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Hermes Agent 多维度实用教程合集，建议收藏 目前 X 上关于 Hermes Agent 教程比较分散，我从中精选了 10 篇热度较高的实用教程 这些教程覆盖 Windows 本地部署、云服务器方案、多智能体团队构建、免费模型配置、中高阶玩法等，能帮大家节省不少翻找资料的时间 1. Hermes Agent 安装教程：看完就能去闲鱼接单 @eternityspring 介绍一行命令安装流程，包含常见配置和平台支持。适合初次接触的用户 链接：x.com/eternityspring… 2. Windows 本地部署 Hermes Agent 保姆教程 @xinchne_eth 针对 Windows 环境，说明使用 WSL2 的部署方法和注意事项，适合在找 Windows 详细教程的用户 链接：x.com/xinchne_eth/st… 3. 云服务器部署方案保姆级教程，10分钟搞定 @congge918 教程以腾讯云为例，介绍购买服务器后运行安装脚本的流程，部署完成后可以在云端保持长期运行 链接：x.com/congge918/stat… 4. 上手 Hermes Agent 后建议先尝试的十件事情 @LufzzLiz 教程列出安装 Hermes 后可尝试的配置和功能，如SOUL.md、记忆系统、浏览器工具等 链接：x.com/LufzzLiz/statu… 5. 一行命令跑起 Hermes Agent：Ollama 原生集成完整教程 @Lonely__MH 描述 Ollama 本地模型集成的命令和操作，完成设置后可以在本地离线环境下运行相关任务 链接：x.com/Lonely__MH/sta… 6. 新手教程：Hermes 接入即梦 CLI，实现自由生图、生视频 @MrLarus 介绍接入即梦 CLI 的具体步骤，支持自动提交提示词并轮询生成结果，可以批量处理图片和视频任务 链接：x.com/MrLarus/status… 7. 如何在 Hermes 中构建多智能体团队 @NeoAIForecast 描述使用 Profile 功能创建多个角色 Agent 的做法，每个角色可以拥有独立记忆和技能。团队协作时主 Agent 负责协调任务分配 链接：x.com/NeoAIForecast/… 8. 只需 10 步 HERMES 配上 NVIDIA 免费 Minimax-m2.7 大模型 @PierceZhang34 提供注册 NVIDIA NIM 平台并生成 API Key 的步骤，配置完成后可以调用 Minimax-m2.7 免费模型 链接：x.com/PierceZhang34/… 9. Hermes Agent 从中级到高级进阶指南 @BTCqzy1 涉及记忆管理和多 Agent 协作的进一步优化。用户可以参考生产部署部分调整后台运行方式 链接：x.com/BTCqzy1/status… 10. 一文理清！Hermes 全部高阶工具配置 @ResearchWang 这篇汇总 SOUL.md 文件、技能管理和平台接入等配置内容。用户可以按照清单逐步检查各项高级设置 链接：x.com/ResearchWang/s… 最后，结合局长昨天分享的 9 条 Hermes 变现路径，把上面这些教程学到的东西实际用起来会更有意思 欢迎大家在评论区分享更多的 Hermes 实用教程～

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构建了两天的Hermes Web UI，完成了以下功能： 多类型对话管理 定时任务查看编辑新增 模型添加删除 多个频道添加 skill的查看 记忆的查看编辑 日志查看 系统设置 全局模型实时切换，多对话可以用不同模型 总体来说小白非常友好，不用再去操作命令行 #hermes #agent @NousResearch @Teknium 仓库地址： github.com/EKKOLearnAI/he…

