Hipocampus - AI ajanları için kalıcı bellek sistemi (sıfır altyapı)

Claude Code veya OpenClaw gibi AI ajanları, oturum bittiği anda tüm hafızasını unutuyor. 2 hafta önce örneğin DB migration stratejisini birlikte belirlemiş olmanıza rağmen, bir sonraki oturumda en baştan yeniden araştırdığını görmek gerçekten sinir bozucu.

Elbette bunun için çeşitli çözümler var, ancak sınırları da oldukça net:

• Tek bir MEMORY.md ile idare etmek: Bir hafta içinde taşıyor ve neyi sileceğinizi düşünmeniz gerekiyor. Silinen şey ise sonsuza kadar kayboluyor
• RAG araması: Bulunması gerekeni buluyor ama en başta "Ben bunu zaten biliyor muydum?" sorusuna karar veremiyor
• Her şeyi 1M context içine doldurmak: Teknik olarak çalışıyor ama attention bulanıklaşıyor ve token maliyeti patlıyor

Hipocampus bunu, 3 katmanlı bellek (hot/warm/cold) üzerine 5 seviyeli bir compaction tree ekleyerek çözüyor. Şimdiye kadar biriken tüm konuşma/iş geçmişini yaklaşık 100 satırlık bir ROOT.md indekse sıkıştırıyor; böylece her çağrıda yalnızca yaklaşık 3K token ekleyerek ajan, "Neyi biliyorum, neyi bilmiyorum?" sorusunu hemen kavrayabiliyor.

• Tek satırlık npx hipocampus init ile kurulum tamam.
• Sıfır harici bağımlılık + sunucu gibi altyapılara ihtiyaç yok
• Mevcut Claude Code ve OpenClaw ile doğrudan kullanılabilir
• qmd tabanlı BM25 + vektör hibrit arama (isteğe bağlı)
• Bellek yazma işlemi alt ajan tarafından işlendiği için ana oturum context'i temiz kalır
• MIT lisansı

Ajanın her seferinde aynı şeyleri yeniden sorması ve en baştan tekrar araştırması için harcanan zamanla token'lara kıyamadığım için bunu yaptım; beklediğimden daha iyi çalıştığı için de açık kaynak olarak yayımladım.

[gykim]

Güzelmiş. Ben tüm çalışma kayıtlarını tarih bazında tutup sonra onları grep ile aratıyorum; bunu da bir denemem gerekecek.