Hermes Agent 的长期记忆层使用 SQLite FTS5（Full-Text Search 5）作为搜索引擎，实现了毫秒级的记忆检索。
为什么选择 FTS5？
- 零依赖：SQLite 内置于 Python 标准库
- 高性能：百万级文档毫秒级搜索
- 轻量级：数据库文件通常只有几十 MB
- 全文搜索：支持中文分词、模糊匹配、短语搜索
索引策略
我们将记忆分为三种索引类型：内容索引（存储原始文本）、元数据索引（存储标签和时间戳）、向量索引（存储 embedding 向量）。FTS5 负责前两种，向量搜索使用余弦相似度。
性能优化
通过批量写入事务合并，记忆引擎的写入延迟降低了 60%。通过预编译查询语句，读取延迟降低到 5ms 以内。