Hermes Agent新手安装与基础配置

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curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

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# 重新加载 shell 配置

source ~/.bashrc   # Bash 用户

source ~/.zshrc    # Zsh 用户

# 运行设置向导（配置 API Key）

hermes setup

# 启动对话

hermes

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# macOS/Linux

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 或通过 pip

pip install uv

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# 克隆仓库

git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git

cd hermes-agent

# 创建虚拟环境

uv venv

source .venv/bin/activate

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# 终端执行工具后端（必需）

uv pip install -e "./mini-swe-agent"

# 强化学习训练后端（可选）

uv pip install -e "./tinker-atropos"

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# 某些技能需要 Node.js 支持

npm install

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# 拉取官方镜像

docker pull nousresearch/hermes-agent:latest

# 创建数据目录

mkdir -p ~/.hermes

# 首次配置（交互式）

docker run -it --rm \

  -v ~/.hermes:/opt/data \

  -e OPENAI_API_KEY="your-key" \

  nousresearch/hermes-agent:latest \

  hermes setup

# 启动 Gateway 服务（后台运行）

docker run -d \

  --name hermes \

  -v ~/.hermes:/opt/data \

  -p 8000:8000 \

  -e OPENAI_API_KEY="your-key" \

  nousresearch/hermes-agent:latest \

  hermes gateway run

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# 安装 Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 启动 Ollama 服务

ollama serve

# 下载模型

ollama pull llama3.1

# 配置 Hermes 使用 Ollama

hermes setup

# 选择 Ollama 作为提供商

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hermes setup

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# 编辑环境变量文件

nano ~/.hermes/.env

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# ==================== 主流 LLM 提供商 ====================

# OpenAI

OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key

# Anthropic (Claude)

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-anthropic-key

# OpenRouter（聚合多模型，推荐）

OPENROUTER_API_KEY=sk-or-your-openrouter-key

# ==================== 其他提供商 ====================

# Kimi / Moonshot AI

KIMI_API_KEY=your-kimi-key

# 本地 Ollama（无需 API Key）

# 确保 Ollama 服务运行在 localhost:11434

# ==================== 自定义端点 ====================

# 自定义 OpenAI 兼容端点

OPENAI_BASE_URL=http://localhost:8402/v1

OPENAI_API_KEY=dummy

LLM_MODEL=blockrun/auto

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# 设置 API Key

hermes config set OPENROUTER_API_KEY your_key_here

# 选择模型

hermes model

# 启用特定工具

hermes tools

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# ~/.hermes/config.yaml

# ==================== 模型配置 ====================

# 默认模型（两种写法均可）

model: "gpt-4o"

# default: "gpt-4o"

# 上下文压缩配置

compression:

  enabled: true

  trigger_threshold: 0.50  # 达到上下文限制 50% 时触发压缩

# 辅助模型配置

auxiliary:

  vision_model: "gpt-4o-mini"

  quick_model: "gpt-3.5-turbo"

# ==================== 终端配置 ====================

terminal:

  backend: "local"  # local / docker / ssh

# 工作目录

cwd: "."

# ==================== 记忆配置 ====================

memory:

  enabled: true

  persist: true

  retention_days: 30

# ==================== 显示配置 ====================

display:

  skin: "default"  # default | ares | mono | slate | poseidon

  compact: false

  streaming: true

# ==================== TTS 配置 ====================

tts:

  enabled: false

  provider: "openai"

  voice: "alloy"

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# ~/.hermes/SOUL.md

## 身份

你是一位经验丰富的软件工程师和 AI 助手，名为 Hermes。

## 性格特点

- 专业但不失亲和

- 注重代码质量和最佳实践

- 善于用类比解释复杂概念

- 主动提出改进建议

## 沟通风格

- 回答简洁明了，避免冗余

- 代码示例配有详细注释

- 重要信息使用列表或表格呈现

- 技术术语配合通俗解释

## 工作原则

1. 安全第一：不执行危险操作

2. 验证优先：关键操作需确认

3. 效率导向：优先选择高效方案

4. 学习导向：鼓励用户理解原理

## 特殊指令

- 使用中文回复

- 代码块指定语言类型

- 复杂任务分解为步骤

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# 配置使用 Docker 后端

hermes config set terminal.backend docker

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# ~/.hermes/config.yaml

terminal:

  backend: "docker"

  docker:

    image: "python:3.11-slim"

    timeout: 300

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terminal:

  backend: "ssh"

  ssh:

    host: "your-server.com"

    user: "hermes"

    port: 22

    key_path: "~/.ssh/hermes_key"

    timeout: 300

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# 创建新配置文件

hermes profile create work --clone

# 切换配置文件

hermes profile use work

# 列出所有配置文件

hermes profile list

# 查看当前配置文件

hermes profile show

# 删除配置文件

hermes profile delete work

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# 查看版本

hermes --version

# 查看当前配置

hermes config

# 运行诊断

hermes doctor

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# 启动交互式对话

hermes

# 基础交互

>>> 你好，请介绍一下你自己

>>> 帮我查看当前目录的文件列表

>>> 写一个 Python 脚本计算斐波那契数列

# 恢复最近会话

hermes chat --continue

# 使用指定模型

hermes chat --model gpt-4o

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# 交互式切换模型

hermes model

# 直接指定模型启动

hermes chat --model gpt-4o

hermes chat --model claude-3-opus

hermes chat --model ollama/llama3.1

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# 查看错误日志

tail -f ~/.hermes/logs/errors.log

# 查看 Gateway 日志

tail -f ~/.hermes/logs/gateway.log