Hipo Hipo

Hipo Hipo解决了什么痛点？
平时用 AI 推进长期项目时，最崩溃的时刻就是 “一换窗口、换设备或换个 Agent，AI 就彻底失忆”。你不得不一遍遍重新上传文档、重复交代边界条件，甚至看着它在今天的新窗口里，把昨天明明已经排除掉的错误方案又给你推荐了一遍。为什么给 Agent 加记忆，不能只是“把聊天记录塞进向量库”？
很多记忆工具的做法是把历史对话切碎扔进向量数据库。但在真实项目里，我们真正想留下来的不是充满试错废话的聊天记录，而是沉淀下来的经验。把聊天流水账全存下来，只会让过期的假设和噪音污染后续的上下文。Hipo Hipo 是怎么做的？
在 Hipo Hipo 里，你可以为每一个长期项目或研究课题建立一个专属的 Brain（经验储存器）：原始材料（证据）+ 项目记忆（经验）同处一室：
每个 Brain 同时保存两类核心资产——原始材料（论文、财报、需求文档、实验记录，用来提供可溯源的事实证据）与结构化的项目记忆（提炼出的有效决策、约束条件与复盘方法）。记忆治理与冲突暴露（不盲目用 B 覆盖 A）：
项目是动态演进的。当你在新会话中得出的新结论 B 与过去的决策 A 相矛盾时，Hipo Hipo 不会静默地用 B 暴力覆盖 A，而是会先把冲突暴露出来，由你确认这是“正式变更”、“局部例外”，还是仅仅一次“临时试错”，保持项目记忆干净可靠。一个 Brain，接入不同 Agent：
原始材料提供证据，项目记忆保存决策，外部 Agent（如 Claude、Cursor、各类聊天窗口）负责干活，产出的新结论经过治理后再写回 Brain。对于不同「猹友」的使用场景：对于科研与学术党：一个研究课题建一个 Brain，把文献 PDF、实验记录、想法和阶段性结论放在同一处，换任何模型提问都能对上上下文。对于投研与商业分析：持续沉淀多季度财报、纪要与分析笔记。接入 Agent 直接问“管理层有没有下调下季度指引？”，AI 能立刻调取原始财报证据与过往笔记作答。对于多 Agent 开发者（Vibe Coders）：在网页端讨论完架构约束，切到编程 Agent 写代码时无需从头对齐背景，架构决策与避坑经验实时同步。我们的理念：Your workspaces follow you, not your agents.
Agent 工具每年都在快速洗牌，未来一定会有更好用的工具出现。Agent 可以随时换，但你积累的记忆和 Context 必须属于你自己。 在 Hipo Hipo，你可以把同一个 Brain 接给不同 Agent，也能随时打包带走你的所有原始材料与项目记忆。