兄弟们正所谓工欲善其事，必先利其器。 很多人低估了 Hermes，不是因为它不强。而是因为大多数人用到的，只是毛坯版。 真正把 Hermes 精装之后，你会发现它和默认状态，几乎不是同一种 AI Agent。 毛坯版像一个聪明助手，精装版更像一个有记忆、有工具、有感官、还能持续进化的数字分身。 一、先告诉它你是谁 很多人一上来就想装搜索、装抓取、装语音。 其实顺序反了。 Agent 最先要补的是身份。 没有身份，它每次都像临时工。没有长期记忆，它每次都像金鱼。 第一步：写 SOUL.md，本质上是在定义： 你是谁、你的风格是什么 你的工作方法是什么、你希望 Agent 以什么角色协助你 如果你不想从零写，可以直接用 agency-agents-zh 这个库。 里面有大量中文角色模板，覆盖工程、设计、营销、产品、游戏、安全、金融、HR 等多个部门。 GitHub： github.com/jnMetaCode/age… 它的价值不只是人设。而是很多角色里， 已经包含了：专业流程、任务结构、输出格式、可交付成果 你是在给 Hermes 装一个职业脑子。 二、把默认 MEMORY 换成 Hindsight 这一步，我认为是 Hermes 从能用到好用的关键。 默认 MEMORY.md 的问题不是没有记忆。 而是它的记忆方式，太轻了。它更像偶尔记一笔，不是持续建档。 Hindsight 的价值，如果按官方向导接入 Hindsight 它会自动从对话里提取： 实体、事实、关系、时间戳 然后建立知识图谱。 并且在每次调用模型前，把相关记忆自动注入到 system prompt 里。 这才是真正意义上的长期记忆系统。 配置步骤 运行：hermes memory setup 选择 Hindsight 控制台注册并生成 API Key： ui.hindsight.vectorize.io/connect 验证：hermes memory status 如果配置成功，你应该能看到 Hindsight 已激活， 以及 bank_id、auto-recall、auto-retain 等状态。 三、让它真正读懂互联网 很多人以为 AI 上网能力就是搜索，搜索只负责找到。 真正好用的 Agent 还要能：抓网页、读文档、过反爬、做批量提取、模拟浏览器行为 这部分你可以理解成给 Hermes 装眼睛。 推荐工具链 1）Jina Reader 适合单页抓取。轻量，直接，够快。 2）Crawl4 AI 适合批量深度抓取，如果你要跑网站级信息抽取，这类工具更合适。 3）Scrapling 适合更复杂页面、反爬场景，不是所有网页都能靠普通抓取搞定。 4）CamoFox 适合隐身浏览器场景，更接近真实用户浏览行为。 其中，CamoFox 和 Scrapling 已经比较贴近 Hermes 工具链思路。 Jina Reader 和 Crawl4 AI 虽然不是默认内置能力，但可以通过 Skill 或自定义调用方式集成。 这一步补完之后，Hermes开始真的会读。 四、让它从聊天工具变成研究工具 如果说抓取解决的是看见，那搜索和文档处理解决的就是：怎么快速把信息变成可用材料。 推荐组合 1）Tavily 更偏 AI 工作流的搜索工具，适合做主力搜索。 2）DuckDuckGo 适合兜底，零成本，简单稳。 3）Pandoc 格式转换神器，几乎是文档工作流必备。 4）Marker 适合 PDF 转 Markdown 增强。尤其是你要把资料喂给 Agent 的时候，体验差很多。 这套装好之后，Hermes 的能力会明显提升：搜索更稳、文档可读性更强、格式转换更顺、PDF 处理不再那么痛苦 这一步的意义在于：它不只是帮你找资料，是在帮你把资料变成模型能真正吃进去的东西。 五、让它不只会打字 很多人低估了表达能力工具链。 但一个真正完整的 Agent，不该只会输出文字。 它还应该能听、说、画 推荐工具 1）Whisper 语音识别。 多语言支持很强。 2）Edge TTS 语音合成。 适合低成本 TTS。 3）Fal.ai 图像生成能力入口之一。 4）FLUX Skill 适合高质量出图。 这一步装完，Hermes 就不再只是一个聊天窗口。 而是开始具备多模态表达能力。 你可以让它听语音做整理、把文字转成音频、生成配图、直接做内容生产链路 这对内容创作者尤其有用。 六、效率与成本 Hermes 最大的问题之一，不是模型不够强。 而是成本控制和上下文管理。 Agent 一旦开始频繁调工具、跑终端、读长文档，Token 很容易失控。 所以这部分不是锦上添花、而是决定你能不能长期用下去。 1）Tokscale：看清 Token 花到哪了 如果你想知道：总共用了多少 Token、Hermes 用了多少、哪个模型最贵、近 7 天趋势怎么样 那 Tokscale 很有用。 它的价值不是好看，而是让你第一次真正看见，Token 到底是怎么被吃掉的。 2）hermes-hudui：Web UI 级别的成本拆解 如果你想看得更细， 比如按：模型、组件、技能、会话、工具调用 来拆解 Token 成本， 那 hermes-hudui 更适合。 安装： git clone github.com/joeynyc/hermes… cd hermes-hudui ./install.sh hermes-hudui 浏览器打开： http://localhost:xxxx 它不是看用了多少，而是看浪费在哪。 3）RTK：终端输出压缩器 如果你经常让 Hermes 跑： ls git status git diff cargo test 你会很快发现，终端输出是 Token 黑洞。 RTK 的思路很简单： 不是减少动作。 而是减少无效输出。 安装： brew install rtk 或： curl -fsSL raw.githubusercontent.com/rtk-ai/rtk/ref… | sh 初始化： rtk init -g 常用： rtk ls . rtk git status rtk git diff rtk cargo test rtk read main.rs rtk gain --graph 4）Hermes-agent-self-evolution：让它自己优化自己 这一块更像进阶玩法。 核心不是装更多功能，而是让 Hermes 通过自动化方法， 持续优化自己的： System Prompt Skill 工具描述 行为策略 项目地址： github.com/NousResearch/h… 这类工具更适合已经把 Hermes 用熟的人。 因为它解决的是 Hermes 怎么越用越强。 5）Skill 扩展：别自己重复造轮子 Hermes 真正的上限，很多时候在生态。 如果你愿意把 Skill 体系接起来，你会发现很多场景根本不用从零造。 比如跨平台自动化、内容处理、工作流增强，很多现成能力都能直接接入。 这一步本质上是在把一个 Agent，变成一个平台。 七、别只配工具，要配入口 最后一个容易被忽略的点是： 很多人装了一堆东西，最后反而更乱。 因为工具多，不等于生态清晰。 所以你最好给 Hermes 配一个资源总入口。 推荐入口 awesome-hermes-agent hermes-ecosystem 前者更像资源目录，后者更像能力地图。 它们是让你知道： 现在 Hermes 生态里到底有什么，哪些值得装，哪些只是看起来很热闹。 很多人以为 Hermes 的差别，只是会不会调 prompt。 真正拉开差距的，不是对话技巧。 其实是你有没有把它从一个聊天模型，真正配置成一个 Agent。 毛坯版 Hermes，更像一个新生儿。 精装版 Hermes，才开始像一个真正能长期协作、能记忆、能抓取、能表达、还能持续进化的数字搭子。 所以这不在优化，这是知识库的切换。

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