2026年最新Hermes Agent部署教程:从零开始搭建你的自进化AI助手

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  • 在部署之前,先了解它能做什么:
  • 如需完全控制安装过程,按以下步骤操作:
  • 自定义 Skill 开发 # ~/.hermes/skills/my_skill.py from hermes.skill import Skill class MySkill(Skill): name = “my_skill” description = “My custom skill” async def run(self, query: str): # 实现你的逻辑 return {“result”: f”Processed: {query}”} MCP 集成 # 配置 MCP 服务器 hermes config set mcp_servers ‘[{“name”: “filesystem”, “command”: “npx”, “args”: [“-y”, “@modelcontextprotocol/server-filesystem”, “/path/to/allowed/dir”]}]’ 定时任务 # 设置每日报告 hermes cron add “0 9 * * *” “生成昨日工作总结并发送到 Telegram”
  • Hermes Agent 不仅仅是一个 AI 助手,它是一个会成长的数字伙伴。随着使用时间的增加,它会: 记住你的偏好和习惯 创建专属于你的工具 越来越理解你的意图 成为你工作流程的一部分 部署只是开始,真正的魔法在于日常使用中的持续进化。 到此这篇关于2026年最新Hermes Agent部署教程:从零开始搭建你的自进化AI助手的文章就介绍到这了,更多相关Hermes Agent部署内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持风君子博客!
  • 目录
    • 一、Hermes Agent 核心特性
      • 1.1 自进化学习系统
      • 1.2 多平台支持
      • 1.3 多平台消息接入
    • 二、环境准备
      • 2.1 系统要求
      • 2.2 前置依赖
    • 三、快速安装(推荐)
      • 3.1 一键安装脚本
      • 3.2 安装后启动
    • 四、手动安装(高级用户)
      • 4.1 克隆仓库
      • 4.2 安装 uv 并创建虚拟环境
      • 4.3 安装 Python 依赖
      • 4.4 安装 Node.js 依赖(可选)
      • 4.5 创建配置目录
      • 4.6 配置 API 密钥
      • 4.7 添加到 PATH
    • 五、配置与验证
      • 5.1 配置 LLM Provider
      • 5.2 验证安装
      • 5.3 常用命令速查
    • 六、消息网关配置(可选)
      • 6.1 配置 Telegram Bot
      • 6.2 启动网关
    • 七、Docker 部署
      • 7.1 使用 Docker Compose
      • 7.2 使用 Dockerfile 自定义构建
    • 八、Serverless 部署(Daytona/Modal)
      • 8.1 为什么用 Serverless?
      • 8.2 Modal 部署
      • 8.3 Daytona 部署
    • 九、常见问题排查
      • 9.1 安装问题
      • 9.2 运行时问题
      • 9.3 性能优化
    • 十、最佳实践
      • 10.1 安全配置
      • 10.2 备份策略
      • 10.3 升级维护
    • 十一、进阶功能
      • 十二、总结

        Hermes Agent 是由 Nous Research 开源的一款自进化 AI Agent,它是目前唯一内置学习循环的 Agent 系统——能够从经验中创建技能、在使用过程中持续改进、主动持久化知识,并在多会话中构建对你的深度理解。

        • GitHub Stars: 28.4k+ ⭐
        • 开源协议: MIT
        • 项目地址: https://github.com/NousResearch/hermes-agent

        本文将手把手带你完成 Hermes Agent 的完整部署流程。

        在部署之前,先了解它能做什么:

        传统 Agent: 固定技能 → 执行任务 → 结束

        Hermes Agent: 执行任务 → 自动创建技能 → 持续优化 → 知识积累 → 越用越聪明

        • 自主技能创建:完成复杂任务后自动生成可复用的 Skill
        • 技能自我改进:在使用过程中持续优化 Skill 效果
        • 跨会话记忆:FTS5 全文搜索 + LLM 摘要,实现长期记忆
        • 用户建模:通过 Honcho 对话式用户建模,越聊越懂你

        部署环境 成本 适用场景
        本地/WSL2 免费 开发测试、个人使用
        $5 VPS 极低 7×24 小时在线
        GPU 集群 中等 大规模任务、模型训练
        Serverless (Daytona/Modal) 按需付费 休眠时几乎零成本

