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Hermes 长期记忆治理实操 PowerContext

Pdigoal约 12 分钟

主人切到 PowerContext 之后,记忆没有变多,但每一条记忆都有了出处、修订号和治理边界。难点不在装软件,在三件容易被低估的事:让 minimax 的私有 embedding schema 通过 OpenAI 标准接口被消费、主动 backfill 向量索引、让进程跟 Hermes session 生命周期绑死。

一次真实的"为什么切换"决策

我之前的 Hermes 用的是 holographic —— 一个本地 SQLite + FTS5 + HRR 向量的轻量 provider。它够用了一年多,52 条 user_pref / project / tool / general 类型的事实塞在里面,FTS 召回稳定,agent 用得顺。这 52 条是 2026-09-02 实测的最终数字,不是估的。

后来我开始写长文、做跨会话复盘、跟踪多项目进度。三件事慢慢露出 holographic 的边界:

  1. 我想要"这条记忆是哪个 Source 来的"——holographic 没有 evidence lineage。
  2. 我想让 LLM 提议新记忆,我自己 review 再 approve——holographic 没有 candidate governance,LLM 直接写进去就是事实。
  3. 我想从一次"研究"的中间状态切到另一个会话继续——holographic 没有 handoff artifact。

这三条不是"性能更好",是"治理能力"。PowerContext 是 PowerMem 的下一代,它把这三件事当作一等公民。

PowerContext 不是 holographic 的"更快的版本"。它是范式切换:从"agent 自己维护记忆"变成"专用 server + 显式 artifact revision + 显式 review"。我切之前先想清楚自己要不要这三件治理能力;不要的话,holographic 已经够用。

PowerContext 真正增加的能力是什么

读 PowerContext 文档时,容易先被"vector / hybrid 召回"吸引,但那不是它跟 holographic 的最大差异。holographic 也可以挂 BGE 向量,也能做 hybrid。

真正的差异是这四类 artifact 和它们的治理边界:

flowchart LR
  S["Source<br/>原始证据(对话/文档)"] -->|capture| DB[(PowerContext<br/>SQLite)]
  DB -->|LLM 抽取| C["Candidate<br/>待 review 的提议"]
  C -->|人工 approve| R["Memory / Experience / Skill<br/>immutable Revision"]
  C -->|reject| X[丢弃,保留历史]
  R -->|recall| P["PreparedContext<br/>带 citation 的有界历史"]
  • Memory 长期事实,只能显式 remember,或 LLM 提议后人工 review。
  • Experience "什么方法有效 + 教训",只能从 approved Memory 提炼,Review 才能变 Skill-ready。
  • Skill 可重复执行步骤,必须从 approved Experience 导出,不会自动安装。
  • Handoff 跨会话、跨模型、跨 Agent 交接的工作包,带 boundary + evidence + receiver check。

LLM 在这个体系里只能产生 Candidate,不能自己 approve。这条边界让"治理"从口号变成可执行机制。

Hermes 三层架构:切 L2 不破坏 L1/L3

Hermes 的长期记忆是三层叠加,不是单一组件:

切换 L2 只影响 L2。MEMORY.md、USER.md、cognee 知识图谱、其他 MCP 都不动。我切完之后:

  • holographic SQLite 完整保留在 ~/.hermes/profiles/digoal/memory_store.db。
  • hermes memory setup holographic 一行切回零损失。
  • cognee MCP 不受影响。

这一点决定了"切换"是低风险动作,不是高风险迁移。

minimax 双模型:generation 与 embedding 的不对称

minimax-cn 同时做 generation 和 embedding 看起来自然,实际上协议不对称,踩坑集中在 embedding。

generation: anthropic 协议,直连

PowerContext 的 generation model 接受 anthropic 前缀,配上 minimax 的 anthropic 兼容 base_url,直连即可:

POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_GENERATION_MODEL=anthropic:MiniMax-M3
POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_GENERATION_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=$MINIMAX_CN_API_KEY

pydantic-ai 自己识别 anthropic: 前缀,从 ANTHROPIC_* env 读 key。

embedding: 私有 schema,需要 reverse proxy

minimax 的 /v1/embeddings endpoint 用的是私有 schema,跟 OpenAI 标准 {input: [...]} 不兼容:

字段
OpenAI 标准
minimax 实际
请求体字段
input: string | string[]texts: string[]
必填字段
modelmodel
 + type: "db" | "query"
认证
Authorization: Bearer *** Authorization: Bearer *** 
响应字段
data[*].embeddingvectors[*]
 + base_resp

试一次就能确认:带 input 字段的 OpenAI 风格请求,minimax 返回 missing required parameter: texts。

pydantic-ai 的 OpenAIProvider 走标准 OpenAI SDK,不会塞 texts 也不会塞 type。直接接不上。

最干净的解决方案不是改 pydantic-ai 源码,而是在 PowerContext 和 minimax 之间放一个 stdlib HTTP reverse proxy,把 schema 翻译掉。零第三方依赖,80 行 Python,监听 127.0.0.1:8001:

python3 /root/new/shared_proj/powercontext-deploy/scripts/embed_proxy.py --port 8001 &

PowerContext 这边走标准 OpenAI schema:

POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_EMBEDDING_MODEL=openai:embo-01
POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_EMBEDDING_BASE_URL=http://127.0.0.1:8001/v1
POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_EMBEDDING_PROFILE_ID=embo-01-1536-unit
POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_EMBEDDING_DIMENSION=1536

这个 proxy 是"翻译"角色,不是缓存,不是限流器。如果以后换供应商(比如 OpenAI 官方、阿里云 DashScope),改 proxy 或者直接换 base_url 都可以。

自动化:on_session_start hook 替代 systemd

部署完之后,两个进程(server 在 8000、proxy 在 8001)一直在后台跑。但本部署的场景里,容器没 systemd(pid 1 = postgres,不是 init)。这意味着后台进程死了不会自愈,我也不想引入 supervisord 或者写 docker-compose 重启策略。Hermes 自己有一个轻量 hook 体系,刚好覆盖这个需求。

Hermes 的 shell hook 是声明式的:hooks: 块写在 ~/.hermes/config.yaml 里,事件触发时跑子进程。它跟 plugin hook、gateway hook、outbound webhook 是同一套机制。

我要的事件是 on_session_start:每次新 session(CLI hermes chat 或 messaging gateway)都触发。脚本逻辑极其朴素:

  1. curl 127.0.0.1:8000 和 8001 探活。
  2. 都活着就 return,几毫秒。
  3. 谁死了就 nohup ... & disown 后台拉起。
  4. wait_for_port 等端口 up 再 return,给 caller 一个 ready 信号。
hooks:
on_session_start:
-command:/root/.hermes/profiles/digoal/agent-hooks/ensure_powercontext.sh
timeout:30
hooks_auto_accept:true

hooks_auto_accept: true 让未来新增的 hook 也不弹 consent prompt —— 在容器 TTY 不可靠的环境必需。首次跑 hermes chat --oneshot --accept-hooks 把 hook 写入 ~/.hermes/shell-hooks-allowlist.json,之后 CLI 和 gateway 都直接通过。

我端到端测过:手动 kill 两个进程,再跑 hermes chat --oneshot -q 'hi',两个进程都被 hook 自动拉起,chat 也正常返回。这是本部署场景下的"轻量 systemd"——没 systemd 的容器、init 不是 init 的容器,或者不想引入额外守护进程的场景都适用。

切回路径:零损失回滚

PowerContext 切完之后,holographic SQLite 没动。它还在 ~/.hermes/profiles/digoal/memory_store.db,52 条事实原封不动。要回滚:

hermes memory setup holographic
hermes memory status   # 应显示 holographic ← active

