記憶提供者

Hermes Agent 內置了 8 個外部記憶提供者插件，為 Agent 提供持久化、跨會話的知識，超越內置的 MEMORY.md 和 USER.md。同一時間只能激活一個外部提供者——內置記憶始終與之同時啟用。

快速入門

hermes memory setup      # 交互式選擇器+配置
hermes memory status     # 檢查什麼是活動的
hermes memory off        # 禁用外部 provider

你也可以通過 hermes plugins → 提供者插件 → 記憶提供者來選擇激活的記憶提供者。

或手動在 ~/.hermes/config.yaml 中設置：

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

工作原理

當啟用某個記憶提供者時，Hermes 會自動執行以下操作：

注入提供者上下文到系統提示中（提供者所知內容）
在每次對話前預取相關記憶（後臺、非阻塞）
在每次響應後將對話輪次同步到提供者
在會話結束時提取記憶（適用於支持該功能的提供者）
將內置記憶的寫入操作鏡像到外部提供者
添加提供者特定工具，使 Agent 能夠搜索、存儲和管理記憶

內置記憶（MEMORY.md / USER.md）的工作方式與以往完全相同。外部提供者是疊加式的。

可用提供者

Honcho

基於 AI 的跨會話用戶建模，支持辯證問答、語義搜索和持久化結論。


最適合	具有跨會話上下文的多 Agent 系統，用戶與 Agent 對齊
要求	`pip install honcho-ai` + API 密鑰或自託管實例
數據存儲	Honcho 雲服務或自託管
成本	Honcho 定價（雲服務） / 免費（自託管）

工具： honcho_profile（同行卡片）、honcho_search（語義搜索）、honcho_context（LLM 合成）、honcho_conclude（存儲事實）

設置嚮導：

hermes honcho setup        # （舊命令）
# 或者
hermes memory setup        # 選擇“0”

配置文件： $HERMES_HOME/honcho.json（配置文件本地）或 ~/.honcho/config.json（全局）。解析順序：$HERMES_HOME/honcho.json > ~/.hermes/honcho.json > ~/.honcho/config.json。參見配置參考和 Honcho 集成指南。

關鍵配置選項

鍵	默認值	描述
`apiKey`	--	來自 app.honcho.dev 的 API 密鑰
`baseUrl`	--	自託管 Honcho 的基礎 URL
`peerName`	--	用戶同行身份
`aiPeer`	host key	AI 同行身份（每個配置文件一個）
`workspace`	host key	共享工作區 ID
`recallMode`	`hybrid`	`hybrid`（自動注入 + 工具）、`context`（僅注入）、`tools`（僅工具）
`observation`	all on	每個同行的 `observeMe`/`observeOthers` 布爾值
`writeFrequency`	`async`	`async`、`turn`、`session` 或整數 N
`sessionStrategy`	`per-directory`	`per-directory`、`per-repo`、`per-session`、`global`
`dialecticReasoningLevel`	`low`	`minimal`、`low`、`medium`、`high`、`max`
`dialecticDynamic`	`true`	根據查詢長度自動提升推理等級
`messageMaxChars`	`25000`	每條消息最大字符數（超出則分塊）

最小 honcho.json（雲服務）

{
  "apiKey": "your-key-from-app.honcho.dev",
  "hosts": {
    "hermes": {
      "enabled": true,
      "aiPeer": "hermes",
      "peerName": "your-name",
      "workspace": "hermes"
    }
  }
}

最小 honcho.json（自託管）

{
  "baseUrl": "http://localhost:8000",
  "hosts": {
    "hermes": {
      "enabled": true,
      "aiPeer": "hermes",
      "peerName": "your-name",
      "workspace": "hermes"
    }
  }
}

從 hermes honcho 遷移

如果你之前使用過 hermes honcho setup，你的配置和所有服務器端數據均保持不變。只需再次通過設置嚮導重新啟用，或手動設置 memory.provider: honcho 即可通過新系統重新激活。

多 Agent / 配置文件：

每個 Hermes 配置文件都會擁有自己的 Honcho AI 同行，但共享同一工作區——所有配置文件看到相同的用戶表示，但每個 Agent 會構建自己的身份和觀察記錄。

hermes profile create coder --clone   # 創建 honcho 對等點 "coder"，繼承默認配置

--clone 的作用：在 honcho.json 中創建一個 hermes.coder 主機塊，其中 aiPeer: "coder"，共享 workspace，繼承 peerName、recallMode、writeFrequency、observation 等設置。同行會提前在 Honcho 中創建，確保在第一條消息前就存在。

