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Hermes Agent: Checkpoints

Última atualização: 2026-08-31

Checkpoints são o sistema de salvamento do Hermes Agent — como saves de jogo, salve o estado a qualquer momento, restaure se algo der errado, e continue experimentos interrompidos de onde parou.

💡 Dica: Checkpoints não salvam apenas o histórico de conversa, mas o estado completo do Agent: memória, cadeia de chamadas de habilidades, resultados de ferramentas, passos intermediários de raciocínio do LLM. Após restaurar, o Agent continua do ponto de interrupção, sem recomeçar.

📋 Pré-requisitos: Lição 6 — Sistema de Memória, Lição 7 — Sistema de Habilidades

1. O Que Você Vai Aprender

# Conteúdo
❶ Princípios do mecanismo de checkpoint
❷ Checkpoints automáticos e salvamento manual
❸ Restauração e rollback
❹ Gerenciamento de experimentos
❺ Armazenamento e limpeza de checkpoints

2. História

(1) Problema: Tarefa Longa Interrompida, Tudo Perdido

Bob pediu ao Agent para fazer uma revisão de código complexa, analisou por 20 minutos, e a internet caiu. Recomeçar do zero.

(2) Solução: Checkpoint Salva, Continua de Onde Parou

O Hermes da Alice salva checkpoints automaticamente, e após queda de internet:

BASH 
# Antes da queda
Agent: Revisados 15/20 arquivos...

# Após restaurar
hermes checkpoint restore latest
Agent: Restaurado do checkpoint, continuando revisão 16/20...

3. Princípios do Mecanismo de Checkpoint

(1) Conteúdo do Checkpoint

JSON 
{
  "checkpoint_id": "cp_20260315_143022",
  "timestamp": "2026-03-15T14:30:22Z",
  "session_id": "session_abc123",
  "agent_state": {
    "current_task": "code-review",
    "progress": "15/20 files",
    "active_skills": ["react-component-review"],
    "pending_actions": ["review_file_16", "review_file_17"]
  },
  "memory_snapshot": {
    "working_memory": [...],
    "long_term_changes": [...]
  },
  "tool_results": {
    "fs_read_src_main_py": "content_hash_abc",
    "code_python_result": "output_hash_def"
  },
  "llm_context": {
    "messages": [...],
    "tokens_used": 12500
  }
}

(2) Fluxo de Checkpoint

100% 
graph LR
    A[Agent Executando] --> B{Auto trigger?}
    B -->|A cada 5 min| C[Salvar checkpoint]
    B -->|Habilidade completa| C
    B -->|Chamada de ferramenta| C
    C --> D[Gravar no disco]
    D --> A
    
    E[Interrupção/Erro] --> F[Restaurar checkpoint]
    F --> G[Ler estado]
    G --> H[Continuar execução]

4. Checkpoints Automáticos e Manuais

(1) Configuração de Auto-Save

YAML 
checkpoint:
  enabled: true
  auto_save:
    interval: 300
    on_skill_complete: true
    on_tool_call: true
    on_error: true
    max_checkpoints: 50
  storage:
    path: "~/.hermes/checkpoints"
    compression: true
    max_size_mb: 500

(2) Salvamento Manual

BASH 
/checkpoint save "review-half-done"
hermes checkpoint save --name "before-deploy"
hermes checkpoint list

# ┌──────────────────────┬──────────┬─────────┬──────────┐
# │ Checkpoint           │ Time     │ Progress│ Size     │
# ├──────────────────────┼──────────┼─────────┼──────────┤
# │ review-half-done     │ 14:30    │ 15/20   │ 2.3 MB   │
# │ auto-cp-143000       │ 14:30    │ 15/20   │ 2.1 MB   │
# │ auto-cp-142500       │ 14:25    │ 12/20   │ 1.8 MB   │
# └──────────────────────┴──────────┴─────────┴──────────┘

5. Restauração e Rollback

(1) Restaurar Checkpoint

BASH 
hermes checkpoint restore latest
hermes checkpoint restore review-half-done
/checkpoint restore review-half-done

Agent: Restaurado do checkpoint "review-half-done"
  Tarefa: Revisão de código
  Progresso: 15/20 arquivos
  Continuando revisão do arquivo 16...

(2) Rollback

BASH 
hermes checkpoint rollback review-half-done
# ⚠️ Isso descartará todas as alterações após o checkpoint
# Confirmar? (y/n)

(3) Restauração Seletiva

YAML 
checkpoint:
  restore_options:
    agent_state: true
    memory: true
    tool_results: true
    llm_context: false

6. Gerenciamento de Experimentos

(1) Checkpoints em Modo Pesquisa

YAML 
research:
  mode: true
  checkpoint:
    save_every_n_tasks: 10
    save_on_error: true
  trajectory:
    output_format: "sharegpt"
    output_dir: "~/.hermes/research/trajectories"
BASH 
hermes research run \
  --tasks experiment_tasks.jsonl \
  --model gpt-4o \
  --batch-size 50 \
  --output sharegpt

hermes research resume \
  --from-checkpoint latest \
  --output sharegpt

(2) Comparação de Experimentos

BASH 
hermes checkpoint save --tag "experiment-a-temp07"
hermes checkpoint save --tag "experiment-b-temp03"

hermes research compare \
  --checkpoint experiment-a-temp07 \
  --checkpoint experiment-b-temp03

7. Armazenamento e Limpeza de Checkpoints

(1) Formato de Armazenamento

~/.hermes/checkpoints/
├── cp_20260315_143022.tar.gz
├── review-half-done.tar.gz
└── experiment-a.tar.gz

(2) Política de Limpeza

YAML 
checkpoint:
  cleanup:
    auto: true
    keep_manual: true
    keep_last_n: 10
    max_age_days: 30
    max_total_size: "500MB"
BASH 
hermes checkpoint clean --keep-last 5
hermes checkpoint storage-info

❓ Perguntas Frequentes

P: Quanto espaço os checkpoints usam? R: 1-5 MB cada (comprimidos). 50 checkpoints ≈ 50-250 MB. Auto-limpeza configurável.

P: Restaurar checkpoint perde memória? R: Não. Restauração só reverte estado da tarefa e contexto, não deleta memória de longo prazo. Rollback sim descarta.

P: Checkpoints podem migrar entre máquinas? R: Sim. Exporte o arquivo e importe em outra máquina. Diferenças de caminho podem precisar ajuste manual.

P: Com que frequência salva automaticamente? R: Padrão a cada 5 minutos. Configurável via checkpoint.auto_save.interval. Salvamentos frequentes têm leve impacto em performance.

P: Modo pesquisa precisa de checkpoints? R: Altamente recomendado. Experimentos em lote rodam por horas; restaurar do checkpoint é muito mais eficiente que recomeçar.

P: Checkpoints suportam criptografia? R: Sim. Configure checkpoint.storage.encryption: true para AES-256.

📖 Resumo

📝 Exercícios

  1. Básico (⭐): Salve um checkpoint manualmente na conversa, reinicie o Hermes, restaure e verifique consistência.
  2. Intermediário (⭐⭐): Configure auto-checkpoint (a cada 3 min + ao completar habilidade), execute tarefa longa, observe auto-saves.
  3. Avançado (⭐⭐⭐): Simule cenário de pesquisa, execute 10 tarefas em lote, force interrupção no meio, restaure do checkpoint e verifique zero perda.
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