从零部署Hermes Agent：构建可持续进化的AI智能伙伴

30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度如果你正在寻找一个能真正理解你、能持续学习、能跨平台工作、还能帮你自动化处理复杂任务的 AI 助手而不是一个只会单次问答的聊天机器人那么 Hermes Agent 可能是你目前能找到的最接近“智能伙伴”形态的开源项目。市面上大多数 AI Agent 项目要么是“一次性”的脚本执行器要么是功能单一的聊天机器人。它们缺乏一个核心能力持续学习和自我进化。你每次对话都像是在面对一个“新人”需要重复解释你的偏好、工作流程和常用指令。Hermes Agent 的设计哲学完全不同它内置了一个“学习循环”——能从经验中创建技能在使用中改进技能并建立跨会话的用户模型。这意味着你用得越久它就越懂你效率也越高。更重要的是它打破了“AI Agent 必须绑定在昂贵 GPU 服务器上”的刻板印象。你可以把它部署在 5 美元的 VPS 上甚至利用 Daytona 或 Modal 这样的无服务器基础设施在闲置时几乎不产生任何成本。同时它通过一个统一的网关进程让你能在 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal 甚至命令行中无缝切换实现真正的“对话连续性”。这篇文章将带你从零开始深入理解 Hermes Agent 的底层原理并完成从安装配置到实战应用的全过程。我们将避开那些华而不实的宣传聚焦于开发者真正关心的问题它到底解决了什么痛点如何快速部署核心组件如何工作以及如何用它来真正提升你的日常开发和工作效率。1. Hermes Agent 的核心价值为什么它值得你投入时间在深入技术细节之前我们必须先回答一个根本问题在众多 AI Agent 项目中为什么是 Hermes Agent它的核心价值不在于提供了最多的工具而在于构建了一个可持续进化的智能体系统。我们可以从三个层面来理解第一层从“工具调用者”到“技能构建者”普通 Agent 就像一个拥有固定工具箱的工人你告诉它“用螺丝刀拧螺丝”它就去执行。但 Hermes Agent 在完成一次复杂的“组装家具”任务后能自动将整个流程阅读说明书、识别零件、使用螺丝刀和扳手、检查稳定性封装成一个名为“组装宜家家具”的技能。下次你再需要时直接调用这个技能即可它甚至会在使用中优化这个技能的步骤。第二层从“单次会话”到“终身记忆”大多数聊天机器人没有真正的记忆上下文窗口一满历史就被丢弃。Hermes Agent 通过 FTS5 全文搜索会话记录并结合 LLM 摘要构建跨会话的持久化记忆。它会主动“提醒”自己记住关键信息Nudges并利用 Honcho 辩证用户建模逐渐形成一个关于“你是谁、你关注什么、你如何工作”的深度模型。这意味着你和它的每一次交互都在为未来的高效协作铺路。第三层从“本地玩具”到“云原生伙伴”Hermes Agent 的架构设计极具弹性。它支持六种终端后端本地、Docker、SSH、Singularity、Modal 和 Daytona。特别是后两者实现了“无服务器持久化”——你的 Agent 环境在闲置时休眠在需要时唤醒期间成本极低。这使得个人开发者也能以极低的成本运行一个 7x24 小时在线的智能助手你可以从 Telegram 给它发消息而它在云端的 VM 上为你处理任务。对于开发者而言这意味着你可以将重复性的代码审查、日志分析、数据备份、日报生成等任务完全自动化并且这个自动化流程会随着时间变得越来越智能。它不再是一个需要你不断微调的脆弱脚本而是一个能够自主学习和适应的协作伙伴。2. 核心架构与组件拆解要驾驭 Hermes Agent必须理解其核心架构。它不是一个单体应用而是一个由多个协同工作的组件构成的系统。2.1 核心循环智能体如何“思考”与“行动”Hermes Agent 的核心是一个标准的 ReActReasoning Acting循环但在此基础上增加了记忆持久化和技能生成两个关键环节。观察 (Observation)接收用户输入文本、语音转文字、文件等。思考 (Reasoning)LLM 结合当前会话上下文、持久化记忆、可用工具和技能库规划下一步行动。行动 (Acting)执行规划的行动可能是调用一个工具如执行 Shell 命令、搜索网页、调用一个已有技能或生成回复。观察结果获取行动结果并进入下一轮循环。学习与持久化 (Learning Persistence)在任务完成后或定期地系统会提炼记忆将本次会话中的重要信息决策、结果、用户偏好存储到向量数据库或文本记忆中。生成技能如果本次任务复杂且可复用LLM 会尝试将其步骤抽象成一个新的.py技能文件存入技能库。优化技能后续调用该技能时会根据执行结果对技能描述或逻辑进行微调。这个“闭环学习”机制是 Hermes 区别于其他项目的灵魂。2.2 核心组件详解组件作用配置文件/位置Agent Core核心推理引擎管理 ReAct 循环、工具调用、上下文管理。~/.hermes/下的各种状态文件Gateway消息网关统一处理来自 Telegram、Discord、CLI 等不同平台的消息并将其路由给 Agent Core。