你有没有想过把你的Agent打造成一个可以陪你成长，自动沉淀永远在升级的系统，我在前不久就突然冒出这么一个想法，想让我的Hermes可以缓慢的陪我一起成长。
这个想法不是单纯的依赖于Hermes自带的记忆系统，就是简单的SOUL.md、USER.md、Memory.md去做处理的，这部分能携带的记忆很少，而且官方也推荐了里面的内容尽可能干净整洁。
也不算单纯的Obsdian搭建的个人知识库，因为存储数据本事如果不使用它，那也只是单纯的内容堆砌，我想要的是AI来管理我这些内容，我把我自己的习惯、经历、思考过程、一些感受都交给它，然后试图让它可以完全理解，这才是我想要的结果。
我的理想化目标是一个可以AI自治的完美自循环的人生资产管理系统，如果你也感兴趣，可以和我一起阅读下去。
起初的念头
我这个念头是在我刷短视频的时候冒出来的，我看到了差评硬件部的一个视频，讲解了主播是怎么把Openclaw接入他生活的方方面面，不管是个人习惯、医疗报告、工作经历、日常聊天，可以说几乎把自己生活的方方面面都有AI的介入，这不是最让我心动的，最让我感觉有意思的是他做了一个数据沉淀的动作。
他让AI保留他几乎所有聊天记录，日常报告和内容，在凌晨的时候去帮他整理对应的内容，最终产出一份基于聊天和习惯的AI报告，把这些信息给沉淀下来。这些都是他的日常动作，但是当真的遇到事情的时候，这些数字资产就开始发力了，比如给他提供一些医疗建议，就可以结合他平时的作息习惯和以前的病史去给他提供对应的建议。
那个时候我脑子像炸开了一样，突然想建立一个属于自己的长期记忆沉淀的AI Agent记忆系统，我手上刚刚好有我的Hermes Agent。
初次尝试
一开始我只是简单的了解了Hermes的记忆架构，基于这套架构我设计了最简单的记忆系统，就是把我很多原始在AI的帮助下整理成内容，然后放在Obsidian当中分文件夹保存，在Agent和我聊天过程中，如果遇到对应相关的话题可以去Obsidian当中搜索内容。
但是结果是糟糕的，这其实都不算数一个系统，而是一个简单的基于AI搜索关键信息的搜索器，不仅没办法很好的理解我的内容，而且还浪费很多上下文，因为它没有办法很好的判断相关信息的关联性，只是关键词匹配，如果匹配程度较高就会填充进上下文。
比如我让我的Hermes Agent去处理文档相关的工作，它不知道我课程内容的信息在飞书文档里面，应该是调用飞书的CLI去完成文档的内容修改和更新，但是他却在问我不知道是本地的文档还是在其他平台的文档，最终的结果就是它在Obsidian里面放了一个临时的文件。
初次体验是糟糕的，但是让我发现了一个关键问题，管理AI记忆尤其是长期记忆不是单纯的内容关键词匹配，肯定还有我不曾发现的内容在里面，所以我应该更深度的去了解AI Agent 记忆体系，不能说一无所获。
深度研究
深度学习一个知识是很有用的，让我发现了长期AI Agent记忆不是简单的数据堆砌，更重要的是数据分层，让我有了一个理念和我一开始是理解的东西发生了偏移。
以前我觉得AI才是那个系统的管理者，我们的数据是依附于AI去做处理和生成，因为我产生的这些内容是给它去使用的，天然的认为需要它去处理，但是后面发现AI只是数据的使用者真正的归属者应该是我们自己，我们的内容不应该依赖于某个AI或者系统，这点你看到后面就明白了。
这里面我自己其实是吃过亏的，最明显的就是写文章。
以前我会让AI大量参与我的文章生产，然后生成的文章我又会放回自己的文章仓库，后面再让AI基于这个文章仓库去学习我的写作风格。刚开始感觉很好，因为AI写出来越来越像我，但是用久了之后我发现一个问题，它学习的根本不完全是我，而是在学习以前AI模仿我的内容。
最后就形成了一个很奇怪的循环：AI生成内容，我保存下来，AI再学习这些内容，然后继续生成。时间长了之后，我自己的味道反而越来越少，文章越来越工整，也越来越像标准的AI内容。
这件事情对我影响其实挺大的，因为我后面做个人数据的时候就开始有意识地区分，什么是真正属于我的数据，什么是AI加工之后的数据。
比如我突然冒出来一个想法，我可能会跟Hermes说一大段很乱的话，这里面可能有犹豫、有重复，甚至前后说得不是特别清楚。如果让AI整理，它可能最后只给我留下一句话：
用户认为个人数据应该独立于具体AI系统存在。
这句话没有错，甚至总结得很好，但是它已经不是我当时的那个想法了。
我以后看到这句话，很难重新回忆起当时为什么突然想到这个问题、我当时在纠结什么、这个想法是怎么一步一步长出来的。所以现在我的想法是，这类属于个人思想、观点、反思的内容，原话本身就是数据的一部分，AI可以整理，但是不能用整理后的内容去覆盖原来的东西。
但是另外一些数据就完全不一样。
比如我在哪个城市工作、家庭有多少人、收入大概是多少、我现在使用什么设备，这些本身就是已经确定的事实。它真正有价值的是“这个事实是什么”，而不是我当时用了什么语气说出来。
这种数据完全可以让AI帮我浓缩、结构化，然后放到Obsidian里面。
所以我后面慢慢形成了一个很简单的想法：
事实可以被整理，思想尽量保留原貌，AI的理解单独作为派生数据存在。
