告别暴力塞提示词！Hermes Agent记忆系统底层逻辑全拆解

Hermes 采用分层记忆架构，通过 “提示词缓存优先” 原则，将高频信息冻结在极小的提示词快照中，其余数据通过工具调用进行冷热分层存储。系统利用 Memory Flash 在压缩前抢救关键事实，并结合 GEPA 机制实现 Agent 的自我进化与技能萃取，无需人工干预即可自动优化任务模式。该架构通过 SQLite 实现长尾记忆检索，并支持子代理委托与 MCP 工具扩展。研究表明，这种动态内容后置与稳定前缀缓存的设计，能显著降低 API 成本并减少延迟，为构建高效、稳定的 AI Agent 提供了工程化范式。