会话存储
Hermes Agent 使用 SQLite 数据库(~/.hermes/state.db)在 CLI 和 Gateway 会话中持久化会话元数据、完整消息历史和模型配置。这取代了之前的每会话 JSONL 文件方式。
源文件:hermes_state.py
架构概览
~/.hermes/state.db (SQLite, WAL 模式)
├── sessions — 会话元数据、Token 计数、计费
├── messages — 每个会话的完整消息历史
├── messages_fts — FTS5 虚拟表用于全文搜索
└── schema_version — 单行表跟踪迁移状态
关键设计决策:
- WAL 模式用于并发读取器 + 一个写入器(Gateway 多平台)
- FTS5 虚拟表用于跨所有会话消息的快速文本搜索
- 会话谱系通过
parent_session_id链(压缩触发的拆分) - 来源标记(
cli、telegram、discord等)用于平台过滤 - 批处理运行器和 RL 轨迹不存储在此处(独立系统)
SQLite Schema
Sessions 表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS sessions (
id TEXT PRIMARY KEY,
source TEXT NOT NULL,
user_id TEXT,
model TEXT,
model_config TEXT,
system_prompt TEXT,
parent_session_id TEXT,
started_at REAL NOT NULL,
ended_at REAL,
end_reason TEXT,
message_count INTEGER DEFAULT 0,
tool_call_count INTEGER DEFAULT 0,
input_tokens INTEGER DEFAULT 0,
output_tokens INTEGER DEFAULT 0,
cache_read_tokens INTEGER DEFAULT 0,
cache_write_tokens INTEGER DEFAULT 0,
reasoning_tokens INTEGER DEFAULT 0,
billing_provider TEXT,
billing_base_url TEXT,
billing_mode TEXT,
estimated_cost_usd REAL,
actual_cost_usd REAL,
cost_status TEXT,
cost_source TEXT,
pricing_version TEXT,
title TEXT,
FOREIGN KEY (parent_session_id) REFERENCES sessions(id)
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_source ON sessions(source);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_parent ON sessions(parent_session_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_started ON sessions(started_at DESC);
CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_title_unique
ON sessions(title) WHERE title IS NOT NULL;
Messages 表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS messages (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
session_id TEXT NOT NULL REFERENCES sessions(id),
role TEXT NOT NULL,
content TEXT,
tool_call_id TEXT,
tool_calls TEXT,
tool_name TEXT,
timestamp REAL NOT NULL,
token_count INTEGER,
finish_reason TEXT,
reasoning TEXT,
reasoning_details TEXT,
codex_reasoning_items TEXT
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_messages_session ON messages(session_id, timestamp);
注意:
tool_calls存储为 JSON 字符串(序列化的工具调用对象列表)reasoning_details和codex_reasoning_items存储为 JSON 字符串reasoning存储暴露推理内容的提供商的原始推理文本- 时间戳是 Unix 纪元浮点数(
time.time())
FTS5 全文搜索
CREATE VIRTUAL TABLE IF NOT EXISTS messages_fts USING fts5(
content,
content=messages,
content_rowid=id
);
FTS5 表通过三个触发器与 messages 表的 INSERT、UPDATE 和 DELETE 同步:
CREATE TRIGGER IF NOT EXISTS messages_fts_insert AFTER INSERT ON messages BEGIN
INSERT INTO messages_fts(rowid, content) VALUES (new.id, new.content);
END;
CREATE TRIGGER IF NOT EXISTS messages_fts_delete AFTER DELETE ON messages BEGIN
INSERT INTO messages_fts(messages_fts, rowid, content)
VALUES('delete', old.id, old.content);
END;
CREATE TRIGGER IF NOT EXISTS messages_fts_update AFTER UPDATE ON messages BEGIN
INSERT INTO messages_fts(messages_fts, rowid, content)
VALUES('delete', old.id, old.content);
INSERT INTO messages_fts(rowid, content) VALUES (new.id, new.content);
END;
Schema 版本和迁移
当前 Schema 版本:6
schema_version 表存储一个整数。初始化时,_init_schema() 检查当前版本并按顺序应用迁移:
| 版本 | 变更 |
|---|---|
| 1 | 初始 Schema(sessions、messages、FTS5) |
| 2 | 向 messages 添加 finish_reason 列 |
| 3 | 向 sessions 添加 title 列 |
| 4 | 在 title 上添加唯一索引(允许 NULL,非 NULL 必须唯一) |
| 5 | 添加计费列:cache_read_tokens、cache_write_tokens、reasoning_tokens、billing_provider、billing_base_url、billing_mode、estimated_cost_usd、actual_cost_usd、cost_status、cost_source、pricing_version |
| 6 | 向 messages 添加推理列:reasoning、reasoning_details、codex_reasoning_items |
每个迁移使用 ALTER TABLE ADD COLUMN 包装在 try/except 中以处理列已存在的情况(幂等)。版本号在每次成功迁移块后递增。
写入竞争处理
多个 Hermes 进程(Gateway + CLI 会话 + 工作树 Agent)共享一个 state.db。SessionDB 类通过以下方式处理写入竞争:
- 短 SQLite 超时(1 秒)而非默认 30 秒
- 应用级重试带随机抖动(20-150ms,最多 15 次重试)
- BEGIN IMMEDIATE 事务在事务开始时暴露锁竞争
- 定期 WAL 检查点每 50 次成功写入(PASSIVE 模式)
这避免了 SQLite 确定性内部退避导致所有竞争写入者以相同间隔重试的"车队效应"。
_WRITE_MAX_RETRIES = 15
_WRITE_RETRY_MIN_S = 0.020 # 20ms