對於在 Honcho 設置之前創建的配置文件：

hermes honcho sync   # 掃描所有 profiles，為任何丟失的創建主機塊

這將從默認的 hermes 主機塊繼承設置，併為每個配置文件創建新的 AI 同行。冪等性——跳過已存在主機塊的配置文件。

完整 honcho.json 示例（多配置文件）

{
  "apiKey": "your-key",
  "workspace": "hermes",
  "peerName": "eri",
  "hosts": {
    "hermes": {
      "enabled": true,
      "aiPeer": "hermes",
      "workspace": "hermes",
      "peerName": "eri",
      "recallMode": "hybrid",
      "writeFrequency": "async",
      "sessionStrategy": "per-directory",
      "observation": {
        "user": { "observeMe": true, "observeOthers": true },
        "ai": { "observeMe": true, "observeOthers": true }
      },
      "dialecticReasoningLevel": "low",
      "dialecticDynamic": true,
      "dialecticMaxChars": 600,
      "messageMaxChars": 25000,
      "saveMessages": true
    },
    "hermes.coder": {
      "enabled": true,
      "aiPeer": "coder",
      "workspace": "hermes",
      "peerName": "eri",
      "recallMode": "tools",
      "observation": {
        "user": { "observeMe": true, "observeOthers": false },
        "ai": { "observeMe": true, "observeOthers": true }
      }
    },
    "hermes.writer": {
      "enabled": true,
      "aiPeer": "writer",
      "workspace": "hermes",
      "peerName": "eri"
    }
  },
  "sessions": {
    "/home/user/myproject": "myproject-main"
  }
}

參見配置參考和 Honcho 集成指南。

OpenViking

火山引擎（字節跳動）提供的上下文數據庫，具有文件系統風格的知識層級、分層檢索機制，以及自動將記憶提取為 6 個類別的能力。


最適合	自託管的知識管理，支持結構化瀏覽
要求	`pip install openviking` + 運行服務器
數據存儲	自託管（本地或雲）
成本	免費（開源，AGPL-3.0）

工具： viking_search（語義搜索）、viking_read（分層：摘要/概覽/全文）、viking_browse（文件系統導航）、viking_remember（存儲事實）、viking_add_resource（導入 URL/文檔）

設置：

# 首先啟動OpenViking服務器
pip install openviking
openviking-server

# 然後配置Hermes
hermes memory setup    # 選擇“0”
# 或者手動配置：
hermes config set memory.provider openviking
echo "OPENVIKING_ENDPOINT=http://localhost:1933" >> ~/.hermes/.env

核心功能：

分層上下文加載：L0（約 100 個 token）→ L1（約 2k）→ L2（全文）
會話提交時自動提取記憶（個人資料、偏好、實體、事件、案例、模式）
viking:// URI 方案用於分層知識瀏覽

Mem0

基於服務器端 LLM 的事實提取，支持語義搜索、重排序和自動去重。


最適合	無需手動管理記憶 — Mem0 自動完成提取
所需條件	`pip install mem0ai` + API 密鑰
數據存儲	Mem0 Cloud
成本	Mem0 定價

工具： mem0_profile（所有存儲的記憶）、mem0_search（語義搜索 + 重排序）、mem0_conclude（存儲原文事實）

設置：

hermes memory setup    # 選擇“0”
# 或者手動配置：
hermes config set memory.provider mem0
echo "MEM0_API_KEY=your-key" >> ~/.hermes/.env

配置文件： $HERMES_HOME/mem0.json

鍵	默認值	描述
`user_id`	`hermes-user`	用戶標識符
`agent_id`	`hermes`	Agent 標識符

Hindsight

具備知識圖譜、實體解析和多策略檢索的長期記憶系統。hindsight_reflect 工具提供其他供應商無法提供的跨記憶綜合能力。自動保留完整對話回合（包括工具調用），並支持會話級文檔追蹤。


最適合	基於知識圖譜的回憶，支持實體關係
所需條件	雲端：來自 ui.hindsight.vectorize.io 的 API 密鑰；本地：LLM API 密鑰（OpenAI、Groq、OpenRouter 等）
數據存儲	Hindsight Cloud 或本地嵌入式 PostgreSQL
成本	Hindsight 定價（雲端）或免費（本地）

工具： hindsight_retain（存儲並提取實體）、hindsight_recall（多策略搜索）、hindsight_reflect（跨記憶綜合）

設置：

hermes memory setup    # 選擇“0”
# 或者手動配置：
hermes config set memory.provider hindsight
echo "HINDSIGHT_API_KEY=your-key" >> ~/.hermes/.env