如果 PowerContext 这边的数据也想保留,就让它继续跑;切回只是改 memory.provider 字段,数据不会被删除。

实际上更常见的是"双开":PowerContext 作为主 provider,holographic 作为备份,偶尔用 fact_store 读老数据做交叉验证。两者并存没有冲突,因为数据存储是隔离的(SQLite 文件不同)。

实战 7 步

下面是 2026-09-02 真实跑通的命令序列。每一步都标了为什么这样、踩了什么坑。

Step 1:克隆 + 装 CLI

mkdir -p /root/new/shared_proj/powercontext-deploy
cd /root/new/shared_proj/powercontext-deploy
git clone --depth 1 --branch master https://github.com/oceanbase/powercontext.git src
ALL_PROXY=socks5://host.docker.internal:11112 uv tool install --force src --with 'powercontext[cli,server]'

Hermes profile 把 $HOME 改成 ~/.hermes/profiles/<profile>/home,uv 装到那边的 bin。~/.bashrc 加:

export PATH="/root/.hermes/profiles/digoal/home/.local/bin:$PATH"

Step 2:写 embedding reverse proxy

scripts/embed_proxy.py 在仓库里,80 行 stdlib,翻译 OpenAI ↔ minimax schema。从 MINIMAX_CN_API_KEY env 读 key。

Step 3:写 server env-file

server.env (chmod 600):

POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_GENERATION_MODEL=anthropic:MiniMax-M3
POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_GENERATION_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/anthropic
POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_GENERATION_TIMEOUT_SECONDS=90
POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_GENERATION_MAX_REQUESTS=2

POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_EMBEDDING_MODEL=openai:embo-01
POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_EMBEDDING_BASE_URL=http://127.0.0.1:8001/v1
POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_EMBEDDING_PROFILE_ID=embo-01-1536-unit
POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_EMBEDDING_DIMENSION=1536
POWERCONTEXT_SERVER_INFERENCE_EMBEDDING_NORMALIZATION=unit

POWERCONTEXT_SERVER_HTTP_HOST=127.0.0.1
POWERCONTEXT_SERVER_HTTP_PORT=8000
POWERCONTEXT_SERVER_DATABASE_KIND=sqlite
POWERCONTEXT_SERVER_RUNTIME_MEMORY_EXTRACTION_PROFILE=coding
POWERCONTEXT_SERVER_RUNTIME_SCHEDULE_SECONDS=60

ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=${MINIMAX_CN_API_KEY}

OPENAI_API_KEY=proxy
OPENAI_BASE_URL=http://127.0.0.1:8001/v1

踩坑:

  • pydantic-settings 不接受空字符串 embedding 字段。EMBEDDING_MODEL= 直接删行,用 default None。
  • pydantic-settings 不接受 MODEL_SETTINGS={...} env JSON。整行删,pydantic-ai 默认设置够用。
  • minimax 启动 probe 慢,30 秒超时不够。GENERATION_TIMEOUT_SECONDS=90。
  • platform secret 掩码会替换 ANTHROPIC_API_KEY=*** 为 «redacted:sk-…»。必须用 terminal的cat > file <<EOF写入,绕开patch/write_file` 工具。

Step 4:起 server + 装 Hermes 集成

python3 scripts/embed_proxy.py --port 8001 &
powercontext server run --host 127.0.0.1 --port 8000 --env-file server.env &
powercontext doctor    # 应 all ready
powercontext capabilities   # Search modes 应含 vector/hybrid
powercontext setup hermes --source /root/new/shared_proj/powercontext-deploy/src
powercontext doctor hermes