~/.hermes/config.yaml中的gateway部分Skills System技能管理系统。技能是封装了复杂流程的 Python 文件可被 Agent 自动创建和调用。~/.hermes/skills/目录Memory Backend持久化存储会话历史、用户偏好、事实记忆。支持多种后端如本地文件、向量数据库。配置中的memory部分Tool System工具集。提供了超过 40 个开箱即用的工具如文件操作、网络搜索、代码执行等。工具可按需启用。hermes tools命令管理Model Provider模型提供商抽象层。支持 OpenAI、Anthropic、OpenRouter、Nous Portal 及自定义端点可热切换。hermes model命令或配置中的model部分Scheduler (Cron)内置定时任务调度器允许你用自然语言描述定时任务并将结果发送到指定平台。通过/cron命令或配置文件管理2.3 关键概念技能 (Skills) 与工具 (Tools) 的区别这是最容易混淆的两个概念但理解它们对高效使用 Hermes 至关重要。工具 (Tools)是原子操作。例如execute_shell执行 Shell 命令、web_search网络搜索、read_file读文件。它们是 Agent 可以直接调用的基础能力通常对应一个简单的函数。技能 (Skills)是由工具和逻辑组成的复杂流程。它更像一个“宏”或“脚本”。例如一个“部署博客”技能可能包含1) 拉取最新代码2) 运行测试3) 构建静态文件4) 同步到服务器。技能由 Agent 在完成复杂任务后自动创建也可以由用户手动编写。简单比喻工具是“螺丝刀”和“扳手”技能是“组装自行车”的完整说明书。Agent 可以自己使用工具但一旦它学会了“组装自行车”这个技能下次就可以直接调用无需重新思考每一步。3. 环境准备与全平台安装指南Hermes Agent 的安装体验非常友好几乎全平台一键完成。它使用uv一个用 Rust 编写的高速 Python 包管理器来管理其依赖避免了传统的 Python 环境冲突问题。3.1 系统要求与前置检查Python: 需要 Python 3.11 或更高版本。安装程序会自动处理。Git: 需要 Git 来克隆技能库等。Windows 安装程序会捆绑一个便携版 MinGit约45MB不会干扰系统 Git。网络: 需要能访问 GitHub 和相应的模型 API 端点如 OpenAI。磁盘空间: 初始安装约需 500MB-1GB用于存放 Python 包和模型缓存。3.2 分平台安装命令Linux / macOS / WSL2打开终端执行以下命令。该脚本会安装uv、Python 3.11、Node.js、ripgrep、ffmpeg 等所有依赖。curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash安装完成后重新加载你的 Shell 配置source ~/.bashrc # 如果你用 Bash # 或 source ~/.zshrc # 如果你用 ZshWindows (原生 PowerShell)Hermes 已原生支持 Windows无需 WSL。以管理员身份打开 PowerShell执行iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)这个 PowerShell 脚本会处理所有 Windows 特有的依赖包括便携版 Git Bash。Android / Termux在 Termux 中由于一些语音依赖不兼容推荐使用文档中测试过的手动安装路径或使用特定的安装标签# 在 Termux 中安装脚本可能会自动使用精简依赖 curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash # 安装后可能需要手动安装部分 Python 包3.3 安装后验证与初始化安装完成后首先运行诊断命令确保一切就绪hermes doctor这个命令会检查 Python 版本、依赖包、关键工具如 git, rg, ffmpeg以及网络连通性并给出修复建议。接下来运行设置向导这是配置模型、API 密钥和工具的最快方式hermes setup向导会交互式地引导你完成基本配置。如果你想使用 Nous Portal一个集成了模型、搜索、图像生成、TTS 等服务的订阅制网关避免管理多个 API 密钥可以使用hermes setup --portal3.4 解决 Windows 安全软件误报在 Windows 上Defender 或第三方杀毒软件可能会将安装程序捆绑的uv.exe误报为病毒。这是一个已知的误报因为uv是一个合法的 Rust 二进制文件。验证文件真实性你可以通过以下 PowerShell 脚本来验证uv.exe是否来自官方源# 1. 安装 GitHub CLI (如果尚未安装) winget install --id GitHub.cli # 2. 登录 GitHub (按提示操作) gh auth login # 3. 