Провайдеры памяти

Hermes Agent поставляется с 8 плагинами внешних провайдеров памяти, которые дают агенту постоянные, кросс-сессионные знания, дополняющие встроенные MEMORY.md и USER.md. Одновременно может быть активен только один внешний провайдер — встроенная память всегда активна параллельно с ним.

Быстрый старт

hermes memory setup      # интерактивный выбор + настройка
hermes memory status     # проверка активного провайдера
hermes memory off        # отключение внешнего провайдера

Также можно выбрать активный провайдер памяти через hermes plugins → Provider Plugins → Memory Provider.

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

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

Как это работает

Когда провайдер памяти активен, Hermes автоматически:

1. Внедряет контекст провайдера в системный промпт (то, что известно провайдеру)

2. Предварительно извлекает релевантные воспоминания перед каждым шагом (фоновая, неблокирующая операция)

3. Синхронизирует сообщения беседы с провайдером после каждого ответа

4. Извлекает воспоминания при завершении сессии (для провайдеров, которые это поддерживают)

5. Зеркалирует записи встроенной памяти во внешний провайдер

6. Добавляет инструменты провайдера, чтобы агент мог искать, хранить и управлять воспоминаниями

Встроенная память (MEMORY.md / USER.md) продолжает работать как и прежде. Внешний провайдер является дополнением.

Доступные провайдеры

Honcho

AI-native кросс-сессионное моделирование пользователя с диалектическим рассуждением, внедрением контекста в рамках сессии, семантическим поиском и постоянными выводами. Базовый контекст теперь включает краткое содержание сессии наряду с представлением пользователя и карточками пиров, что дает агенту осведомлённость о том, что уже обсуждалось.

Инструменты (5): honcho_profile (чтение/обновление карточки пира), honcho_search (семантический поиск), honcho_context (контекст сессии — краткое содержание, представление, карточка, сообщения), honcho_reasoning (синтезировано LLM), honcho_conclude (создание/удаление выводов)

Архитектура: Двухуровневое внедрение контекста — базовый слой (краткое содержание сессии + представление + карточка пира, обновляется по contextCadence) плюс диалектическое дополнение (рассуждения LLM, обновляется по dialecticCadence). Диалектика автоматически выбирает между холодными промптами (общие факты о пользователе) и горячими промптами (контекст сессии) в зависимости от наличия базового контекста.

Три независимые ручки настройки управляют стоимостью и глубиной по отдельности:

• contextCadence — как часто обновляется базовый слой (частота API-запросов)

• dialecticCadence — как часто запускается диалектический LLM (частота LLM-запросов)

• dialecticDepth — количество проходов .chat() на один вызов диалектики (1–3, глубина рассуждения)

Мастер настройки:

hermes memory setup        # выберите "honcho" — запускает пост-настройку для Honcho

Устаревшая команда hermes honcho setup всё ещё работает (теперь она перенаправляет на hermes memory setup), но регистрируется только после выбора Honcho в качестве активного провайдера памяти.

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. справочник по конфигурации и руководство по интеграции Honcho.

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

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

Мульти-пировая настройка:

Honcho моделирует беседы как обмен сообщениями между пирами — один пользовательский пир плюс один AI-пир на профиль Hermes, все в одном рабочем пространстве. Рабочее пространство — это общая среда: пользовательский пир глобален для всех профилей, каждый AI-пир имеет свою собственную идентичность. Каждый AI-пир строит независимое представление/карточку на основе собственных наблюдений, поэтому профиль coder остаётся ориентированным на код, а профиль writer — на редактуру, при том же пользователе.

Соответствие:

Новый профиль, свежий Honcho-пир

hermes profile create coder --clone

--clone создаёт блок хоста hermes.coder в honcho.json с aiPeer: "coder", общим workspace, унаследованными peerName, recallMode, writeFrequency, observation и т.д. AI-пир создаётся в Honcho заранее, чтобы существовать до первого сообщения.

