sidebar_position: 4 title: "Memory Providers" description: "External memory provider plugins — Honcho, OpenViking, Mem0, Hindsight, Holographic, RetainDB, ByteRover, Supermemory" lang: ru

Поставщики памяти

Агент Hermes поставляется с 8 плагинами внешнего поставщика памяти, которые предоставляют агенту постоянные межсессионные знания, выходящие за рамки встроенных MEMORY.md и USER.md. Одновременно может быть активен только один внешний провайдер — рядом с ним всегда активна встроенная память.

Быстрый старт

hermes memory setup      # interactive picker + configuration
hermes memory status     # check what's active
hermes memory off        # disable external provider

Вы также можете выбрать активного поставщика памяти через hermes plugins → Плагины поставщика → Поставщик памяти.

Или установите вручную в ~/.hermes/config.yaml:

memory:
  provider: openviking   # or honcho, mem0, hindsight, holographic, retaindb, byterover, supermemory

Как это работает

Когда поставщик памяти активен, Hermes автоматически:

1. Вводит контекст провайдера в системное приглашение (то, что знает провайдер)
2. Предварительная выборка соответствующих воспоминаний перед каждым ходом (фоновый, неблокирующийся)
3. Синхронизирует разговор с поставщиком услуг после каждого ответа.
4. Извлекает воспоминания по окончании сеанса (для провайдеров, которые это поддерживают)
5. Отражает запись во встроенную память внешнему поставщику.
6. Добавляет инструменты, специфичные для провайдера, чтобы агент мог искать, хранить воспоминания и управлять ими.

Встроенная память (MEMORY.md/USER.md) продолжает работать точно так же, как и раньше. Внешний поставщик является аддитивным.

Доступные провайдеры

Хончо

Межсессионное моделирование пользователей на основе искусственного интеллекта с диалектическими рассуждениями, внедрением контекста на уровне сеанса, семантическим поиском и постоянными выводами. Базовый контекст теперь включает в себя сводку сеанса наряду с представлением пользователей и карточками партнеров, что дает агенту представление о том, что уже обсуждалось.

Инструменты (5): honcho_profile (чтение/обновление карты узла), honcho_search (семантический поиск), honcho_context (контекст сеанса — сводка, представление, карта, сообщения), honcho_reasoning (LLM-синтезированный), honcho_conclude (создание/удаление заключений)

Архитектура: Двухуровневое внедрение контекста — базовый уровень (сводка сеанса + представление + карточка узла, обновлено contextCadence) плюс диалектическое дополнение (рассуждения LLM, обновлено dialecticCadence). Диалектика автоматически выбирает подсказки холодного запуска (общие факты о пользователе) или теплые подсказки (контекст на уровне сеанса) в зависимости от того, существует ли базовый контекст.

Три ортогональные ручки настройки независимо контролируют стоимость и глубину:

• contextCadence — как часто обновляется базовый уровень (частота вызовов API)
• dialecticCadence — как часто срабатывает диалектика LLM (частота вызова LLM)
• dialecticDepth — сколько проходов .chat() за диалектический вызов (1–3, глубина рассуждения)

Мастер настройки:

hermes honcho setup        # (legacy command) 
# or
hermes memory setup        # select "honcho"

Конфигурация: $HERMES_HOME/honcho.json (локальная для профиля) или ~/.honcho/config.json (глобальная). Порядок разрешения: $HERMES_HOME/honcho.json > ~/.hermes/honcho.json > ~/.honcho/config.json. См. ссылку на конфигурацию и руководство по интеграции Honcho.

<подробности>

</подробнее>

<подробности>

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

</подробнее>

<подробности>

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

</подробнее>

Многоранговая настройка:

Honcho моделирует разговоры как обмен сообщениями между коллегами — один участник-пользователь плюс один ИИ-участник для каждого профиля Hermes, и все они используют одно рабочее пространство. Рабочая область — это общая среда: одноранговый узел пользователя является глобальным для всех профилей, каждый одноранговый узел AI имеет свою собственную личность. Каждый партнер ИИ создает независимое представление/карту на основе собственных наблюдений, поэтому профиль coder остается ориентированным на код, а профиль writer остается редакционным для одного и того же пользователя.

Отображение:

Новый профиль, новый коллега Honcho

hermes profile create coder --clone

--clone создает блок хоста hermes.coder в honcho.json с aiPeer: "coder", общим workspace, унаследованным peerName, recallMode, writeFrequency, observation и т. д. Узел AI активно создается в Honcho, поэтому он существует раньше первого сообщение.