验证 Hermes 自带的 uv.exe $uvPath $env:LOCALAPPDATA\hermes\bin\uv.exe $version ( $uvPath --version).Split( )[1] $zipPath $env:TEMP\uv.zip # 下载官方对应版本的 uv [Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol [Net.SecurityProtocolType]::Tls12 Invoke-WebRequest https://github.com/astral-sh/uv/releases/download/$version/uv-x86_64-pc-windows-msvc.zip -OutFile $zipPath -UseBasicParsing # 使用 GitHub CLI 验证签名 gh attestation verify $zipPath --repo astral-sh/uv # 对比哈希值 Expand-Archive $zipPath $env:TEMP\uv_extracted -Force $officialHash (Get-FileHash $env:TEMP\uv_extracted\uv.exe).Hash $bundledHash (Get-FileHash $uvPath).Hash $officialHash -eq $bundledHash # 应该返回 True添加排除项如果验证通过你可以将 Hermes 的安装目录添加到杀毒软件的白名单中。Windows Defender (管理员 PowerShell):Add-MpPreference -ExclusionPath $env:LOCALAPPDATA\hermes其他杀软请在相应软件的保护设置中添加%LOCALAPPDATA%\hermes为例外路径。重要提示请白名单整个文件夹而不是单个文件哈希因为uv会随 Hermes 更新而更新。4. 核心配置详解连接你的大脑LLM与感官工具安装只是第一步让 Hermes Agent 真正“活”起来的关键是配置。核心配置围绕两大块模型提供商和工具集。4.1 配置模型提供商LLMHermes 支持几乎所有主流模型 API。你可以通过命令行快速切换# 查看当前模型和可用提供商 hermes model # 切换模型例如使用 OpenRouter 的 Claude 3.5 Sonnet hermes model openrouter:claude-3.5-sonnet # 切换为 OpenAI 的 GPT-4o hermes model openai:gpt-4o # 使用本地部署的 Ollama 模型 hermes model ollama:llama3.2首次使用某个提供商时需要设置 API 密钥。密钥存储在~/.hermes/secrets.yaml中。你可以手动编辑该文件或通过交互式命令设置hermes config set openai.api_key sk-你的真实key # 或者使用更安全的环境变量方式 export OPENAI_API_KEYsk-你的真实key关于 Nous Portal 的特别说明如果你不想管理多个 API 密钥模型、搜索、画图、语音hermes setup --portal是最佳选择。它会引导你完成 OAuth 登录并自动配置好所有网关服务。4.2 配置与管理工具集工具是 Agent 的手和脚。Hermes 内置了数十个工具但出于安全和性能考虑默认只启用一部分。# 查看所有可用工具及其状态启用/禁用 hermes tools list # 启用某个工具例如启用网络搜索 hermes tools enable web_search # 禁用某个工具 hermes tools disable execute_shell # 查看某个工具的详细信息和所需配置 hermes tools info web_search关键工具配置示例配置网络搜索如 Firecrawl 如果你使用 Nous Portal搜索已自动配置。否则你需要自行申请 Firecrawl 或 Serper 等服务的 API 密钥。hermes config set firecrawl.api_key fc-你的key配置代码执行环境安全考虑execute_shell工具非常强大但也危险。Hermes 提供了安全机制。工作目录限制Agent 默认只能在~/.hermes/workspace下执行命令。你可以在配置中修改agent.workspace_root。命令审批模式在~/.hermes/config.yaml中设置security.command_approval: true则所有 Shell 命令都需要你手动批准才能执行。允许列表你可以定义正则表达式模式只允许运行匹配的命令。4.3 配置文件解析主配置文件位于~/.hermes/config.yaml。理解其结构对高级用户至关重要。