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Hermes Agent: メモリシステム

最終更新：2026-08-31

メモリシステムはHermesのコアの差別化要因です。「チャットしたら忘れる」チャットボットではなく、セッションをまたいですべてを記憶するインテリジェントアシスタントです。

💡 ヒント: Hermesのメモリは単純なテキスト保存ではなく、意味検索、自動分類、ユーザープロファイルモデリングを含みます。HonchoはNous Researchの専用ユーザー理解エンジンです。

📋 前提知識: 第3課 設定ファイル

1. 学ぶ内容

# 内容
❶ 3層メモリアーキテクチャ
❷ ワーキングメモリの仕組み
❸ 長期メモリと意味検索
❹ Honchoユーザーモデリング
❺ メモリ管理コマンド

2. ストーリー

(1) 課題：毎回自己紹介を繰り返す

Bobは毎日AIとチャットし、毎回「私はフロントエンド開発者、React + TypeScriptを使っている、ESLintが好み...」と繰り返さなければならない。AIは決して覚えてくれない。

(2) 解決策：エージェントが本当にあなたを覚えている

BASH 
# 1日目
me: I'm Alice, backend developer, Python + FastAPI
Agent: ✅ Remembered! I'll keep your tech stack and preferences long-term.

# 30日目
me: Help me write an API
Agent: [Recall] You use Python + FastAPI, prefer type hints...
       Here's the FastAPI version:
       ```python
       from fastapi import FastAPI
       app = FastAPI()
       ```

3. 3層メモリアーキテクチャ

100% 
graph TD
    A[ユーザー入力] --> B[ワーキングメモリ]
    B -->|自動抽出| C[長期メモリ]
    C -->|深層モデリング| D[ユーザーモデル - Honcho]
    D -->|パーソナライズ| E[応答出力]
層 内容 寿命 容量
ワーキングメモリ 現在の会話コンテキスト、意図、エンティティ 単一セッション 50エントリ
長期メモリ ユーザー嗜好、プロジェクト情報、共通パターン 永続 無制限
ユーザーモデル 行動プロファイル、スキル評価、コミュニケーションスタイル 永続＋自動更新 動的

4. ワーキングメモリ

ワーキングメモリは現在の会話のアクティブなコンテキストを保存します：

JSON 
{
  "session_id": "abc123",
  "entities": [
    {"name": "React Dashboard", "type": "project"},
    {"name": "TypeScript", "type": "tech_stack"}
  ],
  "intent": "code_review",
  "context_window": [
    "User asked to review React component",
    "Component uses TypeScript"
  ]
}

5. 長期メモリ

(1) 自動メモリ抽出

BASH 
me: I'm working on an e-commerce project using Next.js 14 + Prisma + PostgreSQL

# Hermesが自動抽出：
📝 Long-term memory updated:
  - Project: E-commerce
  - Tech stack: Next.js 14, Prisma, PostgreSQL

(2) 意味検索

BASH 
me: Add a product listing page

Agent: [Memory retrieval] E-commerce project (Next.js 14 + Prisma)
       Using your existing tech stack:
       ```tsx
       // app/products/page.tsx
       import { prisma } from '@/lib/prisma'
       ```

(3) /rememberコマンド

BASH 
/remember I need to submit a weekly report every Friday
/remember list
/remember delete 3
/remember export > my_memories.json

6. Honchoユーザーモデリング

(1) Honchoとは？

HonchoはHermesのユーザー理解エンジンです。嗜好を保存するだけでなく、行動パターンをモデリングします：

100% 
graph LR
    A[会話履歴] --> B[Honchoエンジン]
    B --> C[スキル評価]
    B --> D[コミュニケーションスタイル]
    B --> E[意思決定嗜好]
    B --> F[ナレッジグラフ]

(2) ユーザープロファイルの次元

次元 例 目的
技術スキル ⭐⭐⭐⭐（上級） 説明の深さを調整
コミュニケーションスタイル 簡潔・直接的 応答スタイルに合わせる
コード嗜好 タイプセーフティファースト コード生成スタイル
学習モード 実践志向 教授アプローチ

(3) プロファイルの確認

BASH 
/honcho profile

# 🧑‍💻 User Profile
# Technical skill: ⭐⭐⭐⭐⭐ (Senior developer)
# Preferred languages: TypeScript > Python > Go
# Code style: Strict typing + functional
# Communication: Concise, no fluff

7. メモリ管理コマンド

コマンド 機能
/remember <内容> メモリを保存
/remember list すべてのメモリを一覧
/remember search <キーワード> メモリの意味検索
/remember delete <id> メモリを削除
/remember export メモリをエクスポート
/honcho profile ユーザープロファイルを表示
/honcho reset ユーザープロファイルをリセット

❓ よくある質問

Q メモリはディスク容量をどれくらい使用しますか？
A エントリあたり約1-2 KB（埋め込み込み）、1000エントリで約2 MB。長期使用でも通常50 MB未満です。
Q メモリデータはどこに保存されますか？
A デフォルトは~/.hermes/memory/。設定変更可能、暗号化ストレージをサポート。
Q すべてのメモリをクリアするには？
A /remember delete --allまたは~/.hermes/memory/ディレクトリを削除。先にエクスポートでバックアップしてください。
Q Honchoはプライバシーを漏洩しますか？
A Honchoデータは完全にローカル、ゼロアップロード。ユーザープロファイルはパーソナライズにのみ使用され、第三者に送信されることはありません。

📖 まとめ

📝 練習問題

  1. 基本（⭐）: /rememberで5つの嗜好を保存し、新しい会話で呼び出されることを確認してください。
  2. 中級（⭐⭐）: Honchoがユーザープロファイルを自動更新する様子を観察し、3つの自動更新インスタンスを記録してください。
  3. 上級（⭐⭐⭐）: メモリ分類システム（プロジェクト/嗜好/習慣/チームルール別）を設計し、Hermesにインポートして検索を確認してください。
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