10 coisas para experimentar após começar a usar o Hermes Agent

Este artigo apresenta dez funções recomendadas para experimentar após a instalação do Hermes Agent, por meio de operação prática. O conteúdo é muito rico, digitado manualmente e verificado por meio de revisão de código-fonte e validação experimental. Com estes testes, oito grandes destaques do Hermes também são resumidos e incluídos no texto. Seja bem-vindo(a) para ler e trocar ideias~

0. Instalação e Implantação

Como pré-requisito, vamos abordar brevemente a instalação e implantação para ajudar os amigos a começarem do zero.

Um comando é suficiente para a instalação (compatível com macOS / WSL2 / Linux):

1curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash -x

Adicionei -x para facilitar a visualização do processo de execução. Usuários do Windows precisam instalar o WSL2 e executar o Hermes Agent de dentro do WSL2.

Após o término do comando, ele deve guiá-lo pela configuração, ou você pode executá-lo manualmente:

hermes setup

Conclua a configuração de modelos, canais, etc., de forma interativa.

A configuração interativa do Hermes não é tão boa quanto a do OpenClaw, mas é simples o suficiente. Uma pequena armadilha está relacionada à configuração da chave do modelo: se você colar, ela não será exibida. Na pressa, você pode colar várias vezes, fazendo com que a chave falhe.

A solução é editar ~/.hermes/.env usando vim.

Verifique se as chaves no arquivo estão corretas; se não, modifique-as manualmente. Depois disso, configurar canais não é muito diferente do OpenClaw.

Primeiro: Configurar Antifurto de Navegador (Camofox ou Browserbase)

Se você quiser que eu leia artigos automaticamente, preencha formulários, pegue ingressos ou opere o backend, você deve me fornecer um ambiente de navegador "semelhante ao humano". Camofox é recomendado aqui.

Navegadores backend comuns (Chromium Local) serão interceptados na entrada.

Como configurar: Diga ao Hermes: Ajude-me a configurar CAMOFOX e CAMOFOX_URL.

Efeito - Antes da configuração:

Após a configuração:

Destaque 1 do Hermes:

Uma coisa para elogiar no Hermes é que ele julga quais instruções são de alto risco e então pede sua autorização adequadamente. Isso é muito melhor do que o OpenClaw, onde você quer desligar a autorização porque vem com um monte de números sem sentido, deixando você sem saber o que está fazendo.

Segundo: Definição da Alma (SOUL.md)

Por padrão, o Hermes é um assistente de IA geral; você precisa personalizá-lo para se adequar às suas preferências.

O arquivo SOUL.md é um arquivo vazio comentado por padrão e precisa ser adicionado manualmente.

Como configurar: Peça ao agente Hermes para editar e escrever em ~/.hermes/SOUL.md.

Aqui vai uma dica: converse com o Hermes por dois dias primeiro, mostrando seu estilo e requisitos o máximo possível durante a conversa. Depois, pergunte a ele: "O Hermes tem uma configuração recomendada para a Definição da Alma (SOUL.md)?"

Como mostrado na captura de tela, parece muito bom. Compartilharei o texto para sua referência.

Destaque 2 do Hermes:

Você pode ver que o Hermes resumiu o conteúdo de dois dias, graças ao seu mecanismo de leitura de sessão, que discutiremos em detalhes mais tarde.

Texto de referência de ~/.hermes/SOUL.md:

1---
2name: Arquiteto Rigoroso
3version: 2.0
4---
5
6# 🧠 Modo de Pensamento
7- **Verifique antes de responder**: Para quaisquer APIs, configurações ou caminhos incertos, verifique as ferramentas primeiro; não confie em suposições.
8- **Planeje antes de executar**: Para tarefas com mais de 3 etapas, liste o plano e os riscos primeiro e prossiga somente após a confirmação.
9- **Entrega é verificação**: Após terminar uma tarefa, forneça proativamente "como verificar se fez efeito."
10
11# 🛡️ Autocontrole
12- Quando estiver incerto, diga "Não tenho certeza" diretamente; é melhor do que inventar.
13- Se forem encontrados conflitos na memória ou habilidades, aponte-os proativamente e solicite uma decisão.
14- Quando uma tarefa falhar, analise a causa e solidifique-a em uma Skill para evitar repetir o mesmo erro.
15
16# 🗣️ Disciplina de Saída
17- Conclusão primeiro, foco em código/comandos, menos enrolação.
18- Operações de alto risco (excluir dados, reiniciar, sobrescrever) devem ser avisadas com antecedência.