        支持 15+ 消息平台:Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Matrix、Mattermost、Email、SMS、钉钉、飞书、企业微信等。

        系统 支持状态 说明
        Linux ✅ 完全支持 推荐 Ubuntu 20.04+
        macOS ✅ 完全支持 Intel/Apple Silicon
        WSL2 ✅ 完全支持 Windows 用户首选
        Windows (原生) ❌ 不支持 请使用 WSL2

        唯一必需: Git

        # 检查 Git 是否安装
        git --version

        其他依赖自动安装:

        • uv (Python 包管理器)
        • Python 3.11
        • Node.js v22
        • ripgrep (文件搜索)
        • ffmpeg (音频处理)

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

        脚本会自动完成:

        1. 检测并安装缺失的依赖
        2. 克隆仓库及子模块
        3. 创建 Python 虚拟环境
        4. 安装所有 Python 包
        5. 配置全局 hermes 命令
        6. 引导配置 LLM Provider

        # 重新加载 shell 配置
        source ~/.bashrc  # 或 source ~/.zshrc
        
        # 启动 Hermes
        hermes
        

        如需完全控制安装过程,按以下步骤操作:

        # 克隆并拉取子模块
        git clone --recurse-submodules https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git
        cd hermes-agent
        
        # 如果已克隆但未拉取子模块
        git submodule update --init --recursive
        

        # 安装 uv
        curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
        
        # 创建 Python 3.11 虚拟环境
        uv venv venv --python 3.11
        

        # 设置虚拟环境变量
        export VIRTUAL_ENV="$(pwd)/venv"
        
        # 安装完整版(推荐)
        uv pip install -e ".[all]"
        
        # 或按需安装特定功能
        uv pip install -e ".[messaging,cron,mcp]"
        

        可选功能包:

        功能包 说明 安装命令
        all 全部功能 uv pip install -e ".[all]"
        messaging Telegram/Discord uv pip install -e ".[messaging]"
        cron 定时任务 uv pip install -e ".[cron]"
        mcp MCP 协议支持 uv pip install -e ".[mcp]"
        voice 语音模式 uv pip install -e ".[voice]"
        modal Modal 云执行 uv pip install -e ".[modal]"

        npm install
        

        如需浏览器自动化和 WhatsApp 桥接功能,需要执行此步骤

        # 创建目录结构
        mkdir -p ~/.hermes/{cron,sessions,logs,memories,skills,pairing,hooks,image_cache,audio_cache,whatsapp/session}
        
        # 复制示例配置
        cp cli-config.yaml.example ~/.hermes/config.yaml
        
        # 创建环境变量文件
        touch ~/.hermes/.env
        

        编辑 ~/.hermes/.env

        # 必需:至少配置一个 LLM Provider
        OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-your-key-here
        # 或
        OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here
        # 或
        NOUS_API_KEY=your-nous-key
        # 可选:增强功能
        FIRECRAWL_API_KEY=fc-your-key        # 网页搜索与抓取
        FAL_KEY=your-fal-key                 # 图像生成 (FLUX)
        ELEVENLABS_API_KEY=your-key          # 高级语音合成

        # 创建本地 bin 目录
        mkdir -p ~/.local/bin
        
        # 创建软链接
        ln -sf "$(pwd)/venv/bin/hermes" ~/.local/bin/hermes
        
        # 添加到 PATH(Bash)
        echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
        source ~/.bashrc
        
        # 或 Zsh
        echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
        source ~/.zshrc
        

        # 交互式选择模型
        hermes model
        

        支持的 Provider:

        • Nous Portal (官方推荐)
        • OpenRouter (200+ 模型)
        • OpenAI
        • Kimi/Moonshot
        • MiniMax
        • z.ai/GLM
        • 自定义端点

        # 检查版本
        hermes version
        
        # 运行诊断
        hermes doctor
        
        # 查看配置状态
        hermes status
        
        # 测试对话
        hermes chat -q "Hello! 你有哪些可用工具?"
        

        hermes                    # 启动交互式 CLI
        hermes model              # 切换模型
        hermes tools              # 配置工具
        hermes config set         # 设置配置项
        hermes setup              # 运行完整配置向导
        hermes gateway            # 启动消息网关
        hermes update             # 更新到最新版
        hermes doctor             # 诊断问题
        