再往后我研究Honcho、腾讯的Agent Memory这些东西的时候，我发现他们很多设计其实也在做类似的事情，只不过工程化程度更高。
比如原始对话是一层，从里面抽取出来的事实是一层，再往上形成场景、偏好、Persona或者Representation又是一层。针对这些数据你会发现层级越高，其实它们离原始数据也就越远，反过来说就是AI参与的程度也越高。
也是这个时候开始我开始重新理解自己的数据，以前觉得AI是数据的主人，现在才发现，其实自己才是数据的主人，AI只不过是是这些数据的使用者。
以后Hermes可以换，Honcho也可以换，甚至整个Agent体系都可能会发生变化，但是我过去几年真实留下来的个人事实、经历、决策和想法，它们是真实存在的，它们不会消失。
所以我现在把Obsidian当做了我的长期的数据底座，而不是AI模型的插件或者是某些工具的依附，它才是我需要重点打磨的东西。
Hermes只是现阶段帮我降低维护成本的入口，它负责帮我整理、分类、关联和调用；Honcho负责从长期交互里面慢慢推导我的偏好和行为模式；但是这些东西最终都只是围绕我的数据工作。
我的最终记忆分层
我把现在 Hermes 的记忆系统分成了四层，不同层级承担不同的作用，而且可信度也是逐层递减的。
1、Obsidian：我的核心数据资产
Obsidian 主要保存我自己的原始记录，以及经过我自己确认、整理之后的内容。这部分可信度最高，因为要么就是我自己的原始数据，要么就是我自己整理和确认过的事实。
比如我在什么地方工作、家庭情况、健康状态、我做过什么决定，或者我自己写下来的思考和记录。当然这里也不是绝对可信，因为即使是我自己保存下来的内容，也可能存在信息来源本身就不准确的问题。
但是它依然是整个系统里面最核心的一层。
因为这部分数据真正属于我，而不是属于 Hermes、Honcho 或者某个 AI。
2、Hermes 默认记忆：最近的状态和热数据
第二层就是 Hermes 自带的记忆系统，比如 USER.md、MEMORY.md 这些内容。
我把它理解成一种“热数据”，因为这一层和 AI 当前的交互距离最近，也最容易直接影响 Hermes 的行为，这里保存的更多是我最近的状态、当前正在做的事情、最近需要注意的规则，或者当前比较高频的一些信息。
这部分数据不是永久不变的，可能一周之后，其中一部分内容就应该被新增、删除或者修改。所以我更愿意把它理解成：
最近这个阶段的我。
它的价值不是长期沉淀，而是让 Hermes 在当前阶段能够快速知道我现在在做什么、最近关注什么、应该怎么跟我交互。
3、Honcho：长期习惯和偏好的推导
第三层就是 Honcho。
Honcho 和前面两层最大的区别是，这里面很多内容并不是我明确告诉它的事实，而是 AI 根据我长期的原始数据、聊天内容和行为慢慢推导出来的。
比如我是不是偏好低打扰的通知方式，是不是比较喜欢低维护的系统，在技术选型的时候更看重什么，或者长期有哪些比较稳定的习惯。这些很多时候并不是我主动总结出来的，而是 Honcho 在长期接触我的过程中逐渐形成的判断。
所以这部分的可信度会比前面低，因为它已经不是单纯记录“我说过什么”，而是在根据大量历史内容去判断“我是一个什么样的人”。
但这一层也是我非常需要的，因为它负责维护我的长期习惯和偏好，同时让整个记忆系统具备一定的自生长和自迭代能力。
我的原则是：
Honcho 可以给 AI 作为长期参考，但是不应该成为主要的事实影响源。
4、AI 结论发散：在现有数据上继续推导
第四层是我现在认为风险最高，但又不能完全缺失的一层，我把它叫做“AI 结论发散”。
这一层不是单纯从一句话里面提取偏好，而是基于现有的原始数据、长期记忆、关系图谱和已经形成的结论，再进一步做推导。
比如我过去做过 A、B、C 三个选择，Honcho 已经从这些行为里面发现了某种长期习惯。AI 可以继续结合其他数据思考：为什么我会形成这种习惯？在另外一些没有明确记录过的场景里面，我是不是也会表现出类似的倾向？
这部分的目的，是让 AI 不只是“记住我”，而是开始尝试从更多关系里面理解我，也让整个系统拥有进一步自我进化的可能。
但这一层也是最容易出现问题的。因为推导层级越多，距离我的原始数据就越远，出现误判的概率也越高。尤其现在 AI 在结合大量不同数据关系进行长期推导的时候，我觉得还没有成熟到可以完全相信。
未来
我现在这套东西虽然远远谈不上我在文章开头说的“完美自循环”，甚至可能在半年以后会被我我自己完全推翻推翻。但是我觉得很多时候开始比完美更重要，因为我已经有了一个可以开始运作的系统了。后面的差的只是让数据开始连续积累，然后再在真实使用中慢慢发现问题解决问题了。
现在如果你问我，真正成熟的AI记忆系统是怎么样的？我会回答你：其实我也不知道未来真正成熟的个人 Agent Memory 到底会是什么样，但是如果真的有那一天的到了，我也希望你能有够多的数据去喂养它，这才是我研究它的意义，我希望你也一样。
想学习更多 Hermes Agent 对应的内容，可以看我的教程。
