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Hermes Agent 记忆系统

开源 AI Agent 框架 Hermes Agent 内置的多层记忆架构，以缓存优先和冷热分离为核心设计。

Hermes Agent 记忆系统是开源 AI Agent 框架 Hermes Agent（由 Nous Research 开发）内置的多层记忆架构，由四套协同工作的记忆子系统组成。第一层为固化提示词记忆，将高频关键信息存入 MEMORY.md 和 USER.md 文件，合计约 1,300 Token，会话期间固化不变。第二层为会话搜索回溯，历史对话存储在 SQLite 数据库中，通过 FTS5 全文搜索按需检索，并使用辅助模型进行摘要。第三层为技能系统，用于记住如何做事的程序记忆，技能文件存储在 ~/.hermes/skills/ 目录。第四层为可选的 Honcho 用户建模，用于跨会话、跨平台的深层用户画像。该系统的核心设计思想是缓存优先，保持系统提示词前缀稳定以最大化利用 Prompt Caching，同时采用冷热分离策略，只保存用户偏好、环境事实、错误修正、稳定规范和学到的技能五类高价值信息。