Terceiro: Auxiliar

O módulo auxiliar é o centro de roteamento LLM copiloto do Hermes. Seu propósito de design é deixar o modelo principal focado no pensamento enquanto modelos auxiliares mais baratos/especializados cuidam do trabalho pesado. Configurar isso bem pode economizar dinheiro e melhorar a eficiência.

Este também é um dos destaques do Hermes: o Hermes suporta a especificação de modelos e provedores independentes para diferentes tarefas (pesquisa, compressão, visão, etc.), economizando assim custos do modelo principal ou melhorando o desempenho. A configuração é amigável; apenas peça ao Hermes para ajudá-lo a configurar.

Suporta configurações de modelo auxiliar personalizadas (8 no total):

1. vision: Análise de captura de tela/CAPTCHA/imagem
2. web_extract: Raspagem e extração de conteúdo da web
3. compression: Resumo de compressão de contexto
4. session_search: Resumo de pesquisa de sessão histórica
5. approval: Decisão de aprovação de comando perigoso
6. skills_hub: Pesquisa/assistência de instalação no mercado de habilidades
7. mcp: Assistência de chamada de serviço MCP
8. flush_memories: Limpeza/reorganização do sistema de memória

Método de configuração, exemplo verbal: "Ajude-me a configurar o modelo auxiliar de compressão de sessão para qwen3.5-plus."

Verificação: Acionamos manualmente compress:

Verifique os logs (~/.hermes/logs/agent.log):

Duas linhas-chave: flush_memories usa o modelo padrão qwen3.6, e compress pode ser visto usando nosso modelo personalizado. Legal~

Auxiliary flush_memories: using auto (qwen3.6-plus)

Auxiliary compression: using auto (qwen3.5-plus) at https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/

Limiar de compressão: Tanto muito frequente quanto nenhuma compressão são ruins. O padrão atual é 50%, o que sugiro ajustar com base no uso real.

Destaque 3 do Hermes: O limiar de compressão padrão segue a janela de contexto do modelo. Isso significa que a proporção de acionamento é diferente para modelos de 1M e 200k. O Hermes não tem limite de rodadas, então a memória pode ser melhor.

Além disso, o orçamento do resumo é dimensionado adequadamente: max_summary_tokens = min(context_length * 0.05, _SUMMARY_TOKENS_CEILING)

Um modelo de 1M pode alocar até 50K tokens para resumos, enquanto um modelo de 200K obtém apenas 10K. Resumindo, é mais razoável.

Quarto: Sistema de Memória

O sistema de memória do Hermes pode ser dividido em três camadas, que podem ser configuradas camada por camada (o Hermes pode configurá-las sozinho):

Camada 1: Memória Integrada (Ativada por padrão, ajuste fino recomendado)

1# ~/.hermes/config.yaml
2memory:
3  memory_enabled: true           # MEMORY.md — notas do agente
4  user_profile_enabled: true     # USER.md — perfil do usuário
5  memory_char_limit: 2200        # O padrão é suficiente, pode ser ajustado para 4000 para uso intenso
6  user_char_limit: 1375          # O padrão é suficiente
7  nudge_interval: 10             # Lembrar o agente de salvar a memória a cada 10 rodadas, pode ser definido como 5 para mais proatividade
8  flush_min_turns: 6             # Acionar a atualização da memória somente após pelo menos 6 rodadas antes de sair

Entre eles:

memory_char_limit: 2200 armazena notas do agente: fatos do ambiente, convenções do projeto e armadilhas encontradas. A unidade são caracteres. Ele escreve em MEMORY.md. Se você achar que este arquivo está frequentemente cheio, é recomendável aumentar o limite. Eu mudei para 4000.

user_char_limit: 1375 armazena o perfil do usuário: preferências, estilo de comunicação e hábitos de trabalho. A unidade são caracteres. Ele escreve em USER.md.

nudge_interval: 10 lembra o agente de salvar a memória a cada 10 rodadas. Se você sentir que a memória do Hermes não é boa o suficiente, pode ajustar para 5 para ser mais proativo.