# ~/.hermes/config.yaml 示例片段 model: provider: openrouter name: claude-3.5-sonnet # 模型特定参数如温度、最大token数 params: temperature: 0.7 max_tokens: 4000 memory: # 记忆后端例如使用本地向量存储 backend: chroma path: ~/.hermes/memory gateway: # 启用 Telegram 网关 telegram: enabled: true token: YOUR_BOT_TOKEN allowed_user_ids: - 你的用户ID security: # 启用命令审批 command_approval: false # 命令允许列表正则表达式 allow_patterns: - ^ls.* - ^git status$ agent: # Agent 的工作目录 workspace_root: ~/.hermes/workspace # 是否在复杂任务后自动尝试创建技能 auto_skill_creation: true你可以通过hermes config set key value来修改配置或直接编辑 YAML 文件。5. 实战入门从 CLI 对话到自动化任务配置完成后让我们开始真正的对话和任务。5.1 启动 CLI 交互界面最简单的方式是使用内置的 TUI终端用户界面hermes你将进入一个多行编辑、支持命令自动补全的聊天界面。输入/help可以查看所有可用命令。基础会话流程直接输入你的问题或指令例如“查看当前目录下有哪些 Python 文件。”Agent 会思考并可能调用execute_shell工具运行ls *.py。你将看到工具调用的流式输出和最终的回答。5.2 常用 Slash 命令速查无论是在 CLI 还是 Telegram 等消息平台这些命令都是通用的。命令用途示例/new或/reset开始一个新的会话清空当前上下文/new/model切换模型/model openai:gpt-4o/personality切换预定义的人格/角色/personality coder/tools列出或管理工具/tools enable web_search/skills列出已安装的技能/skills/compress压缩当前会话上下文节省 Token/compress/usage查看本次会话的 Token 使用情况/usage/insights获取关于会话的洞察如主题、建议/insights --days 7/stop中断 Agent 当前正在执行的任务/stop/cron管理定时任务/cron add5.3 第一个实战任务让 Agent 帮你写一个 Python 脚本让我们完成一个经典任务让 Agent 编写一个脚本并观察其完整的 ReAct 循环。启动 Hermeshermes输入任务帮我写一个Python脚本功能是读取当前目录下的一个CSV文件data.csv计算‘price’列的平均值并将结果输出到result.txt。如果文件不存在要给出友好提示。观察 Agent 的思考过程Agent 会先推理需要检查文件是否存在需要 pandas 或 csv 库需要计算平均值需要写文件。Agent 可能行动调用execute_shell运行ls data.csv来检查文件。根据结果Agent 会生成代码。它可能会先尝试用read_file工具查看 CSV 结构再编写脚本。最后Agent 会提供完整的 Python 代码并可能询问你是否要执行它。让 Agent 执行它写的脚本 你可以回复“执行这个脚本看看结果。” Agent 会调用execute_shell运行python your_script.py并将输出返回给你。整个过程中Hermes 在后台做了什么它可能调用了execute_shell、read_file、write_file等多个工具。任务完成后如果auto_skill_creation开启它可能会评估这个“读取CSV并计算平均值”的任务是否具有通用性并尝试将其封装成一个名为calculate_csv_column_average的技能保存在~/.hermes/skills/下。下次你就可以直接说“用calculate_csv_column_average技能处理sales.csv文件的revenue列。”5.4 技能 (Skill) 的创建与调用手动创建一个简单技能技能是放在~/.hermes/skills/目录下的 Python 文件。一个最简单的技能示例# 文件~/.hermes/skills/hello_world.py 一个简单的问候技能。 from typing import Any, Dict def main(args: Dict[str, Any], context: Dict[str, Any]) - str: 向指定名字的人问好。 Args: args: 包含 name 键的字典。 context: 当前会话上下文通常包含用户信息、记忆等。 Returns: 问候字符串。 name args.get(name, there) return fHello, {name}! This is a custom skill.