--- sidebar_position: 8 title: "Memory Provider 插件" description: "如何为 Hermes Agent 构建 memory provider 插件" --- # 构建 Memory Provider 插件 Memory provider 插件为 Hermes Agent 提供跨会话的持久化知识,超越内置的 MEMORY.md 和 USER.md。本指南介绍如何构建一个 memory provider 插件。 :::tip Memory provider 是两种 **provider 插件**类型之一。另一种是 [Context Engine 插件](/developer-guide/context-engine-plugin),用于替换内置的上下文压缩器。两者遵循相同的模式:单选、配置驱动、通过 `hermes plugins` 管理。 ::: ## 目录结构 每个 memory provider 位于 `plugins/memory//`: ``` plugins/memory/my-provider/ ├── __init__.py # MemoryProvider 实现 + register() 入口点 ├── plugin.yaml # 元数据(name、description、hooks) └── README.md # 配置说明、配置参考、工具 ``` ## MemoryProvider 抽象基类 你的插件需要实现 `agent/memory_provider.py` 中的 `MemoryProvider` 抽象基类(ABC): ```python from agent.memory_provider import MemoryProvider class MyMemoryProvider(MemoryProvider): @property def name(self) -> str: return "my-provider" def is_available(self) -> bool: """检查此 provider 是否可以激活。禁止发起网络请求。""" return bool(os.environ.get("MY_API_KEY")) def initialize(self, session_id: str, **kwargs) -> None: """在 agent 启动时调用一次。 kwargs 始终包含: hermes_home (str): 当前活跃的 HERMES_HOME 路径。用于存储数据。 """ self._api_key = os.environ.get("MY_API_KEY", "") self._session_id = session_id # ... 实现其余方法 ``` ## 必须实现的方法 ### 核心生命周期 | 方法 | 调用时机 | 是否必须实现? | |--------|-----------|-----------------| | `name`(property) | 始终 | **是** | | `is_available()` | agent 初始化,激活前 | **是** — 禁止网络请求 | | `initialize(session_id, **kwargs)` | agent 启动 | **是** | | `get_tool_schemas()` | 初始化后,用于注入工具 | **是** | | `handle_tool_call(name, args)` | agent 调用你的工具时 | **是**(如果有工具) | ### 配置 | 方法 | 用途 | 是否必须实现? | |--------|---------|-----------------| | `get_config_schema()` | 为 `hermes memory setup` 声明配置字段 | **是** | | `save_config(values, hermes_home)` | 将非敏感配置写入原生位置 | **是**(除非仅使用环境变量) | ### 可选 Hook | 方法 | 调用时机 | 使用场景 | |--------|-----------|----------| | `system_prompt_block()` | 系统 prompt 组装时 | 静态 provider 信息 | | `prefetch(query)` | 每次 API 调用前 | 返回召回的上下文 | | `queue_prefetch(query)` | 每轮对话结束后 | 为下一轮预热 | | `sync_turn(user, assistant)` | 每轮对话完成后 | 持久化对话内容 | | `on_session_end(messages)` | 对话结束时 | 最终提取/刷新 | | `on_pre_compress(messages)` | 上下文压缩前 | 在丢弃前保存关键信息 | | `on_memory_write(action, target, content)` | 内置 memory 写入时 | 同步到你的后端 | | `shutdown()` | 进程退出时 | 清理连接 | ## 配置 Schema `get_config_schema()` 返回一个字段描述符列表,供 `hermes memory setup` 使用: ```python def get_config_schema(self): return [ { "key": "api_key", "description": "My Provider API key", "secret": True, # → 写入 .env "required": True, "env_var": "MY_API_KEY", # 显式指定环境变量名 "url": "https://my-provider.com/keys", # 获取密钥的地址 }, { "key": "region", "description": "Server region", "default": "us-east", "choices": ["us-east", "eu-west", "ap-south"], }, { "key": "project", "description": "Project identifier", "default": "hermes", }, ] ``` `secret: True` 且带有 `env_var` 的字段写入 `.env`。非敏感字段传递给 `save_config()`。 :::tip 最简 Schema 与完整 Schema `get_config_schema()` 中的每个字段都会在 `hermes memory setup` 期间提示用户输入。选项较多的 provider 应保持 schema 精简——只包含用户**必须**配置的字段(API key、必要凭证)。可选配置请在配置文件参考文档中说明(例如 `$HERMES_HOME/myprovider.json`),而不是在 setup 向导中逐一提示。这样既能保持 setup 流程简洁,又支持高级配置。可参考 Supermemory provider 的实现——它只提示输入 API key,其余选项均位于 `supermemory.json` 中。 ::: ## 保存配置 ```python def save_config(self, values: dict, hermes_home: str) -> None: """将非敏感配置写入原生位置。""" import json from pathlib import Path config_path = Path(hermes_home) / "my-provider.json" config_path.write_text(json.dumps(values, indent=2)) ``` 对于仅使用环境变量的 provider,保留默认的空实现即可。 ## 插件入口点 ```python def register(ctx) -> None: """由 memory 插件发现系统调用。""" ctx.register_memory_provider(MyMemoryProvider()) ``` ## plugin.yaml ```yaml name: my-provider version: 1.0.0 description: "此 provider 功能的简短描述。" hooks: - on_session_end # 列出你实现的 hook ``` ## 线程约定 **`sync_turn()` 必须是非阻塞的。** 如果你的后端存在延迟(API 调用、LLM 处理),请在守护线程中执行: ```python def sync_turn(self, user_content, assistant_content): def _sync(): try: self._api.ingest(user_content, assistant_content) except Exception as e: logger.warning("Sync failed: %s", e) if self._sync_thread and self._sync_thread.is_alive(): self._sync_thread.join(timeout=5.0) self._sync_thread = threading.Thread(target=_sync, daemon=True) self._sync_thread.start() ``` ## Profile 隔离 所有存储路径**必须**使用 `initialize()` 中的 `hermes_home` kwarg,而不是硬编码的 `~/.hermes`: ```python # 正确 — 按 profile 隔离 from hermes_constants import get_hermes_home data_dir = get_hermes_home() / "my-provider" # 错误 — 所有 profile 共享 data_dir = Path("~/.hermes/my-provider").expanduser() ``` ## 测试 完整的端到端测试模式(使用真实 SQLite provider)请参见 `tests/agent/test_memory_plugin_e2e.py`。 ```python from agent.memory_manager import MemoryManager mgr = MemoryManager() mgr.add_provider(my_provider) mgr.initialize_all(session_id="test-1", platform="cli") # 测试工具路由 result = mgr.handle_tool_call("my_tool", {"action": "add", "content": "test"}) # 测试生命周期 mgr.sync_all("user msg", "assistant msg") mgr.on_session_end([]) mgr.shutdown_all() ``` ## 添加 CLI 命令 Memory provider 插件可以注册自己的 CLI 子命令树(例如 `hermes my-provider status`、`hermes my-provider config`)。这套系统基于约定发现,无需修改核心文件。 ### 工作原理 1. 在插件目录中添加 `cli.py` 文件 2. 定义 `register_cli(subparser)` 函数来构建 argparse 树 3. memory 插件系统在启动时通过 `discover_plugin_cli_commands()` 自动发现 4. 你的命令以 `hermes ` 的形式出现 **仅对活跃 provider 开放:** 你的 CLI 命令只在你的 provider 是配置中活跃的 `memory.provider` 时才会出现。如果用户尚未配置你的 provider,你的命令不会显示在 `hermes --help` 中。 ### 示例 ```python # plugins/memory/my-provider/cli.py def my_command(args): """由 argparse 分发的处理函数。""" sub = getattr(args, "my_command", None) if sub == "status": print("Provider is active and connected.") elif sub == "config": print("Showing config...") else: print("Usage: hermes my-provider ") def register_cli(subparser) -> None: """构建 hermes my-provider 的 argparse 树。 在 argparse 初始化时由 discover_plugin_cli_commands() 调用。 """ subs = subparser.add_subparsers(dest="my_command") subs.add_parser("status", help="Show provider status") subs.add_parser("config", help="Show provider config") subparser.set_defaults(func=my_command) ``` ### 参考实现 完整示例请参见 `plugins/memory/honcho/cli.py`,包含 13 个子命令、跨 profile 管理(`--target-profile`)以及配置读写。 ### 含 CLI 的目录结构 ``` plugins/memory/my-provider/ ├── __init__.py # MemoryProvider 实现 + register() ├── plugin.yaml # 元数据 ├── cli.py # register_cli(subparser) — CLI 命令 └── README.md # 配置说明 ``` ## 单 Provider 规则 同一时间只能有**一个**外部 memory provider 处于活跃状态。如果用户尝试注册第二个,MemoryManager 会拒绝并发出警告。这可以防止工具 schema 膨胀和后端冲突。