Hermes Agent
TL;DR
| Engram | Hermes Agent | |
|---|---|---|
| 철학 | 인간 소유, 파일 우선 프로토콜 (자동화 선택) | 자율형 상시 활성 메모리 |
| 저장소 | .agents/.engram/에 정의된 Markdown 파일 | MEMORY.md + USER.md (엄격한 문자 제한) |
| 쓰기 모델 | 기본적으로 인간 승인 (A/B/C 게이트, 규칙을 통한 자동화 가능) | 에이전트가 자율적으로 기록 |
| 재현 | 온디맨드: engram load "<task>"가 관련 파일을 주입 | 상시 활성화: 세션마다 핵심 파일이 system prompt에 고정됨 |
| 벡터 검색 | 선택적 로컬 sqlite-vec (결정론적, 임베딩 지원 없음) | 외부 제공업체 통함 (예: agentmemory — BM25 + 벡터) |
| 크로스 에이전트 | 파일을 읽을 수 있는 모든 에이전트가 Engram 메모리를 소비 가능 | Hermes 코어는 단일 에이전트, agentmemory 플러그인을 통한 크로스 에이전트 |
| 이식성 | Git 네이티브, 오프라인 우선, 일반 Markdown | 로컬 파일, 외부 제공업체는 클라우드 종속을 추가할 수 있음 |
| 오버헤드 | 데몬 없음, 저장 규율 필요 (자동화되지 않은 경우) | 서버 프로세스 + 뷰어 UI, REST API, MCP 서버 |
저장소 형식
Engram은 각 메모리를 YAML frontmatter, 해시 무결성 검사 및 선택적 종속성 그래프(depends_on)가 포함된 유형이 정의된 Markdown 파일로 저장합니다. JSON 인덱스, 그래프 및 sqlite-vec 사이드카는 가속 레이어 역할을 하며, Markdown이 신뢰할 수 있는 소스입니다.
Hermes는 모든 영구 메모리를 제한이 있는 두 개의 파일로 압축합니다:
~/.hermes/memories/MEMORY.md— 에이전트 메모, 2,200자로 제한~/.hermes/memories/USER.md— 사용자 프로필, 1,375자로 제한
엄격한 문자 제한으로 인해 에이전트는 정보를 축적하기보다 정리해야 합니다. 세션 기록은 SQLite FTS5를 통해 검색할 수 있습니다.
쓰기 모델
Engram — 기본적으로 명시적인 인간 게이트가 작동합니다. 에이전트가 후보를 제안하면 인간이 승인해야 디스크에 기록됩니다. 보안 정보 및 prompt-injection 검사는 저장 시 실행됩니다. 사용자는 응답이 완료될 때 제안된 새 메모리를 자동으로 저장하는 규칙을 설정하여 이 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
Hermes — 자율형. 에이전트가 무엇을 언제 쓸지 결정하며 문자 제한에 의해서만 통제됩니다. 코어 루프에는 인간의 승인이 없습니다.
재현 모델
Engram — 온디맨드 라우팅. engram load "<task>"는 태그, 유형, 최신성, 그래프 및 선택적 벡터 신호별로 후보 순위를 다시 매긴 다음 요약 팩(기본값: 8개 파일)을 컨텍스트에 주입합니다.
Hermes — 항상 활성화된 주입. 핵심 파일은 세션 시작 시 system prompt에 고정됩니다. 선택적 외부 제공업체(예: agentmemory)는 각 LLM 실행 전에 사전 가져오기를 실행하고 실행 후에 동기화합니다.
어떤 것을 사용해야 할까
감사 가능하고 인간이 검토한 메모리, Git을 통한 팀 공유, 개인 정보 보호 보장 또는 도구 전반에서 에이전트와 무관한 이식성이 필요한 경우 Engram을 사용하십시오. (사용자 정의 규칙을 통해 저장을 자동화하는 옵션 포함)
저장 규율 없이 자동으로 메모가 누적되기를 원하거나, 상시 컨텍스트 주입이 필요하거나, 뷰어, REST API 및 플러그형 벡터 백엔드가 포함된 더 풍부한 런타임을 선호하는 경우 Hermes를 사용하십시오.