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Hermes Memory Gap Analysis

Stand: 2026-05-30

Ist-Zustand

Bereich Status Bewertung
Native MEMORY.md aktiv/vorbereitet geeignet fuer Agent-Verhalten und dauerhafte Hinweise
Native USER.md aktiv/vorbereitet geeignet fuer User-Praeferenzen
SQLite State vorhanden Basis fuer Sessions und FTS
Session Search vorbereitet braucht regelmaessige Tests mit echten Sessions
Skills vorbereitet Skill Candidates vorhanden, keine Auto-Ausfuehrung
Learning Loop vorbereitet/unklar nicht produktiv freigegeben
Obsidian Retrieval aktiv kuratierte Knowledge Source
Qdrant Semantic Memory aktiv Collection lanstyle_obsidian_memory
Gateway Retrieval aktiv fuer /voice/message noch nicht fuer alle Kanaele

Zielbild vs Gap

Zielbild Status Gap
Session Memory teilweise Session-Zusammenfassungen und Retention fehlen
Long-Term Memory teilweise Obsidian/Qdrant aktiv, Native Memory Governance noch jung
Semantic Retrieval aktiv Reindex nach Frontmatter-Update noch offen
Importance Scoring geplant noch kein Score-Feld im Indexer erzwungen
Memory Consolidation offen keine automatische Verdichtung von Sessions zu Obsidian-Kandidaten
Memory Expiration geplant Frontmatter/Metadaten vorgesehen, nicht enforced
User Profiles vorbereitet USER.md vorhanden, Rollen-/Tenant-Mapping noch nicht tief
Team Profiles offen Teams/User-Kontext nur konzeptionell
Infrastructure Knowledge aktiv Obsidian/Qdrant plus MkDocs
Conversation Summaries offen noch kein stabiler Summarizer-Workflow

Reifegrad

Ebene Reifegrad
Knowledge Retrieval produktionsnah
Native Agent Memory Pilot
Skills Preview
Learning Loop nicht produktiv
Multi-User Memory Governance vorbereitet

Empfohlene naechste Schritte

  1. Authentifizierten Memory-Test ueber Gateway wiederholen.
  2. Session-Summary-Format definieren.
  3. Memory-Kandidaten automatisch als interpreted in Obsidian-Inbox ablegen, nicht direkt confirmed.
  4. Importance-/Retention-Felder in Indexer und Obsidian-Vorlagen nachziehen.
  5. Skill-Ausfuehrung erst nach Review/Approval erlauben.

Phase-3-Pilot

hermes_session_summary_preview ist als read-only Preview-Tool vorbereitet. Es erzeugt Summary und Memory Candidates, speichert aber nichts dauerhaft. Kandidaten enthalten:

  • Typ
  • Textauszug
  • importance_score
  • confidence=interpreted
  • requires_review=true
  • Review-/Delete-/Correction-Hinweise