创建后在 Hermes 会话中你可以直接通过技能名调用/hello_world name“CSDN读者”Agent 会加载并执行这个技能返回 “Hello, CSDN读者! This is a custom skill.”自动生成的技能当 Agent 自动创建技能时文件内容会更复杂包含详细的描述、参数定义和执行步骤。这些技能是 Hermes “学习”成果的实体化是你个人工作流的宝贵资产。6. 高级功能实战消息网关与定时任务6.1 配置 Telegram 网关实现移动端协作CLI 很好但在手机上用 Telegram 与 Agent 对话更方便。创建 Telegram Bot在 Telegram 中搜索BotFather。发送/newbot按提示设置名字和用户名。获取以bot结尾的HTTP API Token。配置 Hermes Gatewayhermes gateway setup telegram按提示输入你从 BotFather 获得的 Token。启动网关hermes gateway start网关进程将在后台运行监听消息。与你的 Bot 对话在 Telegram 中找到你的 Bot发送/start。重要首次使用时Bot 会提示你进行“配对”。你需要回到启动网关的终端查看输出日志中的配对码并在 Telegram 中发送该码。这是关键的安全措施确保只有你能控制你的 Agent。配对成功后你就可以像在 CLI 中一样与 Agent 对话了。所有 Slash 命令同样适用。6.2 设置定时任务 (Cron)实现自动化Hermes 内置的 Cron 调度器允许你用自然语言创建定时任务。示例创建一个每天上午 9 点发送天气摘要的任务。在 Hermes 会话中CLI 或 Telegram输入/cron add按照交互式提示操作Schedule:0 9 * * *(每天 9 点)Command/Message:获取北京今天的天气摘要并提醒我是否需要带伞。Output Platform:telegram(将结果发送到 Telegram)创建完成后该任务就会在后台定时运行。查看和管理任务# 列出所有定时任务 hermes cron list # 查看特定任务的日志 hermes cron logs task_id # 禁用或启用任务 hermes cron disable task_id hermes cron enable task_id # 删除任务 hermes cron remove task_id你可以创建更复杂的任务例如“每周一早上总结上周的 Git 提交记录并生成报告”、“每天凌晨备份数据库”、“每小时检查服务器状态如果异常则告警”。7. 部署与运维从本地到云端7.1 本地持久化运行在本地开发机上你可以使用systemd(Linux) 或launchd(macOS) 来将 Hermes Gateway 作为守护进程运行确保其始终在线。Linux (systemd) 服务文件示例创建/etc/systemd/system/hermes-gateway.service[Unit] DescriptionHermes Agent Gateway Afternetwork.target [Service] Typesimple User你的用户名 EnvironmentPATH/home/你的用户名/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin WorkingDirectory/home/你的用户名 ExecStart/home/你的用户名/.local/bin/hermes gateway start Restartalways RestartSec10 [Install] WantedBymulti-user.target然后启用并启动服务sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable hermes-gateway sudo systemctl start hermes-gateway sudo systemctl status hermes-gateway # 查看状态7.2 云端部署以 $5 VPS 为例对于 7x24 小时在线的个人助手推荐使用云服务器。购买一台 VPS如 DigitalOcean、Linode、Vultr 的 $5/月套餐。通过 SSH 登录。安装 Hermes使用 Linux 安装脚本。配置模型 API 密钥确保网络可访问 OpenAI 等。配置 Telegram Gateway同上。使用tmux或screen保持进程运行# 安装 tmux sudo apt install tmux # 新建一个会话 tmux new -s hermes # 在 tmux 会话中启动网关 hermes gateway start # 按 CtrlB, 然后按 D 分离会话 # 网关会在后台继续运行。要重新连接使用 tmux attach -t hermes7.3 无服务器部署极致成本优化对于使用频率不高的场景Daytona 或 Modal 是更经济的选择。