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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clitelegramdiscord 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_detailscodex_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
3向 sessions 添加 title
4title 上添加唯一索引(允许 NULL,非 NULL 必须唯一)
5添加计费列:cache_read_tokenscache_write_tokensreasoning_tokensbilling_providerbilling_base_urlbilling_modeestimated_cost_usdactual_cost_usdcost_statuscost_sourcepricing_version
6向 messages 添加推理列:reasoningreasoning_detailscodex_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.dbSessionDB 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 ORdocker OR kubernetes任一词
布尔 NOTpython 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:

  • idsession_idroletimestamp
  • snippet — 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)
  • sourcemodelsession_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 ANDhello

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