HMR v1.5 — Hestia Memory Runtime

English version: README_EN.md

持续认知运行时，为长期运行的 AI 系统而生。

安装

pip install pydantic numpy

# 推荐（更好的语义理解，选其一）
pip install openai              # OpenAI Embedding
pip install sentence-transformers  # 本地模型，无需 API Key

快速开始

from hmr.core.hmr import HMR

hmr = HMR(storage_path="./my_project")

hmr.ingest("IPC 应使用异步消息队列", memory_type="concept", title="IPC 设计原则")
hmr.save_runtime_state(goal="设计调度器", plan=["研究", "设计", "实现"])

# 重启后完整恢复
hmr2 = HMR(storage_path="./my_project")
state = hmr2.restore_runtime_state()
result = hmr2.recall(query="调度器 IPC 设计")

目录结构

hmr/
├── core/
│   ├── models.py          数据结构
│   └── hmr.py             主引擎
├── engines/
│   ├── semantic.py        语义检索
│   ├── runtime_state.py   运行时状态持久化
│   ├── recall.py          主动召回
│   ├── temporal.py        SM-2 遗忘曲线
│   ├── jit_compiler.py    多步推理检索
│   ├── lifecycle.py       自动压缩/剪枝
│   └── scheduler.py       策略调度 + 热缓存
├── storage/
│   ├── memory_fs.py       文件系统存储
│   └── vector_store.py    向量索引（持久化）
└── graph/
    ├── cwg.py             认知工作图
    └── memory_graph.py    实体/因果图

文档

详见 docs/ 目录：

• USER_MANUAL_CN.md — 中文操作手册
• USER_MANUAL_EN.md — English User Manual
• BUGFIX_CN.md — v1.1 修复说明
• ARCHITECTURE_CN.md— 系统架构
• API_CN.md — API 参考

OpenClaw 集成

HMR 可作为 OpenClaw agent 的持久记忆后端，给 agent 加上跨会话记忆。

OpenClaw agent  ──HTTP──▶  HMR 服务 (service/server.py)  ──▶  HMR
   hmr-memory skill            127.0.0.1:8077

三步接入：

1. 启动 HMR 记忆服务：

   pip install fastapi uvicorn
   cd service
   python server.py

   详见 service/README.md。

2. 安装 OpenClaw skill（已发布在 ClawHub）：

   openclaw skills install hmr-memory

3. 测试：

   openclaw agent --message "记住我喜欢用 Python"
   openclaw agent --message "我喜欢什么编程语言？"

   第二句能答出 Python 即接入成功。

skill 源码：hmr-memory-skill

许可证

MIT License