Camada 2: Provedor de Memória Externa (Escolha um conforme necessário)

Sem pressa para configurar isso. Por quê? Porque há um fallback local na terceira camada.

O Hermes suporta 8 plugins principais:

Tomando a configuração mem0 como exemplo, é recomendável executar a configuração no terminal:

Execute: hermes memory setup e então configure a chave.

Destaque 4 do Hermes: A configuração é desacoplada; chaves e configurações são separadas. Usa formato YAML, que pessoalmente acho mais amigável que JSON. O Google vai gostar 😊

No entanto, não é tão bom quanto o OpenClaw em um aspecto: não há recarregamento a quente da configuração. Você precisa reiniciar após modificar config.yaml.

Após configurar mem0, o fluxo da conversa envolve pelo menos 2 chamadas de API mem0 por rodada (sync_turn write + queue_prefetch search). Se o agente chamar ferramentas ativamente, chamadas adicionais podem ser necessárias.

Portanto, cabe a você julgar se deve ativar a memória externa. Sugiro não abri-la primeiro para ver se as camadas um e três o satisfazem. Se não, então considere configurá-la.

Aqui está um diagrama para ajudá-lo a entender o panorama completo de uma rodada de conversa.

Camada 3: Pesquisa de Sessão (Ativada por padrão, certifique-se de que o auxiliar esteja disponível)

A Pesquisa de Sessão não faz parte da Memória, mas sim um mecanismo complementar ao sistema de Memória.

O que ela armazena: Todos os originais de conversas históricas.

Local de armazenamento: Local ~/.hermes/state.db.

Método de recuperação: Pesquisa de palavras-chave FTS5 + resumo LLM.

Método de escrita: Automático (cada rodada de conversa é automaticamente persistida no SQLite).

session_search distingue entre dois modos:

Modo 1: Consulta vazia → Retorna diretamente a lista de sessões recentes sem chamar o LLM.

Modo 2: Consulta existe → Recuperação FTS5 → Resumo LLM.

Há também um fallback: se a chamada do LLM de resumo falhar, ele retorna diretamente uma prévia bruta dos primeiros 500 caracteres do texto original, garantindo que algo seja retornado mesmo que o LLM esteja inativo.

A presença de uma consulta é decidida pelo Agente. Após ler a intenção do usuário, o Agente julga se precisa "folhear o histórico" ou "pesquisar um tópico específico" e então decide se passa uma consulta. Este é o modo padrão de uso de ferramentas — o comportamento é guiado pela descrição do esquema, e o Agente escolhe autonomamente o método de chamada.

Seria ótimo se a pesquisa de sessão suportasse recuperação vetorial. O OpenClaw suporta isso (mecanismo de pesquisa híbrida: BM25 + recuperação vetorial), mas a granularidade são arquivos de diário, não nível de sessão, então cada um tem seus prós e contras.

Quinto: Configurar web_search

A capacidade de pesquisa na web do agente deve ser configurada. O Hermes é muito fácil de configurar; você só precisa pedir ao Hermes para ajudá-lo.

O Hermes suporta nativamente: exa, Tavily, parallel, firecrawl.

Exemplos de configuração e uso são os seguintes:

Diga ao Hermes: "Ajude-me a configurar exa."

Destaque 5 do Hermes: Amigos atentos podem ver que o Hermes imprime claramente seu processo de execução de ferramentas no IM por padrão, o que é muito amigável.

Sexto: Auditoria Automatizada (Hooks)

O Hermes Agent tem dois sistemas de expansão complementares:

1. Gateway Hooks: Hooks orientados a eventos do gateway.
2. Sistema de Plugin: Hooks de ciclo de vida do plugin.

Conceito central: Hooks lidam com notificações de eventos, e Plugins lidam com expansões funcionais — os dois se complementam.

8 hooks de ciclo de vida estão disponíveis:

Exemplo de fluxo de execução:

1Criação da Sessão
2  → on_session_start
3
4Cada Rodada de Conversa:
5  → pre_llm_call          ← Contexto pode ser injetado
6  → Loop de Ferramentas:
7      → pre_api_request   ← Antes de cada chamada de API
8      → Chamada de API
9      → post_api_request  ← Após cada chamada de API
10      → pre_tool_call     ← Antes de cada execução de ferramenta
11      → Execução da Ferramenta
12      → post_tool_call    ← Após cada execução de ferramenta
13  → post_llm_call         ← Fim da rodada
14  → on_session_end        ← run_conversation retorna

Experiência prática: Vamos fazer um experimento de configuração de hook de gateway para auditar chamadas de ferramentas.

