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会学习的记忆：知识图谱+反思沉淀，LongMemEval 94.6%
Vectorize 出品、Hermes 官方默认长期记忆 provider（GitHub 19,820★，MIT）：生物模拟结构 World + Experiences + Mental Models（反思沉淀），实体/关系/时序 + 稀疏/稠密双向量；Hermes 内 hindsight_retain/recall/reflect 三工具（reflect 跨记忆综合独有）；LongMemEval 94.6% 官方可复现最高分。
解决什么场景？
上手难度如何？
Hermes 内 hermes memory setup 选 hindsight 一条命令（本地模式需装 hindsight-all 嵌入式 PostgreSQL + 配 LLM key，3/5）
输出稳定吗？
benchmark 官方可复现非自报；检索路径无 LLM 依赖（100–600ms）；但社区较小（~2 万星）生态年轻、每查询喂给答案 LLM 约 8,192 token 偏高
免费额度够用吗？
Token 成本高吗？
| 工具 | 平台 | 评分 | 上手 | 稳定 | 免费额度 |
|---|---|---|---|---|---|
| Hermes Hindsight当前 | Hermes Skills | 3.6 | 2/5 | 4/5 | 自托管完全免费（MIT + Docker + 嵌入式 PostgreSQL，本地模式零订阅费）；云托管送免费 credits 起步、30 天存储免费 |
| Supermemory | Hermes Skills | 3.6 | — | — | — |
| Mem0 | Dify | 3.4 | — | — | — |
| claude-mem | Claude Skills | 3.2 | — | — | — |