会话存储

Hermes Agent 使用 SQLite 数据库（~/.hermes/state.db）来持久化会话元数据、完整消息历史记录以及模型配置，适用于 CLI 和网关会话。这取代了早期的每个会话使用 JSONL 文件的方法。

源文件：hermes_state.py

架构概览

~/.hermes/state.db (SQLite, WAL mode)
├── sessions          — Session metadata, token counts, billing
├── messages          — Full message history per session
├── messages_fts      — FTS5 virtual table for full-text search
└── schema_version    — Single-row table tracking migration state

关键设计决策：

• WAL 模式：支持并发读取 + 单个写入者（网关多平台）
• FTS5 虚拟表：在所有会话消息中实现快速文本搜索
• 会话血缘关系：通过 parent_session_id 链（由上下文压缩触发的拆分）
• 来源标签（cli、telegram、discord 等）：用于平台过滤
• 批处理运行器和强化学习轨迹 不存储于此（由独立系统管理）

SQLite 模式

Sessions 表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS sessions (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    source TEXT NOT NULL,
    user_id TEXT,
    model TEXT,
    model_config TEXT,
    system_prompt TEXT,
    parent_session_id TEXT,
    started_at REAL NOT NULL,
    ended_at REAL,
    end_reason TEXT,
    message_count INTEGER DEFAULT 0,
    tool_call_count INTEGER DEFAULT 0,
    input_tokens INTEGER DEFAULT 0,
    output_tokens INTEGER DEFAULT 0,
    cache_read_tokens INTEGER DEFAULT 0,
    cache_write_tokens INTEGER DEFAULT 0,
    reasoning_tokens INTEGER DEFAULT 0,
    billing_provider TEXT,
    billing_base_url TEXT,
    billing_mode TEXT,
    estimated_cost_usd REAL,
    actual_cost_usd REAL,
    cost_status TEXT,
    cost_source TEXT,
    pricing_version TEXT,
    title TEXT,
    FOREIGN KEY (parent_session_id) REFERENCES sessions(id)
);

CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_source ON sessions(source);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_parent ON sessions(parent_session_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_started ON sessions(started_at DESC);
CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_title_unique
    ON sessions(title) WHERE title IS NOT NULL;

Messages 表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS messages (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    session_id TEXT NOT NULL REFERENCES sessions(id),
    role TEXT NOT NULL,
    content TEXT,
    tool_call_id TEXT,
    tool_calls TEXT,
    tool_name TEXT,
    timestamp REAL NOT NULL,
    token_count INTEGER,
    finish_reason TEXT,
    reasoning TEXT,
    reasoning_details TEXT,
    codex_reasoning_items TEXT
);

CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_messages_session ON messages(session_id, timestamp);

备注：

• tool_calls 以 JSON 字符串形式存储（工具调用对象的序列化列表）
• reasoning_details 和 codex_reasoning_items 以 JSON 字符串形式存储
• reasoning 存储提供方暴露的原始推理文本
• 时间戳为 Unix 纪元浮点数（time.time()）

FTS5 全文搜索

CREATE VIRTUAL TABLE IF NOT EXISTS messages_fts USING fts5(
    content,
    content=messages,
    content_rowid=id
);

FTS5 表通过三个触发器与 messages 表保持同步，这些触发器在 messages 表执行 INSERT、UPDATE 和 DELETE 操作时触发：

CREATE TRIGGER IF NOT EXISTS messages_fts_insert AFTER INSERT ON messages BEGIN
    INSERT INTO messages_fts(rowid, content) VALUES (new.id, new.content);
END;

CREATE TRIGGER IF NOT EXISTS messages_fts_delete AFTER DELETE ON messages BEGIN
    INSERT INTO messages_fts(messages_fts, rowid, content)
        VALUES('delete', old.id, old.content);
END;

CREATE TRIGGER IF NOT EXISTS messages_fts_update AFTER UPDATE ON messages BEGIN
    INSERT INTO messages_fts(messages_fts, rowid, content)
        VALUES('delete', old.id, old.content);
    INSERT INTO messages_fts(rowid, content) VALUES (new.id, new.content);
END;

模式版本与迁移

当前模式版本：6

schema_version 表存储一个整数。初始化时，_init_schema() 检查当前版本并按顺序应用迁移：

版本	变更
1	初始模式（sessions、messages、FTS5）
2	在 messages 表中添加 finish_reason 列
3	在 sessions 表中添加 title 列
4	在 title 上添加唯一索引（允许 NULL，非 NULL 值必须唯一）
5	添加计费列：cache_read_tokens、cache_write_tokens、reasoning_tokens、billing_provider、billing_base_url、billing_mode、estimated_cost_usd、actual_cost_usd、cost_status、cost_source、pricing_version
6	在 messages 表中添加推理列：reasoning、reasoning_details、codex_reasoning_items

每个迁移使用 ALTER TABLE ADD COLUMN 包裹在 try/except 中，以处理列已存在的情况（幂等性）。每次成功迁移后，版本号递增。

写入竞争处理

多个 hermes 进程（网关 + CLI 会话 + worktree 代理）共享一个 state.db。SessionDB 类通过以下方式处理写入竞争：

• 短 SQLite 超时时间（1 秒），而非默认的 30 秒
• 应用层重试，带有随机抖动（20–150ms，最多 15 次重试）
• BEGIN IMMEDIATE 事务，使锁竞争在事务开始时即被暴露
• 定期 WAL 检查点：每成功写入 50 次执行一次（PASSIVE 模式）

