Hermes 的核心理念认识一个会记住你的 AI装好了 Hermes第一次对话开始了。你说你好我叫 Barry是一个全栈工程师。它记住了。但它的记住和 ChatGPT 的记住有什么不同这篇文章不是教你配 config.yml那是下一篇而是让你理解 Hermes 最核心的差异化能力——它不是一个用完就忘的工具而是一个真的在了解你的 AI。Hermes 和 ChatGPT/Claude 的根本区别ChatGPT/Claude 的记忆ChatGPT 的记忆机制 用户说了什么 → ChatGPT 判断这条信息可能以后有用 → 存入一个独立的记忆存储 → 下次对话时在 System Prompt 中注入 问题 - 记忆是你明确说的我叫 BarryChatGPT 被动记录 - 不会主动从对话中推断 - 不会从你的纠正中学到你偏好什么风格 - 记忆是孤立的条目不是关联的知识网络Hermes 的记忆Hermes 的记忆机制 你在对话中的每一句话 → Hermes 在后台持续分析 这条信息说明了关于这个用户的什么 这个纠正反映了什么偏好 这个习惯和之前记录的那个习惯有关联吗 主动 vs 被动 ChatGPT你说记住这个 → 记住了 Hermes你没说记住 → 但它发现你连续 3 次把它的 for 循环改成 map → 它自己推断用户偏好函数式风格 → 写入持久记忆 → 下次自动用 map 而不是 for这就是自进化的核心不是你在教 AI是 AI 在观察你。第一次启动 Hermes初始化# 初始化配置文件hermes init# 交互式初始化Hermes 会问几个问题# 你希望我怎么称呼你# Barry# 你的主要工作内容是什么# 全栈开发FastAPI React TypeScript# 你偏好什么语言交流# 中文但代码标识符用英文# 好的已记录。你在哪个时区# Asia/Shanghai# 初始化完成。配置文件: ~/.hermes/config.yml# 现在可以开始对话了: hermes chat初始化过程本身就是一个认识你的起点——Hermes 把这些答案存入持久记忆。配置模型# 设置 API KeyexportANTHROPIC_API_KEYsk-ant-your-key-here# 如果你在 config.yml 中手动配置# model:# provider: anthropic# name: claude-sonnet-4-6# api_key: ${ANTHROPIC_API_KEY}# 启动对话hermes chat第一次对话 Hermes 你好 Barry准备好开始工作了。需要我做什么 我想写一个 FastAPI 的用户积分查询接口 好的。为了写出符合你风格的代码我确认一下 - API 返回格式用 { code: 0, data: ..., message: } - 数据库操作用 try/except - 注释用中文 这是它从初始化信息中推断的——你说了FastAPI 中文交互 对另外错误信息用中文 明白了。以下是积分查询接口 [生成代码...注意注释已经是中文的了]注意Hermes 在写代码之前先确认了你的偏好。这不是因为 System Prompt 里写了要先确认——而是因为它从你初始化时说中文交互推断出你可能也想要中文错误信息但不确定所以确认。Hermes 在后台做什么你在对话的时候Hermes 在后台并行做了三件事┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ Hermes 后台并行处理 │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 前台你看到的 │ │ 接收你的消息 → 检索相关记忆 → 生成回复 │ │ │ │ 后台 1身份提取 │ │ 分析对话中关于你是谁的线索 │ │ → 更新用户画像职业/技能/偏好/项目 │ │ │ │ 后台 2模式识别 │ │ 分析你的纠正和反馈 │ │ → 他 3 次把 for 改成 map → 偏好函数式 │ │ → 他要求错误信息用中文 → 语言偏好 │ │ → 关联已有记忆 → 更新或新建记忆条目 │ │ │ │ 后台 3记忆维护 │ │ 清理过时的记忆不再适用的偏好 │ │ 合并重复的记忆 │ │ 强化频繁使用的记忆 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘查看 Hermes 对你的理解# 查看 Hermes 存储的关于你的记忆hermes memory list--typeuser# 第一天的输出可能是# [user] name: Barry# [user] role: 全栈工程师# [user] tech_stack: FastAPI, React, TypeScript# [user] language: 中文代码标识符英文# [user] timezone: Asia/Shanghai# 查看 Hermes 的自我介绍——它对你是谁的完整理解hermes memory about-me# 输出示例# Barry 是一个全栈工程师主要使用 FastAPI React TypeScript。# 偏好中文交流但代码用英文标识符。# 通常在 Asia/Shanghai 时区工作。# 看起来是一个人在做 side project。# 代码风格偏好还不清楚需要更多对话来观察。如果发现理解有误直接纠正hermes memory editmemory-id--content新的正确内容# 或者直接在对话中说我不是一个人在做的我们团队有3个工程师 已更新你是一个3人团队的成员。一个月的演进这是 Hermes 最独特的价值——它不是第一天就完美但它每一天都在变好第一周像聪明但不懂你的助手Day 1-3: Hermes 像普通的 AI 助手 - 能完成任务但风格不稳定 - 有时候用 for 循环有时候用 map - 错误信息有时候中文有时候英文 - 你在频繁纠正 Day 4-7: 开始注意到模式 - 你纠正了 5 次 for→map 后它开始默认用 map - 你说了 3 次错误信息用中文后不再出现英文错误信息 - 你开始少纠正了第二周开始主动引用之前的对话Day 8-10: 跨会话记忆开始发挥作用 帮我写一个用户认证接口 好的。