Florian Hartmann
b83546d833
Architecture (Agent 1):
- hermes_memory/tier2/{schema,facts,entities,relations,timeline}.py
- hermes_memory/tier3/{backend,chroma_backend,embedder}.py
- hermes_memory/graph/nx_store.py
- hermes_memory/api/memory_api.py (unified API)
- hermes_memory/cron/{consolidate,embed_queue,graph_refresh,prune}.py
- hermes_memory/config.py + pyproject.toml
Integration Plan (Agent 3):
- INTEGRATION_PLAN.md: Memory Provider Plugin strategy
- Hermes Core needs minimal changes
- sync_turn() + prefetch() hooks
- Skills integration via nextlevel_search/remember
Auto-Extraction (Agent 2):
- ARCHITECTURE.md: Full extraction pipeline docs
- Chunking, Pre-Filter, LLM Prompts, Classification
- Entity-Linking, Temporal Reasoning, Deduplication
All files: Python syntax checked, ECC standards applied.
Hermes Memory Next Level
Lösung für Context Rot und Agent Memory bei Hermes Agent. Von manuellem Key-Value zu strukturiertem, hierarchischem, automatischem Memory.
Problem
Hermes verliert nach Context-Compression oder Session-Wechsel wichtigen Zustand:
- Tool-Konfigurationen werden zu "Docker wurde erwähnt"
- Projekt-Zustände zu "Wir haben an Auth gearbeitet"
- Präferenzen verschwinden komplett
- Nutzer muss dieselben Dinge immer wieder erklären
Vision
Memory wird von manuell und flach zu automatisch und strukturiert:
- Auto-Extraktion aus jeder Session
- Typisierte Memory-Blöcke mit Entity-Linking
- Multi-Tier: Working → Short-Term → Long-Term
- Session-Start Injection: Relevanter Kontext wird automatisch geladen
Status
| Phase | Status | Ziel |
|---|---|---|
| P0 Auto-Extraction | 🔄 In Planung | Cronjob extrahiert Fakten aus Sessions |
| P0 Structured Blocks | 🔄 In Planung | Erweitertes memory Tool mit Typen |
| P1 Entity-Linking | ⏳ Pending | Graph: Projekte, Dateien, Personen verknüpfen |
| P1 Temporal Memory | ⏳ Pending | "Was war der letzte Stand von X?" |
| P1 Multi-Tier | ⏳ Pending | SQLite + Vektor-Store |
| P2 Self-Management | ⏳ Pending | Agent speichert selbst |
| P2 Session Injection | ⏳ Pending | Automatisches Laden beim Start |
Architektur
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ TIER 1: WORKING MEMORY (Aktiver Prompt) │
│ • Aktuelle Nachrichten + relevante Kontext │
│ • 4K–128K Tokens (je nach Modell) │
│ • Schnellster Zugriff, höchste Relevanz │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ TIER 2: SHORT-TERM MEMORY (Letzte N Sessions) │
│ • Vollständige Nachrichten der letzten 5–10 Sessions │
│ • SQLite/JSON, schneller Zugriff │
│ • Für Rückfragen zu kürzlich abgeschlossenen Tasks │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ TIER 3: LONG-TERM MEMORY (Vektor-Store + Graph) │
│ • Embeddings für semantische Suche │
│ • Knowledge Graph für Beziehungen │
│ • Fakten, Präferenzen, Projekt-Zustände │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ TIER 4: ARCHIVE (Vollständige Historie) │
│ • Alle Sessions, alle Nachrichten │
│ • Nur bei Bedarf durchsucht (langsame Suche) │
│ • Compliance, Audit, vollständige Rekonstruktion │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Memory-Block-Schema
memory_block:
id: "uuid"
type: "user_preference" | "project_state" | "learned_pattern" | "entity_relationship" | "procedural"
category: "formatting" | "workflow" | "tech_stack" | "contact" | "project" | "skill"
key: "table_style"
value: "compact with │ separators"
source: "session_2026-06-03"
confidence: 0.95
entities: ["Flo", "waldseilgarten-crm"]
created_at: "2026-06-03T14:30:00Z"
updated_at: "2026-06-03T14:30:00Z"
access_count: 1
last_accessed: "2026-06-03T14:30:00Z"
Projektstruktur
hermes-memory-next-level/
├── AGENTS.md # Agent-Context (wer ist der Agent, was soll er wissen)
├── README.md # Diese Datei
├── .env.example # Umgebungsvariablen
├── docs/
│ ├── research/
│ │ └── agent-memory-solutions-2026.md
│ ├── architecture/
│ │ └── memory-tiers.md
│ └── decisions/
│ └── ADR-001-structured-memory-blocks.md
├── src/
│ ├── extraction/ # Auto-Extraction aus Sessions
│ ├── storage/ # Memory-Tier-Implementierungen
│ ├── graph/ # Entity-Linking Graph
│ ├── injection/ # Session-Start Injection
│ └── api/ # REST API für Memory-Operationen
├── tests/
│ ├── unit/
│ └── integration/
├── scripts/
│ └── setup.sh # Setup-Script
└── docker-compose.yml # Für lokale Entwicklung (SQLite, Qdrant, etc.)
Remote
- Gitea:
ssh://git@gitea.insight-it.de:2222/b0rbor4d/Hermes-Memory-Next-Level.git - SSH-Key:
id_ed25519(lokal vorhanden, muss in Gitea hinterlegt werden)
Mitwirkung
ECC-Standards gelten. Siehe AGENTS.md und CODING.md (wenn vorhanden).
Projekt gestartet: Juni 2026 Ziel: Context Rot eliminieren, Hermes Memory auf Next-Level bringen