揭秘Hermes Agent的持久化记忆系统：让AI真正记住你的偏好与习惯-开发者社区

揭秘Hermes Agent的持久化记忆系统：让AI真正记住你的偏好与习惯

Hermes Agent是一款智能AI助手，其核心优势在于拥有强大的持久化记忆系统，能够跨会话记住用户的偏好与习惯。这个创新的记忆系统通过文件持久化技术，让AI不再是"健忘"的工具，而是能随着使用时间推移变得更加智能和个性化的助手。

Hermes Agent记忆系统的核心设计理念

Hermes Agent的记忆系统采用了双存储设计，将记忆分为两个独立的部分：

MEMORY.md：存储AI代理的个人笔记和观察结果，包括环境事实、项目约定、工具特性以及学习到的知识
USER.md：记录AI对用户的了解，包括偏好、沟通风格、期望和工作流习惯

这两个文件都存储在~/.hermes/memories目录下，采用文件持久化方式确保数据不会因会话结束而丢失。系统在会话开始时会将这些记忆作为快照注入到系统提示中，而会话中的更新会立即写入磁盘，但不会改变当前会话的系统提示，这种设计既保证了记忆的持久性，又维持了系统提示的稳定性。

记忆系统的工作原理与技术实现

Hermes Agent的记忆系统通过MemoryStore类实现核心功能，该类维护着两种并行状态：

系统提示快照：在会话开始时冻结，用于系统提示注入，整个会话期间保持不变，确保前缀缓存稳定
实时状态：通过工具调用进行修改，并即时持久化到磁盘，工具响应始终反映最新状态

记忆条目使用特殊的分隔符§（段落符号）进行分隔，支持多行条目。系统对记忆内容实施字符限制（而非 tokens），确保跨模型兼容性，其中MEMORY.md限制为2200字符，USER.md限制为1375字符。

# 记忆存储的初始化代码 class MemoryStore: def __init__(self, memory_char_limit: int = 2200, user_char_limit: int = 1375): self.memory_entries: List[str] = [] self.user_entries: List[str] = [] self.memory_char_limit = memory_char_limit self.user_char_limit = user_char_limit # 系统提示快照 - 在load_from_disk()时设置一次 self._system_prompt_snapshot: Dict[str, str] = {"memory": "", "user": ""}

记忆操作的原子性保证

为确保记忆数据的完整性，系统采用了原子写入技术：

@staticmethod def _write_file(path: Path, entries: List[str]): """使用原子临时文件+重命名写入条目到内存文件""" content = ENTRY_DELIMITER.join(entries) if entries else "" try: # 在同一目录下写入临时文件（保证同一文件系统上的原子重命名） fd, tmp_path = tempfile.mkstemp( dir=str(path.parent), suffix=".tmp", prefix=".mem_" ) try: with os.fdopen(fd, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(content) f.flush() os.fsync(f.fileno()) os.replace(tmp_path, str(path)) # 在同一文件系统上是原子操作 except BaseException: # 任何失败时清理临时文件 try: os.unlink(tmp_path) except OSError: pass raise except (OSError, IOError) as e: raise RuntimeError(f"Failed to write memory file {path}: {e}")

这种方法避免了传统文件写入可能导致的部分写入或文件损坏问题，确保了记忆数据的可靠性。

安全防护：防止记忆注入攻击

记忆系统是AI的核心组成部分，安全至关重要。Hermes Agent实现了多层次防护机制：

内容扫描：检查记忆内容中是否包含提示注入、角色劫持、秘密窃取等威胁模式
不可见字符检测：识别并阻止包含零宽空格等不可见字符的内容，防止隐藏注入
操作限制：严格控制记忆的添加、修改和删除权限

def _scan_memory_content(content: str) -> Optional[str]: """扫描内存内容中的注入/窃取模式。如果被阻止，返回错误字符串。""" # 检查不可见unicode字符 for char in _INVISIBLE_CHARS: if char in content: return f"Blocked: content contains invisible unicode character U+{ord(char):04X} (possible injection)." # 检查威胁模式 for pattern, pid in _MEMORY_THREAT_PATTERNS: if re.search(pattern, content, re.IGNORECASE): return f"Blocked: content matches threat pattern '{pid}'. Memory entries are injected into the system prompt and must not contain injection or exfiltration payloads." return None

这些安全措施确保了记忆系统不被恶意利用，保护AI和用户的安全。

实用记忆管理功能

Hermes Agent提供了直观的记忆管理工具，通过简单的API即可完成记忆的增删改查：

添加记忆：使用add动作添加新的记忆条目，系统会自动检查字符限制和重复内容
替换记忆：使用replace动作更新现有条目，通过唯一子字符串匹配定位条目
删除记忆：使用remove动作删除条目，同样通过子字符串匹配定位

def memory_tool( action: str, target: str = "memory", content: str = None, old_text: str = None, store: Optional[MemoryStore] = None, ) -> str: """记忆工具的单一入口点。调度到MemoryStore方法。返回JSON字符串结果。""" # 实现记忆操作的核心逻辑

系统还会自动计算记忆使用率，并在接近容量上限时提醒用户进行整理，保持记忆系统的高效运行。

记忆系统的最佳实践

要充分利用Hermes Agent的记忆系统，建议遵循以下最佳实践：

主动记忆重要信息：
- 用户分享的偏好、习惯或个人细节（姓名、角色、时区、编码风格）
- 环境相关信息（操作系统、已安装工具、项目结构）
- 用户的纠正或明确要求记住的内容
- 特定于用户设置的约定、API特性或工作流
合理分类记忆：
- 将与用户相关的信息存入"user"目标
- 将环境和学习到的知识存入"memory"目标
保持记忆精简：
- 避免存储琐碎或明显的信息
- 不存储容易重新发现的内容
- 避免原始数据转储，提炼关键信息
定期整理记忆：
- 当记忆使用率超过80%时，主动合并或精简条目
- 及时删除过时或不再相关的信息