Существующие профили, заполнение Honcho-пиров

hermes honcho sync

Сканирует каждый профиль Hermes, создаёт блоки хостов для профилей без такового, наследует настройки из блока hermes по умолчанию и создаёт новые AI-пиры заранее. Идемпотентно — пропускает профили, у которых уже есть блок хоста.

Попировая настройка наблюдения

Каждый блок хоста может переопределять конфигурацию наблюдения независимо. Пример: профиль, ориентированный на код, где AI-пир наблюдает пользователя, но не моделирует себя:

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

Переключатели наблюдения (один набор на пира):

Пресеты через observationMode:

• "directional" (по умолчанию) — все четыре флага включены. Полное взаимное наблюдение; включает кросс-пировую диалектику.

• "unified" — пользователь observeMe: true, AI observeOthers: true, остальные false. Единый пул наблюдателей; AI моделирует пользователя, но не себя, пользовательский пир моделирует только себя.

Переключатели на стороне сервера, установленные через панель Honcho, переопределяют локальные значения по умолчанию — синхронизируются при инициализации сессии.

См. страницу Honcho для полного справочника по наблюдению.

{
  "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"
  }
}

См. справочник по конфигурации и руководство по интеграции Honcho.

OpenViking

Контекстная база данных от Volcengine (ByteDance) с иерархией знаний в стиле файловой системы, многоуровневым извлечением и автоматическим выделением воспоминаний в 6 категорий.

Инструменты: viking_search (семантический поиск), viking_read (многоуровнево: абстракт/обзор/полный), viking_browse (навигация по файловой системе), viking_remember (сохранение фактов), viking_add_resource (добавление URL/документов)

Настройка:

# Сначала запустите сервер OpenViking
pip install openviking
openviking-server

# Затем настройте Hermes
hermes memory setup    # выберите "openviking"
# Или вручную:
hermes config set memory.provider openviking
echo "OPENVIKING_ENDPOINT=http://localhost:1933" >> ~/.hermes/.env

Ключевые возможности:

• Многоуровневая загрузка контекста: L0 (~100 токенов) → L1 (~2k) → L2 (полный)

• Автоматическое извлечение воспоминаний при завершении сессии (профиль, предпочтения, сущности, события, случаи, шаблоны)

• Схема URI viking:// для иерархического просмотра знаний

Mem0

Серверное извлечение фактов с помощью LLM с семантическим поиском, переранжированием и автоматической дедупликацией.

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

Настройка:

hermes memory setup    # выберите "mem0"
# Или вручную:
hermes config set memory.provider mem0
echo "MEM0_API_KEY=your-key" >> ~/.hermes/.env

Конфигурация: $HERMES_HOME/mem0.json

Hindsight

Долговременная память с графом знаний, разрешением сущностей и многостратегическим извлечением. Инструмент hindsight_reflect обеспечивает кросс-мемориальный синтез, которого нет ни у одного другого провайдера. Автоматически сохраняет полные сообщения беседы (включая вызовы инструментов) с отслеживанием документов на уровне сессии.

Инструменты: hindsight_retain (сохранение с извлечением сущностей), hindsight_recall (многостратегический поиск), hindsight_reflect (кросс-мемориальный синтез)

Настройка:

hermes memory setup    # выберите "hindsight"
# Или вручную:
hermes config set memory.provider hindsight
echo "HINDSIGHT_API_KEY=your-key" >> ~/.hermes/.env

Мастер настройки устанавливает зависимости автоматически и устанавливает только то, что нужно для выбранного режима (hindsight-client для облака, hindsight-all для локального). Требуется hindsight-client >= 0.4.22 (автоматически обновляется при запуске сессии, если устарело).

Локальный режим UI: hindsight-embed -p hermes ui start

Конфигурация: $HERMES_HOME/hindsight/config.json

См. README плагина для полного справочника по конфигурации.

Holographic

Локальное хранилище фактов на SQLite с полнотекстовым поиском FTS5, оценкой доверия и HRR (Holographic Reduced Representations) для композиционных алгебраических запросов.

