会话存储

Hermes Agent 使用 SQLite 数据库（~/.hermes/state.db）在 CLI 和网关会话之间持久化会话元数据、完整消息历史和模型配置。这替代了之前每个会话使用 JSONL 文件的方式。

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（content + tool_name + tool_calls）
├── messages_fts_trigram  — FTS5 虚拟表，使用三元组分词器（CJK / 子字符串搜索）
├── state_meta            — 键/值元数据表
└── schema_version        — 追踪迁移状态的单行表

关键设计决策：

• WAL 模式 — 支持并发读取 + 单写入（网关多平台）
• FTS5 虚拟表 — 跨所有会话消息的快速文本搜索
• 会话血缘 — 通过 parent_session_id 链实现（压缩触发的会话拆分）
• 来源标签 — cli、telegram、discord 等，用于平台过滤
• 批量运行器和强化学习轨迹不存储在此处（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,
    api_call_count INTEGER DEFAULT 0,
    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_content TEXT,
    reasoning_details TEXT,
    codex_reasoning_items TEXT,
    codex_message_items TEXT
);

CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_messages_session ON messages(session_id, timestamp);

说明：

• tool_calls 以 JSON 字符串存储（工具调用对象的序列化列表）
• reasoning_details、codex_reasoning_items 和 codex_message_items 以 JSON 字符串存储
• reasoning 存储支持推理功能的提供商暴露的原始推理文本
• 时间戳为 Unix epoch 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 表保持同步，分别在 INSERT、UPDATE、DELETE 时触发：

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 版本与迁移

当前 Schema 版本：11

schema_version 表存储单个整数。简单的列添加通过 _reconcile_columns() 声明式处理（对比实时列与 SCHEMA_SQL 并 ADD 缺失的列）。版本门控链保留给数据迁移以及无法声明式表达的索引/FTS 变更：

版本	变更
1	初始 Schema（sessions、messages、FTS5）
2	为 messages 添加 finish_reason 列
3	为 sessions 添加 title 列
4	为 title 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	为 messages 添加推理列：reasoning、reasoning_details、codex_reasoning_items
7	为 messages 添加 reasoning_content 列
8	为 sessions 添加 api_call_count 列
9	为 messages 添加 codex_message_items 列，用于 Codex Responses 消息 id/阶段重放
10	添加 messages_fts_trigram 虚拟表（CJK / 子字符串搜索的三元组分词器）并回填现有行
11	重新索引 messages_fts 和 messages_fts_trigram 以覆盖 tool_name + tool_calls，从外部内容模式切换为内联模式；删除旧触发器并回填每条消息行

声明式列添加使用 ALTER TABLE ADD COLUMN 包裹在 try/except 中，以处理列已存在的情况（幂等）。每个成功的迁移块完成后版本号递增。

写入竞争处理

多个 Hermes 进程（网关 + CLI 会话 + worktree Agent）共享同一个 state.db。SessionDB 类通过以下方式处理写入竞争：

• 较短的 SQLite 超时（1 秒）而非默认的 30 秒
• 应用层重试，带随机抖动（20-150ms，最多重试 15 次）
• BEGIN IMMEDIATE 事务，在事务开始时暴露锁竞争
• 周期性 WAL 检查点，每 50 次成功写入执行一次（PASSIVE 模式）

这避免了"车队效应"——SQLite 确定性的内部退避会导致所有竞争写入者在相同时间间隔重试。

_WRITE_MAX_RETRIES = 15
_WRITE_RETRY_MIN_S = 0.020   # 20ms
_WRITE_RETRY_MAX_S = 0.150   # 150ms
_CHECKPOINT_EVERY_N_WRITES = 50

常用操作

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,  # 或前一个会话 ID（用于血缘追踪）
)

# 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="Here's the answer...",
    tool_calls=[{"id": "call_1", "function": {"name": "terminal", "arguments": "{}"}}],
    token_count=150,
    finish_reason="stop",
    reasoning="Let me think about this...",
)

获取消息

# 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 重放）
conversation = db.get_messages_as_conversation("sess_abc123")
# 返回：[{"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", ...}]

会话标题

# 设置标题（非 NULL 标题中必须唯一）
db.set_session_title("sess_abc123", "Fix Docker Build")

# 按标题解析（返回血缘中最近的会话）
session_id = db.resolve_session_by_title("Fix Docker Build")

# 自动生成血缘中的下一个标题
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 FTS5 查询语法，并自动清洗用户输入。

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	排除某词
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"])

# 排除网关会话
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

每条结果包含：

• id、session_id、role、timestamp
• snippet — FTS5 生成的片段，匹配部分带 >>>match<<< 标记
• context — 匹配前后各 1 条消息（内容截断至 200 字符）
• source、model、session_started — 来自父会话

_sanitize_fts5_query() 方法处理边界情况：

• 去除不匹配的引号和特殊字符
• 将含连字符的词用引号括起（chat-send → "chat-send"）
• 删除悬挂的布尔运算符（hello AND → hello）

会话血缘

会话可以通过 parent_session_id 形成链条。当上下文压缩触发网关中的会话拆分时会发生这种情况。

查询：查找会话血缘

-- 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：最近会话及预览

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 数
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 使用量最高的会话
SELECT id, title, model, input_tokens + output_tokens AS total_tokens,
       estimated_cost_usd
FROM sessions
ORDER BY total_tokens DESC
LIMIT 10;

导出与清理

# 导出单个会话（含消息）
data = db.export_session("sess_abc123")

# 导出所有会话（含消息），以字典列表形式返回
all_data = db.export_all(source="cli")

# 删除旧会话（仅限已结束的会话）
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")

# 删除会话及所有消息
db.delete_session("sess_abc123")

数据库位置

默认路径：~/.hermes/state.db

此路径由 hermes_constants.get_hermes_home() 派生，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）均位于同一目录下。