它们会在 Agent 闲置时自动“休眠”几乎不产生费用当有消息如 Telegram 消息触发时再瞬间唤醒环境。以Modal为例部署流程涉及编写一个modal_app.py将 Hermes 应用包装成 Modal 的云函数。由于篇幅限制这里给出核心思路在 Modal 官网创建账户和项目。安装 Modal CLIpip install modal编写应用定义文件指定镜像、启动命令和触发器如 HTTP 端点或 Webhook。使用modal deploy部署。配置 Telegram Bot 的 Webhook 指向 Modal 提供的 HTTP 端点。这种方案适合希望拥有一个“永远在线”但“按需付费”的智能助手的用户。8. 故障排查与最佳实践8.1 常见问题与解决方案问题现象可能原因排查步骤解决方案hermes命令未找到Shell 配置未更新或安装路径不在 PATHecho $PATH检查ls ~/.local/bin/查看运行source ~/.bashrc或重新登录终端启动时报 Python 依赖错误uv环境损坏或网络问题运行hermes doctor尝试hermes update或重装curl ... | bash模型 API 调用失败API 密钥错误、网络不通、额度不足检查~/.hermes/secrets.yaml用curl测试 API 端点确认密钥正确、网络正常、账户有余额Telegram Bot 无响应网关未运行、Token 错误、未配对hermes gateway status查看网关日志确保网关进程运行Token 正确并完成配对流程Agent 不执行 Shell 命令安全设置禁止或工作目录不存在检查config.yaml中的security.command_approval和agent.workspace_root关闭审批或配置允许列表确保工作目录存在技能调用失败技能文件语法错误或依赖缺失查看~/.hermes/logs/下的错误日志检查技能 Python 代码确保技能所需工具已启用内存占用过高会话历史过长或向量数据库膨胀使用/compress压缩上下文检查记忆后端存储文件大小定期清理旧会话考虑调整记忆保留策略8.2 安全最佳实践最小权限原则为 Hermes 创建一个专用的系统用户。将agent.workspace_root限制在一个非敏感目录。在生产环境中强烈建议开启security.command_approval: true至少对于高风险命令。API 密钥管理优先使用环境变量 (export OPENAI_API_KEY...) 而非配置文件存储密钥。定期轮换密钥。在云服务器上使用云服务商提供的密钥管理服务如 AWS Secrets Manager。网络隔离如果部署在公网 VPS确保防火墙只开放必要的端口如 SSH。Hermes Gateway 与外部服务如 Telegram的通信是加密的但请确保你的 VPS 系统已及时更新。审计与日志定期检查~/.hermes/logs/下的日志文件。关注 Agent 自动创建的技能审查其代码逻辑。8.3 性能与成本优化模型选择对于日常对话和简单任务使用性价比高的模型如openrouter:claude-3-haiku或openai:gpt-3.5-turbo。对于复杂推理和编程任务再切换到更强的模型如claude-3.5-sonnet或gpt-4o。上下文管理养成使用/compress命令的习惯将冗长的会话总结成要点释放上下文窗口。在配置中调整model.params.max_tokens避免不必要的长输出。技能化一切将重复性工作流固化为技能。技能调用比从零开始推理消耗的 Token 少得多。定期整理和优化你的技能库。9. 总结从工具到伙伴的演进之路Hermes Agent 代表了一种新的 AI 应用范式它不再是一个被动的工具而是一个能够积累知识、进化能力、并融入你数字生活各个角落的主动伙伴。通过本文我们完成了从核心概念理解、全平台安装、关键配置、基础与高级功能实战到最终部署运维的完整旅程。回顾关键收获核心价值闭环学习与技能创造是 Hermes 的护城河让它越用越聪明。灵活部署从本地笔记本到 5 美元 VPS再到无服务器架构总有一种方案适合你的需求和预算。统一入口通过 Gateway 抽象实现了跨平台CLI、Telegram 等的无缝对话体验。强大扩展通过技能系统和 MCP 集成其能力边界几乎可以无限延伸。接下来的探索方向深入技能开发阅读官方 Skills Hub学习编写更复杂、更强大的自定义技能将你的独特工作流彻底自动化。集成 MCP 服务器探索 Model Context Protocol将本地数据库、内部 API、专业软件如 Photoshop、IDE的能力暴露给 Hermes。参与社区加入 Hermes 的 Discord 社区分享你创造的技能学习他人的最佳实践甚至为这个开源项目贡献代码。技术的终极目标是将人从重复性劳动中解放出来。Hermes Agent 正朝着这个方向迈出了坚实的一步。现在是时候启动你的智能伙伴让它开始学习和成长了。 30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度