Инструменты: fact_store (9 действий: add, search, probe, related, reason, contradict, update, remove, list), fact_feedback (полезно/бесполезно — оценка, обучающая показатели доверия)

Настройка:

hermes memory setup    # выберите "holographic"
# Или вручную:
hermes config set memory.provider holographic

Конфигурация: config.yaml в разделе plugins.hermes-memory-store

Уникальные возможности:

• probe — алгебраический поиск по конкретной сущности (все факты о человеке/объекте)

• reason — композиционные AND-запросы по нескольким сущностям

• contradict — автоматическое обнаружение противоречащих фактов

• Оценка доверия с асимметричной обратной связью (+0.05 полезно / -0.10 бесполезно)

RetainDB

Облачный API 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 по задаче), retaindb_remember (сохранение с типом + важностью), retaindb_forget (удаление воспоминаний)

Настройка:

hermes memory setup    # выберите "retaindb"
# Или вручную:
hermes config set memory.provider retaindb
echo "RETAINDB_API_KEY=your-key" >> ~/.hermes/.env

ByteRover

Постоянная память через CLI brv — иерархическое дерево знаний с многоуровневым извлечением (нечёткий текст → поиск через LLM). Локально-ориентированная с опциональной облачной синхронизацией.

Инструменты: brv_query (поиск в дереве знаний), brv_curate (сохранение фактов/решений/шаблонов), brv_status (версия CLI + статистика дерева)

Настройка:

# Сначала установите CLI
curl -fsSL https://byterover.dev/install.sh | sh

# Затем настройте Hermes
hermes memory setup    # выберите "byterover"
# Или вручную:
hermes config set memory.provider byterover

Ключевые возможности:

• Автоматическое извлечение перед сжатием (сохраняет инсайты до того, как сжатие контекста их отбрасывает)

• Дерево знаний хранится в $HERMES_HOME/byterover/ (в рамках профиля)

• SOC2 Type II сертифицированная облачная синхронизация (опционально)

Supermemory

Семантическая долговременная память с профильным извлечением, семантическим поиском, явными инструментами памяти и загрузкой беседы при завершении сессии через API графа Supermemory.

Инструменты: supermemory_store (сохранение явных воспоминаний), supermemory_search (поиск по семантической близости), supermemory_forget (забывание по ID или лучшему совпадению), supermemory_profile (постоянный профиль + недавний контекст)

Настройка:

hermes memory setup    # выберите "supermemory"
# Или вручную:
hermes config set memory.provider supermemory
echo 'SUPERMEMORY_API_KEY=***' >> ~/.hermes/.env

Конфигурация: $HERMES_HOME/supermemory.json

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

Ключевые возможности:

• Автоматическое экранирование контекста — удаляет извлечённые воспоминания из захваченных сообщений, предотвращая рекурсивное загрязнение памяти

• Загрузка беседы при завершении сессии для более богатого построения знаний на уровне графа

• Факты профиля внедряются на первом шаге и с настраиваемыми интервалами

• Фильтрация тривиальных сообщений (пропускает "ок", "спасибо" и т.д.)

• Контейнеры в рамках профиля — используйте {identity} в container_tag (например hermes-{identity} → hermes-coder) для изоляции воспоминаний по профилям Hermes

• Многоконтейнерный режим — включите enable_custom_container_tags со списком custom_containers, чтобы агент мог читать/писать в именованные контейнеры. Автоматические операции (синхронизация, предварительная выборка) остаются на основном контейнере.

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

Поддержка: Discord · support@supermemory.com

Сравнение провайдеров

Изоляция профилей

Данные каждого провайдера изолированы по профилям:

• Провайдеры локального хранения (Holographic, ByteRover) используют пути $HERMES_HOME/, которые различаются для каждого профиля

• Провайдеры с файлом конфигурации (Honcho, Mem0, Hindsight, Supermemory) хранят конфиг в $HERMES_HOME/, поэтому каждый профиль имеет свои учётные данные

• Облачные провайдеры (RetainDB) автоматически создают имена проектов с учётом профиля

• Провайдеры с переменными окружения (OpenViking) настраиваются через файл .env каждого профиля

Создание провайдера памяти

См. Руководство разработчика: Плагины провайдеров памяти для информации о создании собственного провайдера.