Hermes Agent

要学到什么： 在本地或服务器装好 Hermes，理解安装器做了什么，让 hermes 命令全局可用，并跑通官方自检。

Hermes 的安装器是一条 curl / PowerShell 脚本，它会自动搭建一个隔离的运行环境。你不需要手动安装 Python、Node、ripgrep 或 ffmpeg。

bash# Linux / macOS / WSL2 / Android(Termux)
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

# Windows 原生（在 PowerShell 中运行）
iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)

bash# 安装完成后，重载 shell 让 PATH 生效
source ~/.bashrc   # 或 source ~/.zshrc

# 验证
hermes --version
hermes --help

# 官方自检：会检查依赖、模型配置、工具链
hermes doctor

如果你需要彻底重装，可以先删除 ~/.hermes/ 和 ~/.local/share/hermes/（注意备份记忆），再重新跑安装脚本。

要学到什么： 搞懂 Provider / Model / Base URL / API Key 四个概念，至少配好一个可用的推理来源，并理解为什么本地模型需要 ≥64K 上下文。

Hermes 的推理能力完全来自你配置的模型。它本身不内置模型，因此第一步就是告诉它去哪里调用 LLM。

bash# 交互式向导：选 provider、OAuth 登录或填 API Key
hermes model

最省事路径是 Nous Portal：一个订阅覆盖 300+ 模型，还附带网页搜索、图像、TTS 等 Tool Gateway。

bashhermes setup --portal    # 一键登录并开启 Tool Gateway

yaml# 示例：~/.hermes/config.yaml 中手动写模型配置
model:
  provider: openrouter
  model: anthropic/claude-3.5-sonnet
  api_key: ${OPENROUTER_API_KEY}
  base_url: https://openrouter.ai/api/v1

# 若用 Ollama，记得把上下文设到 ≥64K
# ollama run llama3.1:8b --ctx-size 65536

要学到什么： 启动 Hermes 会话，熟悉 TUI 与 CLI 两种界面，验证它能回复、能在需要时调用工具，并且能正确恢复上一次会话。

bashhermes            # 经典 CLI
hermes --tui      # 现代 TUI（推荐，支持鼠标 / 覆盖层 / 快捷键）

启动后，欢迎横幅会显示当前模型、可用工具、已装 skill。建议先用一个具体且易验证的 prompt 测试，而不是泛泛地问「你好」。

Summarize this repo in 5 bullets and tell me what the main entrypoint is.

如果它判断需要读文件，你会在终端看到工具调用记录：例如 read_file、run_shell、search_web。工具调用成功，模型再把结果组织成最终回答，这就是 Agent 与聊天机器人的本质区别。

bash# 会话管理常用命令
hermes --continue          # 或 hermes -c，恢复最近一次会话
hermes sessions            # 列出所有会话
hermes --session <id>      # 进入指定会话
hermes --new               # 强制开启新会话

要学到什么： 理解 Skill 的目录结构与调用方式，能在会话里主动调用技能，并知道 Hermes 如何在复杂任务后自动把做法沉淀为可复用技能。

技能（Skill）是封装好的可复用流程。你可以把它理解为「Agent 的函数库」。

bash/skills browse          # 查看全部可用技能
/技能名                 # 直接调用，例如 /git-commit-helper
/skills create 技能名    # 手动创建空技能

完成复杂任务后，Hermes 会自问：「刚才的做法以后能复用吗？」如果可以，它会自动生成一个技能写入 ~/.hermes/skills/，包括技能描述、示例 prompt、推荐工具集。

yaml# 示例：~/.hermes/skills/write-blog-post/skill.yaml
name: write-blog-post
description: 根据大纲和参考资料，生成一篇结构完整的中文博客文章。
prompt_template: |
  用户给了大纲：{{outline}}
  参考资料：{{references}}
  请按以下结构输出：标题、引言、正文（分小节）、总结。
tools:
  - read_file
  - search_web
  - run_shell

要学到什么： 理解 Hermes 的持久记忆结构，会编辑 USER.md / MEMORY.md，掌握备份与恢复，并了解外部记忆提供商的接入思路。

记忆让 Agent 跨会话记住你。没有记忆，每次对话都是陌生人；有了记忆，Hermes 会越用越顺手。

bashls ~/.hermes/memories/
# 通常会看到：
# USER.md      # 关于你的偏好、习惯、身份
# MEMORY.md    # 长期事实、项目背景、重要结论
# sessions/    # 历史会话摘要

markdown# USER.md 示例片段
- 作者笔名：小楼春雨
- 博客技术栈：Next.js 14 + TypeScript + Tailwind
- 写作风格：极简、文艺、中文技术叙述
- 不喜欢的表达：过度使用「非常」「其实」

# MEMORY.md 示例片段
- 小楼春雨博客部署在 OpenCloudOS + 宝塔面板
- /running 页面是校园乐跑轨迹生成器（纯前端实现）
- 学习路径模块基于 Topic Atlas 风格

bashhermes backup     # 定期备份记忆与配置
hermes restore    # 从备份恢复（按提示选备份文件）

要学到什么： 理解 MCP（Model Context Protocol）的作用，会在 config.yaml 里接入一个 MCP 服务器，并能把外部工具能力借给 Hermes 使用。

MCP 是 Anthropic 提出的开放协议，让 LLM 以标准方式调用外部工具。Hermes 内置工具之外的能力（数据库、浏览器、文件系统、GitHub 等）都可以通过 MCP 接进来。

yaml# ~/.hermes/config.yaml
mcp_servers:
  filesystem:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/xiaolou/projects"]
  fetch:
    command: "uvx"
    args: ["mcp-server-fetch"]
  sqlite:
    command: "uvx"
    args: ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "/home/xiaolou/notes.db"]

保存 config.yaml 后，重启 Hermes，新工具会出现在 /tools 列表里。你可以在 prompt 中直接要求使用这些工具，例如「用 fetch 抓取这个网页并总结」。

要学到什么： 理解 Connector / Gateway 机制，能把 Hermes 接到 Telegram / Discord / 微信 / 飞书等平台，并在手机上安全地触发任务。

Connector 让 Hermes 走出本机终端，进入你每天都在用的聊天软件。连上后，聊天软件就成了远程控制台——在地铁上、床上、咖啡厅里，发一句话就能让服务器上的 Hermes 帮你跑任务。

bashhermes gateway setup   # 交互式连接 Telegram / Discord / 微信 / 飞书等

yaml# ~/.hermes/config.yaml 片段
connectors:
  telegram:
    bot_token: ${TELEGRAM_BOT_TOKEN}
    allowed_users:
      - xiaolouchunyu   # 只允许指定用户控制，安全第一