設置嚮導會自動安裝所需依賴，並僅安裝所選模式所需的組件（雲端使用 hindsight-client，本地使用 hindsight-all）。要求 hindsight-client >= 0.4.22（若過時，將在會話啟動時自動升級）。

本地模式 UI： hindsight-embed -p hermes ui start

配置文件： $HERMES_HOME/hindsight/config.json

鍵	默認值	描述
`mode`	`cloud`	`cloud` 或 `local`
`bank_id`	`hermes`	記憶庫標識符
`recall_budget`	`mid`	回憶徹底程度：`low` / `mid` / `high`
`memory_mode`	`hybrid`	`hybrid`（上下文 + 工具）、`context`（僅自動注入）、`tools`（僅工具）
`auto_retain`	`true`	自動保留對話回合
`auto_recall`	`true`	每次對話前自動回憶記憶
`retain_async`	`true`	在服務器端異步處理保留操作
`tags`	—	存儲記憶時應用的標籤
`recall_tags`	—	回憶時用於過濾的標籤

詳見插件 README 獲取完整配置參考。

Holographic

本地 SQLite 事實存儲，支持 FTS5 全文搜索、信任評分和 HRR（全息還原表示）以實現組合代數查詢。


最適合	僅本地記憶，具備高級檢索能力，無外部依賴
所需條件	無需額外依賴（SQLite 始終可用）。NumPy 可選，用於 HRR 代數運算。
數據存儲	本地 SQLite
成本	免費

工具： fact_store（9 個操作：添加、搜索、探測、相關、推理、矛盾、更新、刪除、列出）、fact_feedback（有用/無用評分，用於訓練信任分數）

設置：

hermes memory setup    # 選擇“0”
# 或者手動配置：
hermes config set memory.provider holographic

配置文件： plugins.hermes-memory-store 下的 config.yaml

鍵	默認值	描述
`db_path`	`$HERMES_HOME/memory_store.db`	SQLite 數據庫路徑
`auto_extract`	`false`	會話結束時自動提取事實
`default_trust`	`0.5`	默認信任分數（0.0–1.0）

獨特能力：

probe — 針對特定實體的代數回憶（關於某人/某物的所有事實）
reason — 跨多個實體的組合 AND 查詢
contradict — 自動檢測衝突事實
基於非對稱反饋的信任評分（+0.05 有用 / -0.10 無用）

RetainDB

雲端記憶 API，支持混合搜索（向量 + BM25 + 重排序），提供 7 種記憶類型和增量壓縮。


最適合	已在使用 RetainDB 基礎設施的團隊
所需條件	RetainDB 賬戶 + API 密鑰
數據存儲	RetainDB 雲端
成本	$20/月

工具： retaindb_profile（用戶資料）、retaindb_search（語義搜索）、retaindb_context（任務相關上下文）、retaindb_remember（存儲帶類型 + 重要性）、retaindb_forget（刪除記憶）

設置：

hermes memory setup    # 選擇“0”
# 或者手動配置：
hermes config set memory.provider retaindb
echo "RETAINDB_API_KEY=your-key" >> ~/.hermes/.env

ByteRover

通過 brv CLI 實現的持久記憶 —— 基於分層知識樹的分層檢索（模糊文本 → LLM 驅動搜索）。本地優先，支持可選的雲同步。


最適合	希望擁有可移植、本地優先記憶系統的開發者
所需依賴	ByteRover CLI（`npm install -g byterover-cli` 或安裝腳本）
數據存儲	本地（默認）或 ByteRover 雲（可選同步）
成本	免費（本地）或 ByteRover 定價（雲）

工具： brv_query（搜索知識樹）、brv_curate（存儲事實/決策/模式）、brv_status（CLI 版本 + 樹狀統計信息）

設置：

# 先安裝CLI
curl -fsSL https://byterover.dev/install.sh | sh

# 然後配置Hermes
hermes memory setup    # 選擇“0”
# 或者手動配置：
hermes config set memory.provider byterover

核心功能：

自動預壓縮提取（在上下文壓縮丟棄信息前保存洞察）
知識樹存儲於 $HERMES_HOME/byterover/（基於配置文件的作用域）
SOC2 Type II 認證的雲同步（可選）

超記憶（Supermemory）

具備用戶畫像記憶、語義搜索、顯式記憶工具以及通過 Supermemory 圖 API 在會話結束時攝入對話內容的語義長期記憶系統。


最適合	帶用戶畫像的語義回憶與會話級圖結構構建
所需依賴	`pip install supermemory` + API 密鑰
數據存儲	Supermemory 雲
成本	Supermemory 定價

