kitfunso/hippo-memory

何を解決するか

Hippo は、AIエージェントが異なるAIツール（Claude Code、Cursor、Codexなど）間を切り替える際に、繰り返しミスを犯したり、文脈を失ったりすることを防ぐためのメモリレイヤーです。従来のセマンティック検索システムがすべてを保存するのとは異なり、Hippoは生物学的メモリモデルを採用しており、情報は使用によって強化されない限り時間とともに劣化します。これにより、エージェントは高価値な教訓やパターンのみを保持し、無関係な情報を忘れます。

動作方法

Hippo は SQLite をバックボーンとして、Markdownミラーを備え、3つの生物学的層で動作します：セッション内のみのバッファ、タイムスタンプ付きのエピソードストア、圧縮されたパターン用のセマンティックストア。

• 劣化と強化：メモリにはデフォルトの半減期（例：7日）があります。メモリを再認識すると半減期が延長され、エラーとしてタグ付けされたメモリは劣化が遅くなります。
• 睡眠統合：hippo sleep コマンドは、関連するエピソードメモリを安定したセマンティックパターンに統合し、劣化した情報を削除します。
• 統合：CLAUDE.md や .cursorrules のパッチなど、エージェントフレームワークとのフックを介して統合可能で、ChatGPT、Slack、gitコミット履歴からのデータインポートも可能。
• 検索：メモリは関連性、強度、最新性に基づいてランク付けされ、コンテキストの過剰使用を避けるためにトークン予算で制限できます。

対象ユーザー

複数のAIコーディングエージェントやCLIツールを使用し、プロジェクト履歴から学習し、繰り返しエラーを防ぎたい開発者向けです。

特徴

• 生物学的メモリモデル：劣化、再認識による強化、睡眠ベースの統合を実装。
• ツール非依存：Claude Code、Cursor、Codex、および任意のMCPクライアントで動作。
• Git統合学習：gitリポジトリ内の修正、元に戻し、バグコミットから自動で教訓を抽出。
• 出典とガバナンス：すべてのメモリはその出典（種類、範囲、所有者）を追跡し、GDPR準拠の削除をサポート。
• 信頼度階層：検証済み、観察済み、推論済み、古くなったメモリとしてラベル付けされ、エージェントが信頼度を判断するのに役立ちます。
• 成果フィードバック：ユーザーが再認識したメモリを役立つ／役立たないとマークでき、劣化率を調整できます。