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Holographic

Memória de fatos offline para o Hermes Agent: um repositório SQLite com busca por palavras-chave, pontuações de confiança, histórico de fatos e recuperação vetorial holográfica.

Análise de Sheela · Atualizado

Ver no GitHub Código aberto

Nossa nota

3.6/5

Holographic é a escolha cuidadosa e offline para usuários do Hermes que querem um repositório de fatos auditável, mas é um plugin com um só mantenedor, sem benchmark padrão e pouco útil fora do Hermes.

O que é Holographic?

Holographic é um provedor de memória para o Hermes Agent, da Nous Research. Ele guarda fatos em um arquivo SQLite local e os recupera antes de cada turno usando busca por palavras-chave FTS5, nomes de entidades, pontuações de confiança e HRR (representações reduzidas holográficas, um jeito de combinar palavras em vetores de tamanho fixo com álgebra simples). Por padrão, não faz chamadas de rede nem a modelos.

Ele vinha no núcleo do Hermes até o Hermes v0.21.7 remover a cópia embutida em 11 de outubro de 2026. A Nous Research o passou para um mantenedor da comunidade, itpartypattaya, que o publica como o plugin de catálogo chamado holographic; o mesmo autor começou uma versão independente, holographic-memory, para Claude Code e Codex.

O plugin usa a licença MIT, é escrito em Python e sai com frequência: a versão 0.26.4 foi lançada em 3 de novembro de 2026. Vários projetos sem relação no GitHub usam a palavra holographic para memória de agentes; este é o que o Hermes instala.

Holographic vale a pena?

Holographic trata a memória como um pequeno banco de fatos explícitos, e não como uma pilha de registros de conversa convertidos em embeddings. O agente grava fatos pela ferramenta fact_store, com nove ações, entre elas add, update, contradict e remove; cada mudança vira uma versão datada, então o repositório consegue dizer o que valia em uma data passada, e forget apaga um fato junto com o histórico. Nenhum LLM extrai fatos. Uma opção, auto_extract, desligada por padrão, salva frases do usuário que expressam uma preferência ou decisão em inglês, russo ou chinês, com confiança reduzida de 0,4.

A recuperação é lexical em primeiro lugar. Antes de cada turno, as palavras da mensagem são comparadas com o FTS5 em 18 idiomas; até cinco fatos que cobrem o suficiente da mensagem, mais fatos sobre pessoas citadas, entram no prompt marcados como dados, não como instruções. Vetores HRR de 1.024 dimensões respondem por 30% da classificação. A confiança sobe 0,05 quando o agente marca um fato como útil e cai 0,10 quando não, e fatos abaixo de 0,3 não são recuperados. Gravações que parecem instruções ou credenciais são recusadas.

Os números vêm de conjuntos de teste do próprio mantenedor, não do LongMemEval nem do LoCoMo. Em 450 consultas em 18 idiomas, o fato procurado voltou 430 vezes com a busca por significado desligada e 433 com ela ligada. A recuperação sem reordenador levou 3,7 ms na mediana e 9,2 ms no p95 em um Ryzen 7 2700; ligar o reordenador cross-encoder opcional elevou isso para 176 a 184 ms na mesma CPU. Esses números mostram que o repositório é rápido e preciso com os fatos que guarda, mas nada dizem sobre conversas longas, que é o que os benchmarks padrão testam.

Os riscos são de organização. O provedor tem um único mantenedor e um README de 112 KB cheio de casos extremos, e mudanças de esquema têm consequências: depois do primeiro merge, a versão 0.19.0 e as seguintes bloqueiam o arquivo para versões mais antigas. A versão para Claude Code e Codex tem uma semana. Para usuários do Hermes, é a opção mais transparente; para os demais, Mnemosyne ou claude-mem têm mais usuários.

Onde ele se destaca

  • Uma família que usa um bot do Hermes em um grupo do Telegram

    Lembrar as preferências de cada pessoa sem misturá-las

    Defina scope como user para que cada membro tenha seu próprio arquivo SQLite e deixe auto_extract ligado para preferências. O filtro do reordenador reduziu as recuperações da pessoa errada de 28 para 6 nos testes do mantenedor, ao custo de um servidor local de reordenamento.

