇠, 3계층 저장, 수면 통합은 해마에서 영감을 받았다고 설명되며, README는 그들의 테스트에서 감쇠가 감쇠 비활성화와 동점이었고 수면은 회상을 낮췄다고 밝힙니다.
설정 및 통합
프로젝트 내에서 `hippo init`을 실행하면 `.hippo/` 저장소를 생성하고, 기존 `CLAUDE.md` 또는 `AGENTS.md`에 표시된 블록을 추가하고, 감지된 에이전트용 훅(Claude Code 설정, OpenCode 플러그인, 일회성 신뢰가 필요한 Codex `hooks.json` 항목)을 설치하고, 매일 오전 6:15 실행을 예약합니다. `hippo init --scan <folder>`는 최대 3단계 깊이의 git 저장소를 찾아 각각을 지난 365일의 커밋으로 시드합니다. `--no-hooks`, `--no-schedule`, `--no-learn` 플래그는 개별 부분을 건너뜁니다. `hippo doctor`는 설정을 검증합니다.
기능
가져오기 도구는 ChatGPT 내보내기, CLAUDE.md, Cursor 규칙, 마크다운 및 일반 텍스트를 다루며, 드라이런과 중복 감지를 제공합니다. 대화 캡처는 LLM이 아닌 패턴 휴리스틱으로 결정, 규칙, 오류, 선호도를 추출합니다. Slack 및 GitHub 웹훅 커넥터는 이벤트를 출처와 삭제 처리가 포함된 원시 기억으로 수집합니다. 추가 명령은 활성 작업 스냅샷, 세션 이벤트 추적, 핸드오프, 제한된 작업 기억 스크래치패드, 신뢰 등급(검증됨, 관찰됨, 추론됨, 오래됨), 충돌 추적, 마이그레이션 커밋 시 무효화, `hippo recall --why`를 통한 설명 가능한 회상을 다룹니다.
프라이버시 참고 사항
회상은 기본적으로 네트워크 호출을 하지 않습니다. README는 `ANTHROPIC_API_KEY`가 설정된 경우 `hippo sleep`이 사실 추출을 위해 기억 텍스트를 Anthropic에 전송하며, 이는 `.hippo/config.json`에서 비활성화할 수 있다고 공개합니다. 호스팅되는 TypeSafe Jev 리랭커는 선택 사항이며 기본적으로 꺼져 있습니다.
증거 및 주의 사항
README는 각 주장을 벤치마크나 테스트에 연결합니다. 여기에는 순차 학습 벤치마크, LongMemEval 오라클 분할 결과(BM25만으로 R@5 = 74.0%), 비공개 300개 쿼리 리랭커 평가, 단계별 Slack 코퍼스가 포함됩니다. 또한 이전의 한 규모 주장이 철회되었으며, supersede 메커니즘은 측정되지 않았다고 밝힙니다. 이 프로젝트는 모듈 모킹 없이 실제 데이터베이스에 대해 3,500개 이상의 테스트를 보고합니다.
Comments
0 people shared their preference · Deer Point appears after 10 participants
Sign in to join the discussion.