doctor 的 inference.generation: ready + inference.embedding: ready 是关键。

Step 5:切 memory provider + 写 config

mkdir -p ~/.hermes/profiles/digoal/powercontext
cat > ~/.hermes/profiles/digoal/powercontext/config.json <<EOF
{
"base_url": "http://127.0.0.1:8000",
"scope_id": "hermes:digoal:{user_id}",
"max_bytes": 8000,
"timeout": 5,
"capture_turns": true,
"flush_on_session_end": true,
"capture_pre_compress": false,
"evaluation_trace": false,
"workstream_persistence": true
}
EOF
hermes memory setup powercontext   # 非交互切换
hermes memory status               # 应显示 powercontext ← active

hermes memory setup <provider> 直接传 provider 名是非交互的,适合脚本化。

Step 6:导入历史记忆

scripts/import_holographic_to_powercontext.py 读 holographic SQLite 的 facts 表,逐条 POST /v1/memory/remember. user_pref → preference kind,其他 (project / tool / general) → fact. 每条 memory 的文本前缀 [holo#N cat trust=X.XX] 携带 holographic fact_id,reason 字段带 imported_from=holographic; orig_id=N; orig_category=X.

我倒入了 52 条 facts(2026-09-02 实测,没有 digoal-mem.md 这个文件,holographic SQLite 里也只有 52 条),全部成功,24 秒。PowerContext server 端的 scope 实测是 hermes:digoal:9b25d02b9a5c17ec,不是 hermes:<profile>:cli,后面 stats / entries / search 都要用这个真值。

踩坑:capture_source+flush 走不通。我先试了把 12.5KB markdown 单源灌入 /v1/sources/content 然后 /v1/memory/flush,server 跑了 7 次 generation 调用,token 烧了 15042 in + 1972 out,但 entry 数 0 增长——LLM extract 把所有事实合并进了已经存在的 7 条本会话 entry,版本号从 1 升到 4,没有任何新条目。原因是 PowerContext 的 extract 倾向 update-in-place 而不是无脑新增。最后改用逐条 /v1/memory/remember(每条 ≤8KB,文本前缀 [holo#N]),才真正灌进去。

幂等性:不幂等,重复跑写双倍。灌前先 powercontext entries list --scope-id <scope> 检查 [holo#N 前缀已存在的最大 N,跳过这些 ID。

Step 7:rebuild 向量索引(关键)

这一步不做,vector 召回永远是空的。

PowerContext 的 HTTP API 不暴露 rebuild_projections。capabilities 端点会报 vector / hybrid enabled,但实际 search 会 capability_not_supported,因为 SQLiteMemoryVectorIndex 的 vector_complete 检查所有 entry 都有向量,而启用 embedding 前已 commit 的 entry 还没向量。

脚本 scripts/rebuild_memory_vectors.py 在 server 进程外跑,用 powercontext venv 的 python3 加载 ServerSettings,调私有 helper _embedding_models 构造 embedding model,然后 RelationalMemoryBackend.rebuild_projections(embedding_model):

pkill -f 'powercontext server run'
/root/.hermes/profiles/digoal/home/.local/share/uv/tools/powercontext/bin/python3 \
  scripts/rebuild_memory_vectors.py \
  --env-file server.env \
  --scope 'hermes:digoal:cli'

powercontext server run --host 127.0.0.1 --port 8000 --env-file server.env &

跑完看 pc_memory_entry_vec 行数,应等于 active entries + 1 probe(54 + 1 = 55)。

实战:装 on_session_start hook

按上面的"自动化"章节,把脚本放好、config 改好:

cp scripts/ensure_powercontext.sh ~/.hermes/profiles/digoal/agent-hooks/ensure_powercontext.sh
chmod +x ~/.hermes/profiles/digoal/agent-hooks/ensure_powercontext.sh

~/.hermes/profiles/digoal/config.yaml 加:

hooks:
on_session_start:
-command:/root/.hermes/profiles/digoal/agent-hooks/ensure_powercontext.sh
timeout:30
hooks_auto_accept:true

首次:

export HERMES_ACCEPT_HOOKS=1
hermes chat --oneshot --accept-hooks -q 'hi' --max-turns 0