  • Uma consultora preocupada com privacidade que usa o Hermes em um notebook

    Manter os fatos dos clientes na máquina, sem chamadas à nuvem

    Instale pelo catálogo com hermes plugins install holographic e deixe embeddings e rerank desligados. O arquivo do banco só pode ser lido pelo dono (0600), nada sai da máquina e a recuperação leva poucos milissegundos.

  • Um desenvolvedor que divide o trabalho entre Claude Code e Codex

    Compartilhar uma memória de fatos do projeto entre os dois agentes

    A versão independente holographic-memory adiciona um hook e um servidor MCP com 23 ferramentas sobre um único repositório em ~/.holographic. É software 0.x recente do mesmo mantenedor, então trate como um teste.

Antes de decidir

Configuração
hermes plugins install holographic e depois hermes config set memory.provider holographic. O Hermes instala automaticamente nos perfis que já usavam a versão embutida; os arquivos memory_store.db existentes são mantidos.
Integrações
API de provedores de memória do Hermes Agent; endpoint opcional de embeddings compatível com OpenAI e reordenador cross-encoder via llama-server; uma versão separada para Claude Code e Codex via MCP.
Dados e privacidade
Um arquivo SQLite no diretório do Hermes, com permissões 0600. Nada é enviado a lugar nenhum, a menos que embeddings ou rerank estejam ligados; nesse caso, o texto dos fatos e das mensagens vai para o endpoint que você indicar. Cada versão de um fato registra o chat e o autor de origem; forget os apaga.
Custo em escala
Gratuito para rodar. O reordenador opcional acrescenta um processo llama-server e 176 a 184 ms por turno em uma CPU Ryzen 7 2700, ou cerca de 32 a 35 ms em uma GTX 1050 Ti.
Limites
Sem extração por LLM: se o agente não chamar fact_store, os fatos se perdem. Mensagens com duas perguntas só são tratadas por uma opção experimental. Os benchmarks usam conjuntos do próprio mantenedor.

O que é bom

  • Totalmente offline por padrão; sem chave de API nem chamadas a modelos
  • Cada fato versionado, com consultas por data e exclusão definitiva
  • Recusa armazenar instruções ou credenciais
  • Recuperação por palavras-chave em 18 idiomas, incluindo russo e chinês

O que não é

  • Sem resultado no LongMemEval ou no LoCoMo
  • Um único mantenedor da comunidade desde outubro de 2026
  • Útil principalmente dentro do Hermes Agent
  • Voltar para antes da 0.19.0 depois de um merge desliga a memória

Ideal para

Usuários do Hermes Agent que querem uma memória de fatos offline e inspecionável e aceitam que o agente grave os fatos de forma deliberada.

Alternativas ao Holographic

Holographic: perguntas frequentes

Holographic vale a pena?
Holographic é a escolha cuidadosa e offline para usuários do Hermes que querem um repositório de fatos auditável, mas é um plugin com um só mantenedor, sem benchmark padrão e pouco útil fora do Hermes. Damos nota 3.6 de 5.
Quanto custa Holographic?
Gratuito e de código aberto sob a licença MIT. A busca por significado e o reordenamento, opcionais, chamam endpoints que você escolhe e paga.
Quais são as desvantagens de Holographic?
Sem resultado no LongMemEval ou no LoCoMo; um único mantenedor da comunidade desde outubro de 2026; útil principalmente dentro do Hermes Agent; voltar para antes da 0.19.0 depois de um merge desliga a memória.
Para quem Holographic é indicado?
Usuários do Hermes Agent que querem uma memória de fatos offline e inspecionável e aceitam que o agente grave os fatos de forma deliberada.
Quanto custa Holographic para uma equipe ou em produção?
Gratuito para rodar. O reordenador opcional acrescenta um processo llama-server e 176 a 184 ms por turno em uma CPU Ryzen 7 2700, ou cerca de 32 a 35 ms em uma GTX 1050 Ti.
Holographic é seguro para dados da empresa?
Um arquivo SQLite no diretório do Hermes, com permissões 0600. Nada é enviado a lugar nenhum, a menos que embeddings ou rerank estejam ligados; nesse caso, o texto dos fatos e das mensagens vai para o endpoint que você indicar. Cada versão de um fato registra o chat e o autor de origem; forget os apaga.
Quais são as melhores alternativas ao Holographic?
As alternativas mais próximas que analisamos são Mnemosyne, claude-mem e Mem0.

Respostas verificadas em 6 de nov. de 2026.