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浅谈自己Agent的记忆方案
我正在配置 Grok2api 把仓库连接发给了我的Hermers,然后让他帮我配置 结果发现:hermes自己帮我把出网的代理给自动配置了 如图: 我使用的配置是 Gbrain + Hermes + deepseek v4 flash( embedding 模型调用的是 GLM 的资源包,19.9 能跑 50M 的向量化,非常耐用) 平时使用hermes非常高频,经常会吃到这种莫名其妙的小复利 记忆方面,我采用项目记忆分块化存储 Hermes 本身有自己的记忆文件 Memory.md 我平时高频操作的几个项目无非…
内容摘要
作者:#needingcen
板块:#开发调优
我正在配置 Grok2api
把仓库连接发给了我的Hermers,然后让他帮我配置
结果发现:hermes自己帮我把出网的代理给自动配置了
如图:
我使用的配置是 Gbrain + Hermes + deepseek v4 flash( embedding 模型调用的是 GLM 的资源包,19.9 能跑 50M 的向量化,非常耐用)
平时使用hermes非常高频,经常会吃到这种莫名其妙的小复利
记忆方面,我采用项目记忆分块化存储
Hermes 本身有自己的记忆文件 Memory.md
我平时高频操作的几个项目无非就是几个甲方客户的运维,还有我自己的中转站,还有些搞七捻三的自建服务:例如我的自己些的邮件系统之类的
我将这种高频交互的项目利用Hermes的Self-improvement 机制,把他们中间最高频调用的细节做成了skill,例如些架构设计方案,相关登录密钥等等信息
在长期存储这块,选择的方案是 Gbrain ,它会需要调用到embedding模型,于是我先是在我自己的4060上跑embedding 模型,但是后面了解到 Gbrain 有更深的做梦机制,运行embedding 的机器 24h 最好开机,索性我就花了 19.9 在 GLM 买了资源包,一劳永逸了
Agent记忆的持久化配置其实感觉像是个复利工程,越用越舒服,各位佬友觉得呢?
资讯来源
LinuxDo