凑个热闹
项目地址:
https://github.com/mage0535/hermes-memory-installer背景
用过 AI 智能体( Claude Code / Cursor / Hermes )的人应该都体会过:每次新对话就是一张白纸。上个会话讨论过的架构决策、当事人、项目背景,下个会话全不记得。重新描述一次两次忍了,十次二十次就麻了。
这个项目的思路是:在智能体旁边跑一个记忆 sidecar ,不碰智能体核心代码。智能体正常写会话,sidecar 负责归档、索引、治理、召回。
v3.0 做了什么
v3.0 实现了完整的外挂记忆管线:
会话采集 →
session_to_gbrain.py (增量归档到 gbrain )
治理重建 →
memory_governance_rebuild.py ( FTS5 索引、memory object 多版本状态、向量嵌入)
分层召回 →
tiered_context_injector.py ( L1 最近会话 / L2 关键词搜索 / L3 治理对象 + 语义向量,RRF 融合 + 意图重排序)
健康监控 →
memory_guardian.py (容量、重复率、stuck 操作检测、安全排空)
编排 + 验收 →
memory_maintenance_cycle.py +
sidecar_acceptance_check.py几个值得说的设计
多智能体兼容 统一用 AGENT_HOME 环境变量定位智能体数据目录,向后兼容 HERMES_HOME 。设个变量就能挂到不同智能体上。
多版本记忆对象 同一个事实的多版陈述自动分 conflict group ,最新最好的标记 active ,其余 superseded (设 valid_to )。查询只返回 active ,但历史不丢。
可选向量索引 配置 EMBEDDING_API_URL ( OpenAI 兼容格式)即可自动为 memory object 生成嵌入存到 canonical_semantic_index 表。不配的话,全文本检索( FTS5 / LIKE / hindsight / gbrain )完全正常。
Focused Dossier 重要人物 / 关系 / 项目可以提升为一级记忆对象。生产版已验证了 relationship dossier 。
生产情况
生产服务器跑了半年多,12600+ 会话、2GB state.db 、75MB governance.db 。每周跑一次完整维护周期(归档→重建→排空→召回验证),持续稳定。
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