记忆提供商

Hermes Agent 内置了 8 个外部记忆提供商插件，用来补充内置的 MEMORY.md 和 USER.md，为代理提供持久化、跨会话的知识能力。同一时间只能启用一个外部提供商，但内置记忆会始终与之并存。

快速开始

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

你也可以通过 hermes plugins → 提供商插件 → 记忆提供商来选择并启用所需的记忆提供商。

或手动在 ~/.hermes/config.yaml 中设置：

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

工作原理

当启用某个记忆提供商时，Hermes 会自动执行以下操作：

把提供商上下文注入到系统提示中，也就是该提供商已知的相关内容
在每轮对话前预加载相关记忆，并在后台以非阻塞方式完成
在每次响应后同步对话轮次到提供商
在会话结束时提取记忆，前提是该提供商支持此能力
把内置记忆写入操作镜像到外部提供商
注入该提供商专属的工具，让代理能够搜索、存储和管理记忆

内置记忆（MEMORY.md / USER.md）仍按原有方式工作。外部提供商是叠加式扩展，不会取代现有功能。

可用提供商

Honcho

面向 AI 的跨会话用户建模，支持辩证问答、语义搜索和持久化结论。


适用场景	需要跨会话上下文的多智能体系统，用户-代理对齐
所需条件	`pip install honcho-ai` + API 密钥或自托管实例
数据存储	Honcho 云服务或自托管
成本	Honcho 定价（云服务） / 免费（自托管）

工具： honcho_profile（同伴卡片）、honcho_search（语义搜索）、honcho_context（LLM 综合上下文）、honcho_conclude（存储事实）

设置向导：

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

配置文件： $HERMES_HOME/honcho.json（当前 Hermes 实例）或 ~/.honcho/config.json（全局配置）。解析顺序为 $HERMES_HOME/honcho.json > ~/.hermes/honcho.json > ~/.honcho/config.json。详见配置参考与 Honcho 集成指南。

关键配置项

键	默认值	说明
`apiKey`	--	来自 app.honcho.dev 的 API 密钥
`baseUrl`	--	自托管 Honcho 的基础 URL
`peerName`	--	用户同伴身份标识
`aiPeer`	host key	AI 同伴身份（每个配置文件一个）
`workspace`	host key	共享工作区 ID
`recallMode`	`hybrid`	`hybrid`（自动注入 + 工具），`context`（仅注入），`tools`（仅工具）
`observation`	all on	每个同伴的 `observeMe`/`observeOthers` 布尔开关
`writeFrequency`	`async`	`async`、`turn`、`session`，或整数 N
`sessionStrategy`	`per-directory`	`per-directory`、`per-repo`、`per-session`、`global`
`dialecticReasoningLevel`	`low`	`minimal`、`low`、`medium`、`high`、`max`
`dialecticDynamic`	`true`	根据查询长度自动提升推理深度
`messageMaxChars`	`25000`	单条消息最大字符数（超出则分块处理）

最小 honcho.json（云服务）

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

最小 honcho.json（自托管）

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

从 hermes honcho 迁移

如果你之前使用过 hermes honcho setup，原有配置和服务端数据都会完整保留。你只需重新通过设置向导启用，或手动把 memory.provider: honcho 设为当前使用的系统。

多智能体 / 配置文件：

每个 Hermes 用户画像都会拥有独立的 Honcho AI 同伴，但共享同一个工作区。这意味着所有用户画像能看到相同的用户画像数据，而每个代理仍会建立自己的身份与观察记录。

hermes profile create coder --clone   # creates honcho peer "coder", inherits config from default

--clone 的作用：在 honcho.json 中创建一个 hermes.coder 主机块，包含 aiPeer: "coder"、共享的 workspace、继承的 peerName、recallMode、writeFrequency、observation 等。同伴会在首次消息前被主动创建。

对于在 Honcho 设置前创建的配置文件：

hermes honcho sync   # scans all profiles, creates host blocks for any missing ones

该操作会继承默认 hermes 主机块的设置，并为每个用户画像创建新的 AI 同伴。它是幂等的，已经存在主机块的用户画像会被自动跳过。

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"
  }
}

参见配置参考与 Honcho 集成指南。

OpenViking

OpenViking 是火山引擎（字节跳动）提供的上下文数据库，具备类似文件系统的知识层级结构、分层检索机制，以及自动将记忆提取为 6 类信息的能力。


适用场景	适合自托管知识管理，并支持结构化浏览
所需条件	`pip install openviking` + 正在运行的服务端
数据存储	自托管（本地或云端）
成本	免费（开源，AGPL-3.0 许可）

工具： viking_search（语义搜索）、viking_read（分层：摘要/概览/全文）、viking_browse（文件系统导航）、viking_remember（存储事实）、viking_add_resource（导入 URL/文档）