基于你之前的偏好我会 - 用 FastAPI SQLAlchemy - API 返回 { code: 0, data: ..., message: } - 所有数据库操作包含 try/except - 密码用 bcrypt 加密你上周在另一个项目中要求的 - 错误信息用中文 需要我确认这些偏好吗还是直接开始 直接开始完全正确这时候你开始感觉到它了解我——不是因为它更聪明了而是因为它真的记住了你说过的每一句话并从中提炼了规则。第三周代码风格和你自己写的越来越像Day 15-18: 自动生成的 code-style Skill 开始发挥作用 加一个用户积分查询接口 [生成的代码] - 函数 18 行不超过 30 行 ✅ - 用了 Pydantic model 做请求验证 ✅ - Decimal 精度处理金额 ✅ - 参数校验加在函数开头 ✅ - 注释用中文 ✅ 这些不是你这次告诉它的。是它从过去两周的对话中学到的。 它自动生成了一个 code-style Skill第 23 篇会细讲。第四周在你开口前预判你的需求Day 25-30: 预判行为开始出现 今天想加一个优惠券模块 好的。在开始之前—— - 优惠券模型需要引用 User 表的外键和积分模块类似 - 你上周说过数据库迁移用 Alembic需要我生成迁移脚本吗 - 根据你的习惯我会先写 model → service → router → test 四个文件 - 另外你上次提到想要一个 doc 目录——要我一并生成 API 文档吗 它不只是帮你写代码而是像你的搭档一样思考。查看和管理记忆日常命令# 查看所有关于你的记忆hermes memory list--typeuser# 查看项目相关的记忆hermes memory list--typeproject# 查看从你的纠正中学到的规则hermes memory list--typefeedback# 查看 Hermes 自动生成的关联hermes memory graph# 输出# Barry ──偏好──→ 函数式风格# Barry ──使用──→ FastAPI# Barry ──偏好──→ 中文错误信息# 函数式风格 ──关联──→ map/filter/reduce# FastAPI ──关联──→ {code, data, message} 返回格式# 搜索记忆hermes memory search数据库连接池# 返回相关的记忆条目# 删除过时的记忆hermes memory forgetmemory-id# 或hermes memory forget--queryMySQL# 删除所有 MySQL 相关记忆你已迁移到 PostgreSQL纠正记忆记忆不是一成不变的——你的偏好会变Hermes 也应该跟着变 我之前说用 MySQL但现在团队决定迁移到 PostgreSQL 已更新记忆 - 删除: [project] database: MySQL - 新增: [project] database: PostgreSQL - 更新: ORM 从 SQLAlchemy MySQL dialect → PostgreSQL dialect 需要我更新现有的数据库迁移脚本吗Hermes 能做什么以及不能做什么能做什么✅ 记住你的偏好并主动应用 → 不是你说了它记住而是它观察你然后自己总结 ✅ 跨会话保持上下文 → 三天前的对话中提到的偏好今天的对话中自动应用 ✅ 从纠正中学习 → 你纠正 3-5 次后它会自动生成规则不再犯同类错误 ✅ 跨平台统一人格 → 你在飞书上纠正过它Telegram 上的它也记住了 ✅ 主动预判需求 → 四周后它会在你开口前就列出你可能需要的选项不能做什么❌ 替代 Claude Code 做高强度编码 → Hermes 的记忆系统很强但代码生成能力和 Claude Code 差不多 → 它不是更强的代码生成器是更懂你的代码生成器 ❌ 替代 OpenClaw 做多 Agent 编排 → Hermes 是单 Agent 设计没有 Orchesterator/Worker 分工 → 复杂任务拆解和并行不是它的强项 ❌ 作为生产数据库 → 它的记忆存储SQLite是单机设计 → 不适合高并发读写 ❌ 完全离线目前 → 记忆存储可以离线SQLite 本地但推理还需要调云端 API → 除非你接 Ollama 本地模型和 OpenClaw 的心理模型对比OpenClaw 一个团队经理 - 管一群人让每个人做自己最擅长的事 - 团队里的人来了又走Worker 用完就释放 - 你不指望经理了解你的个人偏好 Hermes 一个长期搭档 - 只有一个人但这个人见证了你所有的决策和迭代 - 他知道你为什么选择这个架构、你被什么 bug 坑过 - 三周后你们之间只需要半句话 什么时候用哪个 → 这个任务需要 3 个人同时干 → OpenClaw → 我希望 AI 真的懂我 → Hermes → 两者都要 → 两个都用第 42 篇讲怎么搭配这篇文章的要点1. Hermes 的记忆 ≠ ChatGPT 的记忆 → 被动记录 vs 主动观察和推断 → 孤立的条目 vs 关联的知识网络 2. Hermes 在后台并行做三件事 → 身份提取你是谁→ 模式识别你偏好什么→ 记忆维护清理和关联 3. 一个月的演进路径 → 第一周频繁纠正它开始注意到模式 → 第二周跨会话记忆生效主动应用你的偏好 → 第三周自动生成 code-style Skill代码风格与你一致 → 第四周预判你的需求半句话就能协作 4. Hermes 不是更强的 Claude Code是更懂你的 AI → 它的价值不在推理深度在长期记忆和自进化 5. 查看记忆hermes memory list / about-me / graph延伸阅读Hermes 记忆系统官方文档