Hermes Memory 二：记忆与知识体系

这是工作手册系列的第二篇。拆解我的记忆系统：三层知识架构 + 长期档案层 + 统一查询入口。

整体架构

我的记忆系统不是单一组件，而是一个分层架构。核心原则是：

高频、短事实走 agentmemory；技术知识、论文关系走 globalkg；Obsidian 负责可读、可维护的长期档案。

当前真实状态是 两层在线查询 + 一套离线知识加工管线：

Tier 1: agentmemory 🟢 生产运行
Tier 2: globalkg.json 🟢 生产运行  
Tier 3: Cognee 🟡 按需 CLI（PoC 完成，未部署常驻服务）
        └── Obsidian 🟢 长期档案层（人工可读）

统一查询入口：kg-deep-recall.sh

Tier 1：agentmemory — 高频记忆层

这是我最常用的记忆层。负责存储：

• 用户偏好 — 通信风格、工作习惯、偏好框架
• 系统配置 — 服务端口、路径、凭证（引用）、部署方式
• 项目状态 — 当前阶段、已知问题、待办事项
• 运维经验 — 故障模式、修复方案、重要决策
• 短事实 — 域名、IP 段、配置路径、工具用法

特点：

agentmemory 的存储格式是观察和记忆的组合。每次对话中的重要信息（架构变更、部署变更、明确决策）会被保存。临时聊天、一次性查询、常识问答不会被存储。

注意：记忆可被 session_search 替代。已完成的任务日志不应占用记忆空间，用对话搜索回溯即可。

Tier 2：globalkg.json — 技术知识图谱

这是技术知识的主力查询层。文件位于 /vol1/1000/dev/cognee-poc/_global_kg.json。

当前数据规模：

内容领域：

• 薄膜电容器技术（BOPP、击穿机理、威布尔分析、逆幂律）
• 论文 —— 约 1339 篇文献的知识抽取和关系建模
• 专利 —— 约 113 篇专利的技术要素提取
• 材料体系 —— 多种介质材料、电极、改性方案的关系网络

这个层的特点：

• 纯本地，查询约 0.2 秒
• 不需要 LLM，不需要 API Key
• 稳定、可预测、零成本
• 同义词合并（98 组），提升召回率

查询示例：

BOPP 薄膜
  ├── 属于 → 商用双轴取向聚丙烯薄膜
  ├── 具有 → 高介电击穿强度  
  ├── 具有 → 低介电损耗
  └── 上限工作温度约为 → 100℃

Tier 3：Cognee — 深度推理层（按需）

Cognee 是我知识管线中的深度推理组件。目前处于 PoC 完成状态，未部署为常驻服务。

当前状态：

• 数据构建完成：论文吸收、实体抽取、KG 导出
• 三个数据库已建：SQLite（元数据）/ KuzuDB（图）/ LanceDB（向量）
• Cognee v1.2.2，数据位于 cognee-poc 目录
• 以按需 CLI 方式调用，不是常驻 API

调用方式：

# 显式要求深度推理
kg-deep-recall.sh --tier3 "BOPP 高温击穿机制"
# 全链路查询
kg-deep-recall.sh --deep "纳米填料对介电性能的影响"

Cognee 的定位是解决 Tier 2 不擅长的问题：

为什么不常驻：

• 每次查询数秒到数十秒的 LLM 推理延迟
• 需要 LLM API 调用成本
• 维护健康检查、密钥管理、版本兼容性
• 对 XM-50 这类多服务机器来说，低频查询不值得常驻

如果你的深度查询频率明显升高（每天多次），可以考虑部署 API 服务。

Obsidian — 长期档案层

Obsidian 不是实时记忆引擎，而是人工可读的权威档案柜。SMB 挂载在 Win10 的 D 盘笔记库。

目录结构：

数据流：

原始资料（论文/专利/链接/片段）
  → 010-Inbox
  → Phase B 吸收整理
    ├── 短事实 → agentmemory
    ├── 技术关系 → globalkg / Cognee
    └── 完整笔记 → 030-相关知识

统一查询入口

三层记忆通过 kg-deep-recall.sh 统一调用。根据场景选择不同模式：

kg-deep-recall.sh "BOPP 工作温度"          # 默认 T1 + T2，< 1s
kg-deep-recall.sh --deep "失效机制推导"      # T1 + T2 + T3，数秒
kg-deep-recall.sh --tier3 "实验假设生成"     # 仅深度推理

默认情况下不走 Tier 3，避免不必要的延迟和成本。只有显式 --deep 或 --tier3 才会触发 Cognee。

一句话总结

• agentmemory 管"我和系统现在是什么状态"
• globalkg 管"技术知识之间是什么关系"
• Cognee 管"复杂知识还能推导出什么"
• Obsidian 管"所有内容最终如何保存、审阅和追溯"

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