工具： supermemory_store（保存顯式記憶）、supermemory_search（語義相似性搜索）、supermemory_forget（通過 ID 或最佳匹配查詢遺忘）、supermemory_profile（持久化用戶畫像 + 最近上下文）

設置：

hermes memory setup    # 選擇“0”
# 或者手動配置：
hermes config set memory.provider supermemory
echo 'SUPERMEMORY_API_KEY=***' >> ~/.hermes/.env

配置文件： $HERMES_HOME/supermemory.json

鍵	默認值	描述
`container_tag`	`hermes`	用於搜索和寫入的容器標籤。支持 `{identity}` 模板以實現基於用戶畫像的標籤隔離。
`auto_recall`	`true`	在每輪對話前注入相關記憶上下文
`auto_capture`	`true`	在每次響應後自動保存清理後的用戶-助手對話記錄
`max_recall_results`	`10`	格式化為上下文的最大召回項數
`profile_frequency`	`50`	在首輪及每 N 輪中包含用戶畫像事實
`capture_mode`	`all`	默認跳過極小或無意義的對話片段
`search_mode`	`hybrid`	搜索模式：`hybrid`、`memories` 或 `documents`
`api_timeout`	`5.0`	SDK 和攝入請求的超時時間（秒）

環境變量： SUPERMEMORY_API_KEY（必需）、SUPERMEMORY_CONTAINER_TAG（覆蓋配置文件設置）

核心功能：

自動上下文隔離 —— 從捕獲的對話中剝離召回的記憶，防止記憶遞歸汙染
會話結束時的對話攝入，用於構建更豐富的圖級知識
在首輪及可配置間隔中注入用戶畫像事實
無意義消息過濾（跳過“ok”、“thanks”等）
基於用戶畫像的容器 —— 在 container_tag 中使用 {identity}（例如 hermes-{identity} → hermes-coder），實現每個 Hermes 用戶畫像的獨立記憶隔離
多容器模式 —— 啟用 enable_custom_container_tags 並配置 custom_containers 列表，允許 Agent 在命名容器間讀寫。自動操作（同步、預取）仍作用於主容器

多容器示例

{
  "container_tag": "hermes",
  "enable_custom_container_tags": true,
  "custom_containers": ["project-alpha", "shared-knowledge"],
  "custom_container_instructions": "Use project-alpha for coding context."
}

支持渠道： Discord · support@supermemory.com

提供商對比

提供商	存儲方式	成本	工具數量	依賴項	獨特功能
Honcho	雲端	付費	4	`honcho-ai`	辯證式用戶建模
OpenViking	自託管	免費	5	`openviking` + 服務端	文件系統層級 + 分層加載
Mem0	雲端	付費	3	`mem0ai`	服務端 LLM 提取
Hindsight	雲/本地	免費/付費	3	`hindsight-client`	知識圖譜 + 反思式合成
Holographic	本地	免費	2	無	HRR 代數 + 信任評分
RetainDB	雲端	$20/月	5	`requests`	差分壓縮
ByteRover	本地/雲端	免費/付費	3	`brv` CLI	預壓縮提取
Supermemory	雲端	付費	4	`supermemory`	上下文隔離 + 會話圖攝入 + 多容器支持

用戶畫像隔離

每個提供者的數據均按用戶畫像隔離：

本地存儲提供者（Holographic、ByteRover）使用 $HERMES_HOME/ 路徑，不同畫像對應不同路徑
配置文件提供者（Honcho、Mem0、Hindsight、Supermemory）將配置存儲於 $HERMES_HOME/，每個畫像擁有獨立憑證
雲端提供者（RetainDB）自動推導基於用戶畫像的項目名稱
環境變量提供者（OpenViking）通過每個畫像的 .env 文件進行配置

構建記憶提供者

有關如何創建自定義記憶提供者插件，請參閱開發者指南：記憶提供者插件。

快速入門​

工作原理​

可用提供者​

Honcho​

OpenViking​

Mem0​

Hindsight​

Holographic​

RetainDB​

ByteRover​

超記憶（Supermemory）​

提供商對比​

用戶畫像隔離​

構建記憶提供者​

快速入門

工作原理

可用提供者

Honcho

OpenViking

Mem0

Hindsight

Holographic

RetainDB

ByteRover

超記憶（Supermemory）

提供商對比

用戶畫像隔離

構建記憶提供者