三层记忆架构：从金鱼到老友的进化

跨会话记忆，是 AI 从”工具”到”伙伴”的分水岭

引子：和 AI 相处的”金鱼困境”

你有没有经历过这样的场景——

你和 AI 聊了一个小时，终于把项目背景、技术选型、约束条件都交代清楚了。第二天你打开新对话，说”继续昨天的项目”，然后 AI 回复：“不好意思，请问你指的是什么项目？”

这种感觉，就像和一个只有7秒记忆的金鱼合作——每次见面都要重新自我介绍。

这就是传统 AI 对话系统的最大痛点：没有长期的跨会话记忆。

Hermes 的三层记忆架构，就是为了解决这个问题而设计的。它让 AI 从”每次见面都像陌生人”进化成”相处越久越懂你”的老友。

三层记忆的架构

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│                    三层记忆架构                       │
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│  第一层：会话记忆（Session Memory）                   │
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│  │ 当前对话的上下文（SessionDB + FTS5 全文搜索） │    │
│  │ 存储：对话历史、当前状态、临时变量             │    │
│  │ 生命周期：对话结束 → 结构化提取后归档           │    │
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│                     ↕ 提炼                          │
│  第二层：持久记忆（Persistent Memory）               │
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│  │ 跨会话的关键信息（MEMORY.md + USER.md）       │    │
│  │ 存储：项目背景、用户偏好、关键决策、工作方法     │    │
│  │ 生命周期：永久存储，除非主动删除               │    │
│  └─────────────────────────────────────────────┘    │
│                     ↕ 沉淀                          │
│  第三层：Skill 记忆（Skill Memory）                 │
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│  │ 可复用的工作方法（SKILL.md 文件）              │    │
│  │ 存储：自动化流程、分析方法、模板、检查清单       │    │
│  │ 生命周期：持续改进，版本可追溯                 │    │
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第一层：会话记忆——短期工作台

会话记忆是最基础的一层，负责当前对话的上下文管理。

技术实现

Hermes 使用 SessionDB 作为会话记忆的存储引擎，底层基于 SQLite + FTS5（全文搜索）。这意味着：

记忆内容