设置：

# 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

核心特性：

分层上下文加载：L0（约 100 token）→ L1（约 2k）→ L2（完整内容）
会话提交时自动提取记忆（包括配置、偏好、实体、事件、案例、模式）
支持 viking:// URI 方案，用于层级化知识浏览

Mem0

基于服务器端的 LLM 事实提取，支持语义搜索、重排序与自动去重。


适用场景	适合希望减少手动维护、由 Mem0 自动提取记忆的场景
所需条件	`pip install mem0ai` + API 密钥
数据存储	Mem0 云服务
成本	Mem0 定价

工具： mem0_profile（所有已存储的记忆）、mem0_search（语义搜索 + 重排序）、mem0_conclude（存储原始事实）

设置：

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

配置： $HERMES_HOME/mem0.json

键	默认值	说明
`user_id`	`hermes-user`	用户标识符
`agent_id`	`hermes`	代理标识符

Hindsight

长期记忆系统，具备知识图谱、实体消歧与多策略检索能力。hindsight_reflect 工具还能完成其他提供商难以实现的跨记忆综合分析。它会自动保留完整对话轮次（包括工具调用），并支持会话级文档追踪。


适用场景	基于知识图谱的召回，支持实体间关系
所需条件	云端：来自 ui.hindsight.vectorize.io 的 API 密钥；本地：LLM API 密钥（OpenAI、Groq、OpenRouter 等）
数据存储	Hindsight 云服务或本地嵌入式 PostgreSQL
成本	Hindsight 定价（云服务）或免费（本地）

工具： hindsight_retain（带实体提取存储）、hindsight_recall（多策略搜索）、hindsight_reflect（跨记忆合成）

设置：

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

设置向导会自动安装依赖项，且仅安装所选模式所需的组件（hindsight-client 用于云，hindsight-all 用于本地）。需确保 hindsight-client >= 0.4.22 已更新（会话启动时自动升级）。

本地模式界面： hindsight-embed -p hermes ui start

配置： $HERMES_HOME/hindsight/config.json

键	默认值	说明
`mode`	`cloud`	`cloud` 或 `local`
`bank_id`	`hermes`	内存库标识符
`recall_budget`	`mid`	召回细致程度：`low` / `mid` / `high`
`memory_mode`	`hybrid`	`hybrid`（上下文 + 工具），`context`（仅自动注入），`tools`（仅工具）
`auto_retain`	`true`	自动保留对话轮次
`auto_recall`	`true`	每轮对话前自动召回记忆
`retain_async`	`true`	在服务器端异步处理保留操作
`tags`	—	存储记忆时应用的标签
`recall_tags`	—	召回时用于过滤的标签

有关完整配置参考，请参阅插件 README。

Holographic（全息记忆）

本地 SQLite 事实存储，支持 FTS5 全文搜索、信任评分以及 HRR（全息缩减表示）以实现组合代数查询。


适用场景	适合纯本地的高级检索记忆方案，无需外部依赖
所需条件	无需额外依赖（SQLite 原生可用）。NumPy 可选，用于 HRR 代数运算。
数据存储	本地 SQLite
成本	免费

工具： fact_store（9 个动作：添加、搜索、探测、相关、推理、矛盾、更新、删除、列出），fact_feedback（有用/无用评分，用于训练信任分数）

设置：

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

配置： 在 plugins.hermes-memory-store 下设置 config.yaml

键	默认值	说明
`db_path`	`$HERMES_HOME/memory_store.db`	SQLite 数据库路径
`auto_extract`	`false`	在会话结束时自动提取事实
`default_trust`	`0.5`	默认信任分值（0.0–1.0）

独特功能：

probe — 针对特定实体的代数式回忆（关于某人/某物的所有事实）
reason — 跨多个实体的组合 AND 查询
contradict — 自动检测冲突事实
带有非对称反馈的信任评分（+0.05 有用 / -0.10 无用）

RetainDB

云端记忆 API，支持混合搜索（向量 + BM25 + 重排序）、7 种记忆类型和增量压缩。


适用场景	适合已经在使用 RetainDB 基础设施的团队
所需条件	RetainDB 账户 + API 密钥
数据存储	RetainDB 云服务
成本	$20/月

工具： retaindb_profile（用户档案），retaindb_search（语义搜索），retaindb_context（任务相关上下文），retaindb_remember（按类型 + 重要性存储），retaindb_forget（删除记忆）

设置：

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

ByteRover

通过 brv CLI 提供持久化记忆，采用分层知识树结构，并支持从模糊文本到 LLM 驱动搜索的分层检索。它以本地优先为设计核心，同时支持可选的云同步。


适用场景	适合希望使用可移植、本地优先记忆并偏好 CLI 工作流的开发者
所需条件	ByteRover CLI（`npm install -g byterover-cli` 或安装脚本）
数据存储	本地（默认）或 ByteRover 云（可选同步）
成本	免费（本地）或 ByteRover 定价（云）