Существующие профили, заполнение высокопоставленными узлами

hermes honcho sync

Сканирует каждый профиль Hermes, создает блоки хостов для любого профиля без него, наследует настройки из блока hermes по умолчанию и с готовностью создает новые узлы AI. Идемпотент — пропускает профили, у которых уже есть блок хостов.

Наблюдение по каждому профилю

Каждый блок хоста может независимо переопределить конфигурацию наблюдения. Пример: профиль, ориентированный на код, в котором партнер ИИ наблюдает за пользователем, но не моделирует себя:

"hermes.coder": {
  "aiPeer": "coder",
  "observation": {
    "user": { "observeMe": true, "observeOthers": true },
    "ai":   { "observeMe": false, "observeOthers": true }
  }
}

Переключатели наблюдения (один набор для каждого узла):

Пресеты через observationMode:

• "directional" (по умолчанию) — включены все четыре флага. Полное взаимное наблюдение; обеспечивает перекрестную диалектику.
• "unified" — пользователь observeMe: true, AI observeOthers: true, остальное false. Пул одного наблюдателя; ИИ моделирует пользователя, но не себя, пользователь моделирует только себя.

Переключатели на стороне сервера, установленные через панель управления Honcho, имеют преимущество перед локальными настройками по умолчанию — синхронизируются обратно при инициализации сеанса.

См. страницу Honcho для получения полной информации о наблюдениях.

<подробности>

{
  "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,
      "dialecticCadence": 2,
      "dialecticDepth": 1,
      "dialecticMaxChars": 600,
      "contextCadence": 1,
      "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"
  }
}

</подробнее>

См. ссылку на конфигурацию и руководство по интеграции Honcho.

ОпенВикинг

Контекстная база данных от Volcengine (ByteDance) с иерархией знаний в стиле файловой системы, многоуровневым поиском и автоматическим разделением памяти на 6 категорий.

Инструменты: viking_search (семантический поиск), viking_read (многоуровневый: абстрактный/обзор/полный), viking_browse (навигация по файловой системе), viking_remember (сохранение фактов), viking_add_resource (загрузка URL-адресов/документов)

Настройка:

# Start the OpenViking server first
pip install openviking
openviking-server

# Then configure Hermes
hermes memory setup    # select "openviking"
# Or manually:
hermes config set memory.provider openviking
echo "OPENVIKING_ENDPOINT=http://localhost:1933" >> ~/.hermes/.env

Основные особенности: - Многоуровневая загрузка контекста: L0 (~100 токенов) → L1 (~2 тыс.) → L2 (полный) - Автоматическое извлечение памяти при фиксации сеанса (профиль, настройки, сущности, события, случаи, шаблоны) - viking:// Схема URI для иерархического просмотра знаний.

Мем0

Извлечение фактов LLM на стороне сервера с семантическим поиском, переранжированием и автоматической дедупликацией.

Инструменты: mem0_profile (все сохраненные воспоминания), mem0_search (семантический поиск + переранжирование), mem0_conclude (сохранение дословных фактов)

Настройка:

hermes memory setup    # select "mem0"
# Or manually:
hermes config set memory.provider mem0
echo "MEM0_API_KEY=your-key" >> ~/.hermes/.env

Конфигурация: $HERMES_HOME/mem0.json

Оглядываясь назад

Долговременная память с графом знаний, разрешением сущностей и поиском с использованием нескольких стратегий. Инструмент hindsight_reflect обеспечивает межпамятный синтез, который не предлагает ни один другой поставщик. Автоматически сохраняет все ходы разговора (включая вызовы инструментов) с отслеживанием документов на уровне сеанса.

Инструменты: hindsight_retain (хранилище с извлечением сущностей), hindsight_recall (мультистратегический поиск), hindsight_reflect (синтез между памятью).

Настройка:

hermes memory setup    # select "hindsight"
# Or manually:
hermes config set memory.provider hindsight
echo "HINDSIGHT_API_KEY=your-key" >> ~/.hermes/.env

Мастер установки автоматически устанавливает зависимости и устанавливает только то, что необходимо для выбранного режима (hindsight-client для облака, hindsight-all для локального). Требуется hindsight-client >= 0.4.22 (автоматическое обновление при запуске сеанса, если оно устарело).

Интерфейс локального режима: hindsight-embed -p hermes ui start

Конфигурация: $HERMES_HOME/hindsight/config.json

См. plugin README для получения полной информации о конфигурации.

Голографический

Локальное хранилище фактов SQLite с полнотекстовым поиском FTS5, оценкой доверия и HRR (голографическими сокращенными представлениями) для композиционных алгебраических запросов.

