← Все проекты
Проект / Python

stephenschoettler/hermes-lcm: Hermes-LCM — плагин для потери контекста в агентах

Плагин для Hermes Agent, который сохраняет всю историю диалога без потерь, даже когда контекст переполняется.

Плагин заменяет стандартный компрессор контекста в Hermes Agent на DAG-движок с иерархическим сжатием. Каждое сообщение сохраняется в SQLite. При переполнении контекста создаются многоуровневые сводки (от детальных до кратких), но исходные данные остаются...

★ 16 Python ↑ 2 за 24ч Форки 0 Issue 0 Оценка 7/10 Карточка проверена

Для кого это

Для разработчиков, которые работают с долгими диалогами AI-агентов и хотят избежать потери важных деталей при сжатии контекста.

Проблема / задача

Когда контекст агента переполняется, стандартные системы сжатия заменяют вашу беседу на плоское, упрощённое резюме. Детали теряются, модель начинает ошибаться в воспоминаниях, а вернуться к исходным сообщениям невозможно.

Как это работает

Плагин заменяет стандартный компрессор контекста в Hermes Agent на DAG-движок с иерархическим сжатием. Каждое сообщение сохраняется в SQLite. При переполнении контекста создаются многоуровневые сводки (от детальных до кратких), но исходные данные остаются доступными. Агент получает специальные инструменты для поиска и раскрытия сжатых фрагментов.

Что видно по README

Это Python-плагин для фреймворка Hermes Agent, реализующий lossless context management (LCM) — подход из научной статьи 2026 года. Вместо удаления старых сообщений он строит иерархическое дерево сводок, сохраняя всё в локальной базе. Агент может «вернуться» к любому сжатому фрагменту через специальные команды.

Ключевые возможности

Иммутабельное хранилище всех сообщений в SQLiteИерархическое DAG-сжатие (минуты → часы → дни)Три уровня эскалации сжатия: от детального до гарантированного усеченияИнструменты агента для поиска и раскрытия сжатых данных (lcm_grep, lcm_expand)Обработка больших выводов инструментов с внешним сохранениемФильтрация сессий по шаблонам

Технологии

PythonSQLiteGo

Интересный факт

Проект вдохновлён научной статьей февраля 2026 года — автор реализовал концепцию из будущей публикации.

С чего начать

  • Установите плагин в среду Hermes Agent
  • Настройте context.engine: lcm в конфигурации
  • Используйте команды lcm_grep, lcm_expand в диалоге с агентом

Оценка GitRadar

Удобство
7/10
Свежесть
9/10
Перспектива
8/10
Монетизация
4/10
Общая оценка
7/10

Вердикт GitRadar

Стоит попробовать, если вы столкнулись с потерей контекста в Hermes Agent. Это узкоспециализированный, но качественно сделанный плагин с 200+ тестами и нулевыми зависимостями.

Наблюдения по обновлениям

Проект свежий (16 звёзд, 0 форков), активно развивается, есть CI/CD и релизы.

Что мы проверили

Карточка собрана по данным GitHub, README и структуре репозитория. Это не официальная документация проекта.

Исходный репозиторий
https://github.com/stephenschoettler/hermes-lcm
Создан на GitHub
7 апреля 2026 г.
Последнее обновление репо
7 апреля 2026 г.
Последняя проверка GitRadar
7 апреля 2026 г.
Изученные файлы
README.md, tokens.py, session_patterns.py, __init__.py, escalation.py, externalize.py

FAQ

Что это такое?

Плагин для Hermes Agent, который сохраняет всю историю диалога без потерь при сжатии контекста.

Для кого подходит?

Для разработчиков, которые используют Hermes Agent для длинных диалогов и хотят избежать потери деталей.

Источники

  • GitHub исходный код и активность
  • README описание, ссылки, стартовые материалы

Нужна помощь с stephenschoettler/hermes-lcm?

Если проект подходит под ваш сценарий, можем помочь с установкой, интеграцией, доработкой или аккуратным форком под вашу инфраструктуру.