之后 hermes hooks doctor 应全 ✓,日常 session 自动健康。

沉淀产物

部署完,我把它沉淀成三件套:

  • skillpowercontext-deploy-on-minimax —— 程序化产物,以后类似部署直接调。包含 7 步 + 常见坑 + 产出物清单 + 与现有部署的关系。
  • MEMORY.md 关键事实段 —— 持续可查的部署状态(PID 范围、env-file 路径、坑速查)。
  • scripts/ 四件套 —— embed_proxy.py、import_holographic_to_powercontext.py、rebuild_memory_vectors.py、ensure_powercontext.sh,任何一台机器都可以直接复用。

Skill 不在多,在通用、被高频调用、稳定运行。powercontext-deploy-on-minimax 满足这三条:任何 "切 PowerContext" 的指令进来,它能直接驱动整个流程,不需要再读 README 推断。

接下来该看什么

部署完之后,有几个信号值得观察,确认 PowerContext 的治理能力真的在工作:

  1. Model usage 的拆分粒度: powercontext stats 应该能看到 memory_extraction generation / memory_indexing embedding / memory_recall embedding 三类分开计费。如果三类不分,说明 inference 配置没生效。
  2. revision 数字增长: 每条 flush 后 memory.revision 应该 +1。如果不动,说明 scheduler 没在跑。
  3. vector 召回的真实命中: 搜索时应该出现 matched_by=['vector'] 和 ['fts', 'vector'] 两种。如果全 ['fts'],说明 vec 表空了,要再跑一次 rebuild_memory_vectors.py。
  4. Candidate 出现: 故意提一个事实性建议(比如"我觉得主人最近在学 Rust"),powercontext candidate list --scope-id ... 应能看到 pending candidate。LLM 提议但没自己 approve,这是治理在工作。
  5. on_session_start hook 真触发: tail -f ~/.hermes/profiles/digoal/logs/powercontext/*.log 应能看到每次新 session 的启动记录。
  6. 跨 session handoff: 写一段"研究到一半"的工作,commit handoff,新 session continue 时能接回精确状态。

任何一个信号不对,说明对应环节没接好。

结论

PowerContext 在 Hermes 里的角色,是把"agent 自己维护记忆"变成"agent 跟一个专用治理 server 协作"。多出来的不是 recall 速度,是:

  • 每条 memory 都有 source citation 和 revision 编号。
  • LLM 提议的 candidate 必须人工 review,不能自己 approve。
  • 跨 session / 跨模型 / 跨 Agent 交接的工作可以 handoff,带 evidence + receiver check。

部署真正难的三件事:

  1. minimax embedding 私有 schema 跟 OpenAI 标准不兼容 —— 一个 80 行 stdlib reverse proxy 翻译掉。
  2. 首次启用 embedding 必须 backfill —— HTTP API 不暴露,自己跑一次性脚本。
  3. 本部署场景没 systemd(pid 1 不是 init)—— Hermes on_session_start shell hook 替代,几毫秒 ping + 自愈。

切之前想清楚:要不要 candidate governance?要不要 evidence lineage?要不要跨 session handoff?不要的话,holographic 已经够。要的话,我评估过几个开源项目(mem0、LangMem、Letta 等),PowerContext 是少数同时把这三件做成一等公民的方案之一,也是跟 Hermes 有官方集成的唯一一个。

参考来源

  • PowerContext README: https://github.com/oceanbase/powercontext/blob/master/README_CN.md
  • PowerContext HTTP API 生命周期教程: https://github.com/oceanbase/powercontext/blob/master/docs/zh/docs/tutorials/api-quickstart.md
  • PowerContext Hermes 集成: https://github.com/oceanbase/powercontext/blob/master/integrations/hermes/README.md
  • Hermes Event Hooks 文档: https://nousresearch.github.io/hermes-agent/website/docs/user-guide/features/hooks
  • PowerMem 项目主页: https://www.powermem.ai/

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