SeaHi

主题

00:00:00
SeaHi2026-04-142026-05-31Hermes Agent 中文教程
1495
5.7m

记忆提供商 ​

Hermes Agent 附带 8 个外部记忆提供商插件，为 Agent 提供内置 MEMORY.md 和 USER.md 之外的持久、跨会话知识。一次只能激活一个外部提供商 —— 内置记忆始终与其一起激活。

快速开始 ​

bash
hermes memory setup      # 交互式选择器 + 配置
hermes memory status     # 检查激活状态
hermes memory off        # 禁用外部提供商

您也可以通过 hermes plugins → 提供商插件 → 记忆提供商选择激活的记忆提供商。

或在 ~/.hermes/config.yaml 中手动设置：

yaml
memory:
  provider: openviking   # 或 honcho、mem0、hindsight、holographic、retaindb、byterover、supermemory

工作原理 ​

当记忆提供商激活时，Hermes 自动：

  1. 将提供商上下文注入系统提示（提供商知道的内容）
  2. 在每轮之前预取相关记忆（后台、非阻塞）
  3. 在每轮响应后同步对话轮次到提供商
  4. 在会话结束时提取记忆（对于支持的提供商）
  5. 将内置记忆写入镜像到外部提供商
  6. 添加提供商特定工具，以便 Agent 可以搜索、存储和管理记忆

内置记忆（MEMORY.md / USER.md）完全像以前一样继续工作。外部提供商是附加的。

可用提供商 ​

Honcho ​

AI 原生跨会话用户建模，具有辩证问答、语义搜索和持久结论。

最适合具有跨会话上下文的多智能体系统、用户-Agent 对齐
需要pip install honcho-ai + API 密钥 或自托管实例
数据存储Honcho Cloud 或自托管
成本Honcho 定价（云）/ 免费（自托管）

工具： honcho_profile（对等卡片）、honcho_search（语义搜索）、honcho_context（LLM 合成）、honcho_conclude（存储事实）

设置向导：

bash
hermes honcho setup        #（传统命令）
# 或
hermes memory setup        # 选择 "honcho"

配置： $HERMES_HOME/honcho.json（配置文件本地）或 ~/.honcho/config.json（全局）。解析顺序：$HERMES_HOME/honcho.json > ~/.hermes/honcho.json > ~/.honcho/config.json。

多智能体 / 配置文件：

每个 Hermes 配置文件获得自己的 Honcho AI 对等体，同时共享相同的工作区 —— 所有配置文件看到相同的用户表示，但每个 Agent 构建自己的身份和观察。

bash
hermes profile create coder --clone   # 创建 honcho 对等体 "coder"，从默认继承配置

OpenViking ​

Volcengine（ByteDance）的上下文数据库，具有文件系统风格的知识层次结构、分层检索和自动记忆提取到 6 个类别。

最适合具有结构化浏览的自托管知识管理
需要pip install openviking + 运行服务器
数据存储自托管（本地或云）
成本免费（开源，AGPL-3.0）

工具： viking_search（语义搜索）、viking_read（分层：摘要/概览/完整）、viking_browse（文件系统导航）、viking_remember（存储事实）、viking_add_resource（摄取 URL/文档）

设置：

bash
# 首先启动 OpenViking 服务器
pip install openviking
openviking-server

# 然后配置 Hermes
hermes memory setup    # 选择 "openviking"

Mem0 ​

具有语义搜索、重新排名和自动去重功能的服务器端 LLM 事实提取。

最适合免提记忆管理 —— Mem0 自动处理提取
需要pip install mem0ai + API 密钥
数据存储Mem0 Cloud
成本Mem0 定价

工具： mem0_profile（所有存储的记忆）、mem0_search（语义搜索 + 重新排名）、mem0_conclude（存储逐字事实）

设置：

bash
hermes memory setup    # 选择 "mem0"
echo "MEM0_API_KEY=your-key" >> ~/.hermes/.env

Hindsight ​

具有知识图谱、实体解析和多策略检索的长期记忆。hindsight_reflect 工具提供其他提供商没有的跨记忆综合。自动保留完整对话轮次（包括工具调用）并带有会话级文档跟踪。

最适合基于知识图谱的召回与实体关系
需要云端：ui.hindsight.vectorize.io 的 API 密钥。本地：LLM API 密钥（OpenAI、Groq、OpenRouter 等）
数据存储Hindsight Cloud 或本地嵌入式 PostgreSQL
成本Hindsight 定价（云）或免费（本地）

工具： hindsight_retain（带实体提取的存储）、hindsight_recall（多策略搜索）、hindsight_reflect（跨记忆综合）

Holographic ​

具有 FTS5 全文搜索、信任评分和 HRR（全息减少表示）的本地 SQLite 事实存储，用于组合代数查询。

最适合仅本地记忆与高级检索，无外部依赖
需要无需（SQLite 始终可用）。NumPy 可选用于 HRR 代数。
数据存储本地 SQLite
成本免费

工具： fact_store（9 个操作：添加、搜索、探测、相关、推理、矛盾、更新、移除、列表）、fact_feedback（有用/无用评分训练信任评分）

独特能力：

  • probe —— 特定实体的代数召回（关于人/物的所有事实）
  • reason —— 跨多个实体的组合 AND 查询
  • contradict —— 冲突事实的自动检测
  • 非对称反馈的信任评分（+0.05 有用 / -0.10 无用）

RetainDB ​

具有混合搜索（Vector + BM25 + Reranking）、7 种记忆类型和增量压缩的云端记忆 API。

最适合已使用 RetainDB 基础设施的团队
需要RetainDB 账户 + API 密钥
数据存储RetainDB Cloud
成本$20/月

工具： retaindb_profile（用户画像）、retaindb_search（语义搜索）、retaindb_context（任务相关上下文）、retaindb_remember（带类型 + 重要性的存储）、retaindb_forget（删除记忆）

ByteRover ​

通过 brv CLI 的持久记忆 —— 具有分层检索（模糊文本 → LLM 驱动搜索）的分层知识树。本地优先，可选云同步。

最适合想要可移植、本地优先记忆与 CLI 的开发者
需要ByteRover CLI（npm install -g byterover-cli 或安装脚本）
数据存储本地（默认）或 ByteRover Cloud（可选同步）
成本免费（本地）或 ByteRover 定价（云）

工具： brv_query（搜索知识树）、brv_curate（存储事实/决策/模式）、brv_status（CLI 版本 + 树统计）

Supermemory ​

具有画像召回、语义搜索、显式记忆工具和会话结束对话摄取的语义长期记忆，通过 Supermemory 图谱 API。

最适合具有用户画像和会话级图谱构建的语义召回
需要pip install supermemory + API 密钥
数据存储Supermemory Cloud
成本Supermemory 定价

工具： supermemory_store（保存显式记忆）、supermemory_search（语义相似性搜索）、supermemory_forget（按 ID 或最佳匹配查询忘记）、supermemory_profile（持久画像 + 最近上下文）