Hermes Agent 的长期记忆是什么？

你大概用过这样的 AI：你告诉它你的项目背景，它记住了，这次对话很顺；关掉对话，下次再开，它忘了，你得重新讲一遍。

Hermes 把"记忆"这件事拆成三层来解决，每一层负责不同的事，合在一起才是它说的"长期记忆"。

第一层：对话内的上下文

这层最普通，所有 AI 都有。你在这次对话里说过的话，它都记得，直到这个对话窗口关掉。

这层记忆的天花板是模型的上下文窗口长度，对话太长了，早期的内容会被挤掉。Hermes 有一个自动压缩机制，会把老的内容摘要压缩，腾出空间给新内容，但这层记忆本身是不跨会话的。

第二层：关于你的持久理解

这层是 Hermes 比较特别的地方。

每次对话结束后，Hermes 会判断这次交流里有没有值得长期记住的东西，比如你提到的项目背景、你表达过的偏好、你明确说过的规则。这些内容会被写入本地的持久存储，下次对话开始时自动带进来。

不只是你主动说的那些。Hermes 内置了一个叫 Honcho 的系统，专门做用户建模。它会从你的行为里推断：你总是把它生成的详细解释改短，它推断你偏好简洁；你某类建议从来不采纳，它记录下来，下次生成时会调整方向。这些推断不需要你明说，它自己在观察。

这套用户画像存在本地，随着你们配合的时间越长，越来越准。你可以直接打开文件查看，也可以手动改掉不对的部分。

第三层：历史对话的检索

前两层解决的是"主动记住"，第三层解决的是"能找回来"。

所有跨会话的对话历史，Hermes 会存进一个本地数据库，支持全文检索。你说"上周我让你帮我分析那个接口的性能问题，结论是什么"，它能在历史记录里搜到，把那段内容带回当前对话。

这和你在聊天软件里翻记录不一样。它不只是把原文粘回来，而是把相关的历史上下文拉进来，让当前的对话能接着当时的思路继续。

这三层加在一起是什么效果？

举一个具体的情境。

你在用 Hermes 辅助做代码审查。第一周你告诉它你们团队的规范：异常处理必须用统一的格式，日志里不能出现用户敏感字段，测试覆盖率要求 80% 以上。这些被写进第二层记忆。

第二周，你让它审查一个新的 PR。它不需要你重新解释规范，直接按上周记下来的标准来审查。

第三周，有个问题让你想起三周前讨论过的一个边界情况。你说"之前我们讨论过某接口在超时时的处理方式，当时的结论是什么"，它在第三层的历史记录里搜到了，把当时的分析摘要带回来。

用了三个月之后，它对你们团队的规范、你个人的审查风格、常见的问题模式，都有了积累。这时候它给出的审查意见，和你第一次用时已经是两回事了。

数据存在哪里？

全部在本地，~/.hermes/ 目录下。

对话历史是 SQLite 数据库，技能文件是 Markdown，用户画像也是可以直接打开的文本文件。没有同步到任何服务器，不经过 Hermes 官方或任何第三方。

你随时可以打开这些文件查看，发现记错了什么就直接改，或者整个删掉重新来过。

它和 ChatGPT 的"记忆功能"有什么不同？

ChatGPT 也有记忆，会在不同对话之间保留一些信息。主要区别在两点。

一是检索方式。ChatGPT 的记忆是一条条静态的摘要，你问它上周说了什么，它不一定能准确找到。Hermes 的历史记录支持全文检索，可以按关键词找到具体的对话片段。

二是用户建模的主动程度。ChatGPT 的记忆基本靠你主动告诉它，或者它在对话里猜测哪些重要。Hermes 的 Honcho 系统会主动从你的行为里推断偏好，这些你没说出口的内容也会被记录下来。