工具： brv_query（搜索知识树），brv_curate（存储事实/决策/模式），brv_status（CLI 版本 + 树状统计信息）

设置：

# 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

核心特性：

自动预压缩提取（在上下文压缩丢弃前保存洞察）
知识树存储于 $HERMES_HOME/byterover/（基于用户配置文件作用域）
SOC2 Type II 认证的云同步（可选）

Supermemory

语义型长期记忆系统，支持用户画像召回、语义搜索、显式记忆工具，并可通过 Supermemory 图谱 API 在会话结束时摄入整段对话内容。


适用场景	适合需要用户画像与会话级图谱构建能力的语义召回场景
所需条件	`pip install supermemory` + API 密钥
数据存储	Supermemory 云服务
成本	Supermemory 定价

工具： supermemory_store（保存显式记忆），supermemory_search（语义相似度搜索），supermemory_forget（按 ID 或最佳匹配查询遗忘），supermemory_profile（持久化用户画像 + 最近上下文）

设置：

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

配置： $HERMES_HOME/supermemory.json

键	默认值	说明
`container_tag`	`hermes`	用于搜索和写入的容器标签。支持 `{identity}` 模板实现按用户画像作用域的标签。
`auto_recall`	`true`	在每轮对话前注入相关记忆上下文
`auto_capture`	`true`	每次响应后存储清洗后的用户-助手对话轮次
`max_recall_results`	`10`	格式化为上下文的最大召回条目数
`profile_frequency`	`50`	在首次对话及每隔 N 轮中包含用户画像事实
`capture_mode`	`all`	默认跳过微小或琐碎的对话轮次
`search_mode`	`hybrid`	搜索模式：`hybrid`、`memories` 或 `documents`
`api_timeout`	`5.0`	SDK 和摄入请求的超时时间

环境变量： SUPERMEMORY_API_KEY（必需），SUPERMEMORY_CONTAINER_TAG（覆盖配置项）。

核心特性：

自动上下文屏蔽：从捕获的对话轮次中剥离已召回的记忆，防止记忆污染循环
会话结束时的对话摄入，用于构建更丰富的图谱级知识
首次对话及可配置间隔内注入用户画像事实
琐碎消息过滤（跳过“好的”、“谢谢”等）
按用户画像隔离容器：在 container_tag 中使用 {identity}（例如 hermes-{identity} → hermes-coder），即可为每个 Hermes 用户画像建立独立记忆
多容器模式：启用 enable_custom_container_tags 并提供 custom_containers 列表后，代理即可跨命名容器读写；自动操作（同步、预取）仍只作用于主容器。

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

提供商对比

提供商	存储方式	成本	工具数量	依赖项	独特功能
Honcho	云端	付费	4	`honcho-ai`	辩证式用户建模
OpenViking	自托管	免费	5	`openviking` + 服务器	文件系统层级 + 分层加载
Mem0	云端	付费	3	`mem0ai`	服务端 LLM 提取
Hindsight	云端/本地	免费/付费	3	`hindsight-client`	知识图谱 + 反思合成
Holographic	本地	免费	2	无	HRR 代数 + 信任评分
RetainDB	云端	$20/月	5	`requests`	增量压缩
ByteRover	本地/云端	免费/付费	3	`brv` CLI	预压缩提取
Supermemory	云端	付费	4	`supermemory`	上下文屏蔽 + 会话图谱摄入 + 多容器支持

用户画像隔离

各提供商的数据都会按用户画像隔离：

本地存储型提供商（Holographic、ByteRover）使用 $HERMES_HOME/ 下的路径，路径会随当前用户画像变化
配置文件型提供商（Honcho、Mem0、Hindsight、Supermemory）把配置保存在 $HERMES_HOME/ 中，因此每个用户画像都拥有独立凭据
云服务型提供商（RetainDB）会自动推导与当前用户画像相关的项目名称
环境变量型提供商（OpenViking）通过各用户画像自己的 .env 文件进行配置

构建一个记忆提供商

如果你想实现自己的记忆提供商，请参阅开发者指南：记忆提供商插件。

快速开始​

工作原理​

可用提供商​

Honcho​

OpenViking​

Mem0​

Hindsight​

Holographic（全息记忆）​

RetainDB​

ByteRover​

Supermemory​

提供商对比​

用户画像隔离​

构建一个记忆提供商​

快速开始

工作原理

可用提供商

Honcho

OpenViking

Mem0

Hindsight

Holographic（全息记忆）

RetainDB

ByteRover

Supermemory

提供商对比

用户画像隔离

构建一个记忆提供商