        # 1. 在 Telegram 中找到 @BotFather,创建新 Bot,获取 Token
        # 2. 配置 Hermes
        hermes gateway setup
        
        # 选择 Telegram,输入 Bot Token
        

        hermes gateway start
        

        现在你可以从 Telegram 与 Hermes 对话,同时它可以在云端 VM 上执行任务。

        version: '3.8'
        services:
          hermes:
            image: nousresearch/hermes-agent:latest
            container_name: hermes
            volumes:
              - ~/.hermes:/root/.hermes
              - ./workspace:/workspace
            environment:
              - OPENROUTER_API_KEY=${OPENROUTER_API_KEY}
            ports:
              - "8080:8080"
            stdin_open: true
            tty: true
        docker-compose up -d

        FROM nousresearch/hermes-agent:latest
        
        # 复制自定义配置
        COPY ./custom-config.yaml /root/.hermes/config.yaml
        
        # 安装额外依赖
        RUN pip install some-extra-package
        
        ENTRYPOINT ["hermes"]
        

        • 休眠时几乎零成本:不使用时自动休眠
        • 按需唤醒:收到消息时自动启动
        • 无需维护服务器:专注使用,不用管基础设施

        # 安装 Modal 支持
        uv pip install -e ".[modal]"
        
        # 配置 Modal Token
        modal token new
        
        # 部署
        hermes deploy modal
        

        # 配置 Daytona
        hermes deploy daytona
        

        Q: 安装脚本执行失败?

        # 检查网络连接
        ping github.com
        
        # 使用代理
        export https_proxy=http://your-proxy:port
        curl -fsSL ... | bash
        

        Q: Python 版本不兼容?

        # 确保使用 Python 3.11
        uv venv venv --python 3.11
        

        Q: 提示 API Key 无效?

        # 检查环境变量
        cat ~/.hermes/.env
        
        # 重新设置
        hermes config set OPENROUTER_API_KEY your-key
        

        Q: 工具无法使用?

        # 检查工具配置
        hermes tools
        
        # 运行诊断
        hermes doctor
        

        内存优化:

        # ~/.hermes/config.yaml
        memory:
          max_context_tokens: 8000
          summarize_threshold: 6000
        

        GPU 加速(如有):

        # 使用 GPU 运行
        hermes config set use_gpu true
        

        # 启用命令审批(生产环境推荐)
        hermes config set require_approval true
        
        # 设置授权密码
        hermes config set auth_password your-secure-password
        

        # 备份配置和记忆
        tar -czf hermes-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz ~/.hermes/
        
        # 定期备份 Skill
        cp -r ~/.hermes/skills ./skills-backup
        

        # 检查更新
        hermes update check
        
        # 执行更新
        hermes update
        
        # 更新后验证
        hermes doctor
        

        自定义 Skill 开发

        # ~/.hermes/skills/my_skill.py
        from hermes.skill import Skill
        
        class MySkill(Skill):
            name = "my_skill"
            description = "My custom skill"
            
            async def run(self, query: str):
                # 实现你的逻辑
                return {"result": f"Processed: {query}"}
        

        MCP 集成

        # 配置 MCP 服务器
        hermes config set mcp_servers '[{"name": "filesystem", "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/dir"]}]'
        

        定时任务

        # 设置每日报告
        hermes cron add "0 9 * * *" "生成昨日工作总结并发送到 Telegram"
        

        Hermes Agent 不仅仅是一个 AI 助手,它是一个会成长的数字伙伴。随着使用时间的增加,它会:

        • 记住你的偏好和习惯
        • 创建专属于你的工具
        • 越来越理解你的意图
        • 成为你工作流程的一部分

        部署只是开始,真正的魔法在于日常使用中的持续进化。

        到此这篇关于2026年最新Hermes Agent部署教程:从零开始搭建你的自进化AI助手的文章就介绍到这了,更多相关Hermes Agent部署内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持风君子博客!

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