hindsight通过知识图谱实现跨会话长期记忆，需v0.7.0+版本、python 3.10+环境，经memory reset与setup配置本地嵌入模式，接入llm后绑定api key方可激活自动记忆功能。
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你反复告诉Hermes电商项目用的是FastAPI+PostgreSQL，它下次却推荐Django；你说过拒绝写单元测试，它仍坚持生成test文件——这不是AI不听话，是内置记忆早被2200字符硬上限卡死，且缺乏时间戳和冲突消解机制。Hindsight能自动从每轮对话中抽实体、关系与时间戳，建知识图谱，在每次响应前把相关记忆注入system prompt，真正实现跨会话长期记忆。
确认Hermes版本与环境准备
运行hermes --version，确保输出为v0.7.0或更高。低于此版本无法启用Hindsight插件接口。
检查Python环境：Hindsight本地嵌入模式需Python 3.10+，并已安装pip。若未安装，执行curl -sSL https://install.python-poetry.com | python3补全基础工具链。
【必须关闭其他Agent实例】，否则配置过程中可能出现memory lock错误，导致bank_id初始化失败。
执行记忆系统重置与向导启动
第一步：清空旧记忆残留。在终端运行hermes memory reset --force，该命令会删除~/.hermes/memories/下所有MEMORY.md和USER.md文件。
第二步：启动交互式配置向导：hermes memory setup。此时终端将列出Provider选项，光标默认停在第一项，按↓键直到高亮显示hindsight - API key/local，回车确认。
第三步：选择部署模式。向导提示Select deployment mode时，务必选Local Embedded——这是唯一支持自动遗忘、反思合成与本地知识图谱持久化的模式。选错将退回云端API调用，失去数据主权。
配置Hindsight本地运行依赖
向导自动拉取Hindsight本地服务组件，下载约200MB依赖包。网络波动可能导致中断，若卡在Downloading hindsight-core...超90秒，按Ctrl+C后重试，无需手动清理缓存。
依赖安装完成后，终端会提示✅ Hindsight engine initialized。此时不要关闭终端，它正在后台启动本地向量服务，端口默认为8081。
验证服务状态：新开一个终端窗口，执行curl http://localhost:8081/health。返回{"status":"ok","version":"0.4.2"}即表示服务就绪。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
接入外部LLM完成记忆闭环
方法一：使用DeepSeek（推荐）
在向导的LLM Endpoint字段填入https://api.deepseek.com/v1，模型名输入deepseek-v4-flash，粘贴你的DeepSeek Fine-Grained Token。注意Token权限必须包含model:inference，否则Hindsight抽取事实时会报403 Forbidden。
方法二：使用本地Ollama模型
Endpoint填http://localhost:11434/api/chat，模型名填llama3.1:8b（需提前运行ollama pull llama3.1:8b）。若响应延迟超过8秒，Hindsight会跳过反思步骤，仅做基础存储。
方法三：跳过LLM直连（仅限调试）
向导中输入skip-llm可强制启用规则引擎模式。此模式不依赖大模型，但无法提取隐含关系，仅保存显性实体与时间戳，适合验证基础流程是否通畅。
注册Hindsight账号并绑定API Key
打开浏览器访问https://ui.hindsight.vectorize.io/connect，用GitHub账号一键登录。免费账户默认提供每月5000次记忆抽取配额，够日常高频使用。
登录后点击Generate New Key，复制生成的Key（以hsk_开头的字符串）。回到终端向导界面，粘贴该Key并回车。
向导最后一步显示✅ Provider configured successfully后，立刻执行hermes memory status。若看到bank_id、auto-recall: true、auto-retain: true三项均为绿色状态，说明Hindsight已激活并开始监听新对话。