_WRITE_RETRY_MAX_S = 0.150 # 150ms
_CHECKPOINT_EVERY_N_WRITES = 50
常见操作
初始化
from hermes_state import SessionDB
db = SessionDB() # 默认:~/.hermes/state.db
db = SessionDB(db_path=Path("/tmp/test.db")) # 自定义路径
创建和管理会话
# 创建新会话
db.create_session(
session_id="sess_abc123",
source="cli",
model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
user_id="user_1",
parent_session_id=None, # 或谱系中的前一个会话 ID
)
# 结束会话
db.end_session("sess_abc123", end_reason="user_exit")
# 重新打开会话(清除 ended_at/end_reason)
db.reopen_session("sess_abc123")
存储消息
msg_id = db.append_message(
session_id="sess_abc123",
role="assistant",
content="这是答案...",
tool_calls=[{"id": "call_1", "function": {"name": "terminal", "arguments": "{}"}}],
token_count=150,
finish_reason="stop",
reasoning="让我想想这个...",
)
检索消息
# 带所有元数据的原始消息
messages = db.get_messages("sess_abc123")
# OpenAI 对话格式(用于 API 回放)
conversation = db.get_messages_as_conversation("sess_abc123")
# 返回:[{"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", ...}]
会话标题
# 设置标题(在非 NULL 标题中必须唯一)
db.set_session_title("sess_abc123", "Fix Docker Build")
# 按标题解析(返回谱系中最新的)
session_id = db.resolve_session_by_title("Fix Docker Build")
# 自动生成谱系中的下一个标题
next_title = db.get_next_title_in_lineage("Fix Docker Build")
# 返回:"Fix Docker Build #2"
全文搜索
search_messages() 方法支持带自动用户输入清理的 FTS5 查询语法。
基本搜索
results = db.search_messages("docker deployment")
FTS5 查询语法
| 语法 | 示例 | 含义 |
|---|---|---|
| 关键词 | docker deployment | 两个词(隐式 AND) |
| 引号短语 | "exact phrase" | 精确短语匹配 |
| 布尔 OR | docker OR kubernetes | 任一词 |
| 布尔 NOT | python NOT java | 排除词 |
| 前缀 | deploy* | 前缀匹配 |
过滤搜索
# 仅搜索 CLI 会话
results = db.search_messages("error", source_filter=["cli"])
# 排除 Gateway 会话
results = db.search_messages("bug", exclude_sources=["telegram", "discord"])
# 仅搜索用户消息
results = db.search_messages("help", role_filter=["user"])
搜索结果格式
每个结果包含:
id、session_id、role、timestampsnippet— FTS5 生成的带>>>match<<<标记的片段context— 匹配前后各 1 条消息(内容截断到 200 字符)source、model、session_started— 来自父会话
_sanitize_fts5_query() 方法处理边缘情况:
- 剥离不匹配的引号和特殊字符
- 将连字符词包裹在引号中(
chat-send→"chat-send") - 移除悬空的布尔运算符(
hello AND→hello)
会话谱系
会话可以通过 parent_session_id 形成链。这发生在 Gateway 中上下文压缩触发会话拆分时。
查询:查找会话谱系
-- 查找会话的所有祖先
WITH RECURSIVE lineage AS (
SELECT * FROM sessions WHERE id = ?
UNION ALL
SELECT s.* FROM sessions s
JOIN lineage l ON s.id = l.parent_session_id
)
SELECT id, title, started_at, parent_session_id FROM lineage;
-- 查找会话的所有后代
WITH RECURSIVE descendants AS (
SELECT * FROM sessions WHERE id = ?
UNION ALL
SELECT s.* FROM sessions s
JOIN descendants d ON s.parent_session_id = d.id
)
SELECT id, title, started_at FROM descendants;
查询:带预览的最近会话
SELECT s.*,
COALESCE(
(SELECT SUBSTR(m.content, 1, 63)
FROM messages m
WHERE m.session_id = s.id AND m.role = 'user' AND m.content IS NOT NULL
ORDER BY m.timestamp, m.id LIMIT 1),
''
) AS preview,
COALESCE(
(SELECT MAX(m2.timestamp) FROM messages m2 WHERE m2.session_id = s.id),
s.started_at
) AS last_active
FROM sessions s
ORDER BY s.started_at DESC
LIMIT 20;
查询:Token 使用统计
-- 按模型统计总 Token
SELECT model,
COUNT(*) as session_count,
SUM(input_tokens) as total_input,
SUM(output_tokens) as total_output,
SUM(estimated_cost_usd) as total_cost
FROM sessions
WHERE model IS NOT NULL
GROUP BY model
ORDER BY total_cost DESC;
-- Token 使用最高的会话
SELECT id, title, model, input_tokens + output_tokens AS total_tokens,
estimated_cost_usd
FROM sessions
ORDER BY total_tokens DESC
LIMIT 10;
导出和清理
# 导出带消息的单个会话
data = db.export_session("sess_abc123")
# 导出所有会话(带消息)为字典列表
all_data = db.export_all(source="cli")
# 删除旧会话(仅已结束的会话)
deleted_count = db.prune_sessions(older_than_days=90)
deleted_count = db.prune_sessions(older_than_days=30, source="telegram")
# 清除消息但保留会话记录
db.clear_messages("sess_abc123")
# 删除会话和所有消息
db.delete_session("sess_abc123")
数据库位置
默认路径:~/.hermes/state.db
这来自 hermes_constants.get_hermes_home(),默认解析为 ~/.hermes/,或 HERMES_HOME 环境变量的值。
数据库文件、WAL 文件(state.db-wal)和共享内存文件(state.db-shm)都在同一目录中创建。
📝 本文由 AI 翻译,如有疑问请参考英文原版