用途：Hermes-LCM 是 Hermes Agent 的无损上下文管理插件，用于在上下文压缩时避免消息丢失。它不把旧消息替换为扁平摘要，而是先存入 SQLite，再压缩为分层摘要 DAG，并让智能体通过工具下钻回查。
主要能力：压缩前将所有消息存入 SQLite（默认 ~/.hermes/profiles/<profile>/lcm.db）；把旧消息压缩为“原始消息→叶摘要→分支摘要→根”的层级 DAG，节点记录后代消息数、来源血缘、深度与 token 数；提供 lcm_grep（搜索原始消息与摘要）、lcm_describe（查看摘要元数据）、lcm_expand（取子摘要或原始消息）、lcm_expand_query（用辅助 LLM 综合回答）、lcm_status、lcm_doctor、lcm_load_session 等工具；支持将超大载荷外置到 lcm_externalized/ 目录。
使用方式：克隆到插件目录，例如 git clone https://github.com/stephenschoettler/hermes-lcm ~/.hermes/plugins/hermes-lcm，或使用 ./scripts/install.sh；在 Hermes 配置中启用 plugins.enabled 加入 hermes-lcm，设置 context.engine: lcm，并保持 compression.enabled: true，重启 Hermes。用 hermes plugins 验证。可通过环境变量调整，如 LCM_CONTEXT_THRESHOLD、LCM_FRESH_TAIL_COUNT、LCM_LEAF_CHUNK_TOKENS、LCM_SUMMARY_MODEL、LCM_EXPANSION_MODEL 等；设置 LCM_ENABLE_SLASH_COMMAND=true 可启用 /lcm 命令。
适用场景：长会话中需要回溯早期讨论、按来源过滤检索、恢复被压缩上下文、管理大体积工具输出，以及为长上下文模型调优压缩触发点。
限制：需 Hermes Agent 环境并保持内置压缩开启；消息级正则过滤需安装 regex 包；clean_apply 需显式开启 LCM_DOCTOR_CLEAN_APPLY_ENABLED；重启后状态可能显示未绑定，需先发送一条普通消息；具体模型、价格与效果资料未提供。