Show GN: Hipocampus - AI 에이전트를 위한 영구 메모리 시스템 (제로 인프라)

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.