这避免了“车队效应”——即 SQLite 的确定性内部退避机制导致所有竞争写入者在同一时间间隔重试。

_WRITE_MAX_RETRIES = 15
_WRITE_RETRY_MIN_S = 0.020   # 20ms
_WRITE_RETRY_MAX_S = 0.150   # 150ms
_CHECKPOINT_EVERY_N_WRITES = 50

常见操作

初始化

from hermes_state import SessionDB

db = SessionDB()                           # Default: ~/.hermes/state.db
db = SessionDB(db_path=Path("/tmp/test.db"))  # Custom path

创建和管理会话

# Create a new session
db.create_session(
    session_id="sess_abc123",
    source="cli",
    model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
    user_id="user_1",
    parent_session_id=None,  # or previous session ID for lineage
)

# End a session
db.end_session("sess_abc123", end_reason="user_exit")

# Reopen a session (clear ended_at/end_reason)
db.reopen_session("sess_abc123")

存储消息

msg_id = db.append_message(
    session_id="sess_abc123",
    role="assistant",
    content="Here's the answer...",
    tool_calls=[{"id": "call_1", "function": {"name": "terminal", "arguments": "{}"}}],
    token_count=150,
    finish_reason="stop",
    reasoning="Let me think about this...",
)

检索消息

# Raw messages with all metadata
messages = db.get_messages("sess_abc123")

# OpenAI conversation format (for API replay)
conversation = db.get_messages_as_conversation("sess_abc123")
# Returns: [{"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", ...}]

会话标题

# Set a title (must be unique among non-NULL titles)
db.set_session_title("sess_abc123", "Fix Docker Build")

# Resolve by title (returns most recent in lineage)
session_id = db.resolve_session_by_title("Fix Docker Build")

# Auto-generate next title in lineage
next_title = db.get_next_title_in_lineage("Fix Docker Build")
# Returns: "Fix Docker Build #2"

全文搜索

search_messages() 方法支持 FTS5 查询语法，并对用户输入进行自动清理。

基本搜索

results = db.search_messages("docker deployment")

FTS5 查询语法

语法	示例	含义
关键词	docker deployment	两个词同时匹配（隐式 AND）
引号短语	"exact phrase"	精确短语匹配
布尔 OR	docker OR kubernetes	任一词匹配
布尔 NOT	python NOT java	排除该词
前缀匹配	deploy*	前缀匹配

过滤搜索

# Search only CLI sessions
results = db.search_messages("error", source_filter=["cli"])

# Exclude gateway sessions
results = db.search_messages("bug", exclude_sources=["telegram", "discord"])

# Search only user messages
results = db.search_messages("help", role_filter=["user"])

搜索结果格式

每个结果包含：

• id、session_id、role、timestamp
• snippet — FTS5 生成的片段，包含 >>>match<<< 标记
• context — 匹配消息前后各一条消息（内容截断至 200 字符）
• source、model、session_started — 来自父会话

_sanitize_fts5_query() 方法处理边缘情况：

• 剥离不匹配的引号和特殊字符
• 将连字符词用引号包裹（chat-send → "chat-send"）
• 移除悬空的布尔操作符（hello AND → hello）

会话血缘关系

会话可通过 parent_session_id 形成链式结构。这发生在网关中上下文压缩触发会话拆分时。

查询：查找会话血缘关系

-- Find all ancestors of a session
WITH RECURSIVE lineage AS (
    SELECT * FROM sessions WHERE id = ?
    UNION ALL
    SELECT s.* FROM sessions s
    JOIN lineage l ON s.id = l.parent_session_id
)
SELECT id, title, started_at, parent_session_id FROM lineage;

-- Find all descendants of a session
WITH RECURSIVE descendants AS (
    SELECT * FROM sessions WHERE id = ?
    UNION ALL
    SELECT s.* FROM sessions s
    JOIN descendants d ON s.parent_session_id = d.id
)
SELECT id, title, started_at FROM descendants;

查询：最近会话及预览

SELECT s.*,
    COALESCE(
        (SELECT SUBSTR(m.content, 1, 63)
         FROM messages m
         WHERE m.session_id = s.id AND m.role = 'user' AND m.content IS NOT NULL
         ORDER BY m.timestamp, m.id LIMIT 1),
        ''
    ) AS preview,
    COALESCE(
        (SELECT MAX(m2.timestamp) FROM messages m2 WHERE m2.session_id = s.id),
        s.started_at
    ) AS last_active
FROM sessions s
ORDER BY s.started_at DESC
LIMIT 20;

查询：令牌使用统计

-- Total tokens by model
SELECT model,
       COUNT(*) as session_count,
       SUM(input_tokens) as total_input,
       SUM(output_tokens) as total_output,
       SUM(estimated_cost_usd) as total_cost
FROM sessions
WHERE model IS NOT NULL
GROUP BY model
ORDER BY total_cost DESC;

-- Sessions with highest token usage
SELECT id, title, model, input_tokens + output_tokens AS total_tokens,
       estimated_cost_usd
FROM sessions
ORDER BY total_tokens DESC
LIMIT 10;

导出与清理

# Export a single session with messages
data = db.export_session("sess_abc123")

# Export all sessions (with messages) as list of dicts
all_data = db.export_all(source="cli")

# Delete old sessions (only ended sessions)
deleted_count = db.prune_sessions(older_than_days=90)
deleted_count = db.prune_sessions(older_than_days=30, source="telegram")

# Clear messages but keep the session record
db.clear_messages("sess_abc123")

# Delete session and all messages
db.delete_session("sess_abc123")

数据库位置

默认路径：~/.hermes/state.db

该路径由 hermes_constants.get_hermes_home() 解析得出，默认为 ~/.hermes/，或由 HERMES_HOME 环境变量指定。

数据库文件、WAL 文件（state.db-wal）和共享内存文件（state.db-shm）均创建在同一个目录中。