https://caozuohua.github.io/categories/agent/Recent content in Agent on CAO ZUOHUAHugozh-cnSun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000https://caozuohua.github.io/posts/2026-07-01-agent-memory-5-layer-architecture/Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000https://caozuohua.github.io/posts/2026-07-01-agent-memory-5-layer-architecture/<blockquote> <p>人类 chatbot 最尴尬的瞬间：第二次见面完全不认识你。Agent 的记忆系统怎么同时做到持久化、低成本、不丢上下文？我深入 Hermes-Lite 源码写了一个月，拆解出 5 层架构。</p> </blockquote> <h2 id="从鱼的难题开始">从「鱼的难题」开始</h2> <p>用过 ChatGPT 的人都知道一个痛：<strong>下次打开，它完全不记得你了</strong>。</p> <p>对一次性聊天这没问题。但对个人助理——帮你管理 200 条知识库、追踪几个项目的进度、记住你的偏好——这等于每次都要把整段友情重来。</p> <p>我做 QPC（个人知识库）时就被这个问题卡过。后来折腾 Hermes-Lite、nanobot，逐步摸到一条可行的路。这篇文章从 Hermes-Lite 的实际源码出发，拆解它的 5 层记忆架构，看看一个 Agent 是怎么解决「鱼的难题」的。</p> <h2 id="总览5-层架构">总览：5 层架构</h2> <pre tabindex="0"><code>┌─────────────────────────────────────────────┐ │ Layer 1: 持久记忆 (MEMORY.md / USER.md) │ ← 跨会话，纯文本 ├─────────────────────────────────────────────� │ Layer 2: 会话压缩 (ContextCompressor) │ ← 长对话不爆 ├─────────────────────────────────────────────┤ │ Layer 3: 会话检索 (session_search + FTS5) │ ← 历史不丢 ├─────────────────────────────────────────────� │ Layer 4: 增量写入门控 (Nudge 机制) │ ← 该记就记 ├─────────────────────────────────────────────� │ Layer 5: 原子性保障 (fcntl + 临时文件) │ ← 不丢不坏 └─────────────────────────────────────────────┘ </code></pre><p>每一层解决一个独立问题，层与层之间不耦合。下面逐层拆解。</p>