Инструменты: fact_store (9 действий: добавить, найти, проверить, связать, обосновать, противоречить, обновить, удалить, составить список), fact_feedback (полезный/бесполезный рейтинг, который тренирует показатели доверия)

Настройка:

hermes memory setup    # select "holographic"
# Or manually:
hermes config set memory.provider holographic

Конфигурация: config.yaml под plugins.hermes-memory-store

Уникальные возможности: - probe — алгебраический отзыв для конкретной сущности (все факты о человеке/вещи) - reason — композиционные запросы AND к нескольким объектам - contradict — автоматическое обнаружение противоречивых фактов - Оценка доверия с асимметричной обратной связью (+0,05 полезно / -0,10 бесполезно)

Ретайндб

API облачной памяти с гибридным поиском (Vector + BM25 + Reranking), 7 типами памяти и дельта-сжатием.

Инструменты: retaindb_profile (профиль пользователя), retaindb_search (семантический поиск), retaindb_context (контекст, соответствующий задаче), retaindb_remember (сохранение типа + важности), retaindb_forget (удаление воспоминаний)

Настройка:

hermes memory setup    # select "retaindb"
# Or manually:
hermes config set memory.provider retaindb
echo "RETAINDB_API_KEY=your-key" >> ~/.hermes/.env

БайтРовер

Постоянная память через brv CLI — иерархическое дерево знаний с многоуровневым поиском (нечеткий текст → поиск на основе LLM). Локальный подход с дополнительной облачной синхронизацией.

Инструменты: brv_query (дерево знаний поиска), brv_curate (сохранение фактов/решений/шаблонов), brv_status (версия CLI + статистика дерева)

Настройка:

# Install the CLI first
curl -fsSL https://byterover.dev/install.sh | sh

# Then configure Hermes
hermes memory setup    # select "byterover"
# Or manually:
hermes config set memory.provider byterover

Основные особенности: - Автоматическое предварительное сжатие (сохраняет информацию до того, как контекстное сжатие отбрасывает ее) - Дерево знаний хранится по адресу $HERMES_HOME/byterover/ (в пределах профиля). - Облачная синхронизация, сертифицированная SOC2 Type II (опционально)

Суперпамять

Семантическая долговременная память с вызовом профиля, семантическим поиском, инструментами явной памяти и приемом разговоров в конце сеанса через API графа Supermemory.

Инструменты: supermemory_store (сохранение явных воспоминаний), supermemory_search (поиск семантического сходства), supermemory_forget (забыть по идентификатору или запросу наилучшего соответствия), supermemory_profile (постоянный профиль + недавний контекст)

Настройка:

hermes memory setup    # select "supermemory"
# Or manually:
hermes config set memory.provider supermemory
echo 'SUPERMEMORY_API_KEY=***' >> ~/.hermes/.env

Конфигурация: $HERMES_HOME/supermemory.json

Переменные среды: SUPERMEMORY_API_KEY (обязательно), SUPERMEMORY_CONTAINER_TAG (переопределяет конфигурацию).

Основные особенности: - Автоматическое ограничение контекста — удаляет вызванные воспоминания из захваченных ходов, чтобы предотвратить рекурсивное загрязнение памяти. - Захват разговоров в конце сеанса для более глубокого построения знаний на уровне графа. - Факты профиля вводятся при первом повороте и через настраиваемые промежутки времени. - Тривиальная фильтрация сообщений (пропускает «ок», «спасибо» и т. д.) - Контейнеры на уровне профиля — используйте {identity} в container_tag (например, hermes-{identity} → hermes-coder) для изоляции воспоминаний по профилю Hermes. - Режим нескольких контейнеров — включите enable_custom_container_tags со списком custom_containers, чтобы агент мог читать/записывать в именованных контейнерах. Автоматические операции (синхронизация, предварительная выборка) выполняются в основном контейнере.

<подробности>

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

</подробнее>

Поддержка: Discord · support@supermemory.com

Сравнение поставщиков

Изоляция профиля

Данные каждого поставщика изолированы для каждого профиля:

• Локальные поставщики хранилищ (Holographic, ByteRover) используют пути $HERMES_HOME/, которые различаются в зависимости от профиля.
• Поставщики файлов конфигурации (Honcho, Mem0, Hindsight, Supermemory) хранят конфигурацию в $HERMES_HOME/, поэтому каждый профиль имеет свои собственные учетные данные.
• Облачные поставщики (RetainDB) автоматически получают названия проектов на уровне профиля.
• Поставщики переменных среды (OpenViking) настраиваются через файл .env каждого профиля.

Создание поставщика памяти

См. Руководство разработчика: Плагины поставщика памяти, чтобы узнать, как создать свой собственный.