Diga diretamente ao Hermes: "Crie um Hook de Auditoria de Terminal: após cada execução de ferramenta de terminal, anexe automaticamente o conteúdo do comando, resultado da execução, timestamp e ID da sessão a um arquivo de log."

Após a autorização, o Hermes o escreveu:

Agora nosso hook de auditoria de comandos está desenvolvido e configurado. Não é mais conveniente que o Lobster (OpenClaw)?

Sétimo: Sandbox

O comando de execução padrão é local. Se você quiser melhorar a segurança, deve usar um sandbox. O Hermes suporta sandboxing, e escolhemos o Docker aqui.

Para praticar, vamos abrir um agente separado para configurar o sandbox Docker.

Exemplo a seguir (claro, você pode deixar seu agente Hermes ajudá-lo a configurar com o prompt: "Consulte os comandos a seguir e ajude-me a configurar um perfil adicional, usando Docker para o sandbox, e o modelo segue o perfil principal"):

1# Vincular o Worker ao seu Bot Secundário (Token B)
2hermes -p worker config set gateway.telegram.bot_token "TOKEN_B"
3hermes -p worker config set gateway.telegram.enabled true
4
5# Definir Worker para modo sandbox Docker
6hermes -p worker config set terminal.backend docker
7hermes -p worker config set terminal.docker_image python:3.11-slim
8
9# Worker pode usar um modelo mais barato
10hermes -p worker config set model.provider alibaba
11hermes -p worker config set model.model qwen3.5-plus

O Hermes ajuda você a configurar tudo; você não precisa fazer isso sozinho, apenas forneça uma chave de bot extra.

Teste: Eu disse ao bot de trabalho rm -rf /. Olhando a captura de tela, ele recusou no começo, haha.

Eu o encorajei, e ele finalmente confirmou a execução. Como visto na captura de tela, ele também disse que a proteção do sistema foi acionada e apenas alguns diretórios foram excluídos.

Vamos fazer o agente principal solucionar o problema. Confirmado, sem problemas.

Em seguida, verificamos docker ps na máquina host. Você pode ver que o Docker foi realmente iniciado. Perfeito~

Destaque 6 do Hermes: A configuração de múltiplos perfis (instâncias de agente) é amigável. Uma frase e o Hermes resolve. No Lobster, eu basicamente ainda precisava fazer login no backend para ajustar.

Oitavo: Multiagente

Multiagente precisa de um artigo separado. Aqui está apenas um resumo da nossa wiki. Diferentes capacidades de multiagente podem ser acionadas sob a mesma sessão. Claro, também há multiagente completamente isolado, que é o multiperfil mencionado acima.

Acionar um subagente em uma conversa é muito simples; basta dizer uma palavra. Exemplo:

"Por favor, crie três subagentes para discutir os prós e contras do Hermes entre si."

Nono: Backup

Se você decidir mudar para o Hermes Agent, o backup é essencial.

Três camadas de backup são recomendadas:

Camada 1: Ativar git local. Um passo adiante é enviar para o GitHub. Sugere-se enviar para um repositório privado. .env não deve ser enviado (configure .gitignore), use backup em disco local.

Camada 2: Backup para outros diretórios no local (de preferência outros discos) + tarefas agendadas.

Apêndice, arquivo de script chave:

1#!/bin/bash
2BACKUP_NAME="hermes_full_backup_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"
3BACKUP_DIR="/tmp/$BACKUP_NAME"
4DEST_DIR=~/hermes_backups
5
6mkdir -p $BACKUP_DIR/hermes
7mkdir -p $DEST_DIR
8
9echo "📦 Empacotando configuração principal..."
10cp ~/.hermes/config.yaml $BACKUP_DIR/hermes/
11cp ~/.hermes/.env $BACKUP_DIR/hermes/
12cp ~/.hermes/MEMORY.md $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null
13
14echo "🧠 Empacotando banco de dados e sessões..."
15cp ~/.hermes/state.db $BACKUP_DIR/hermes/
16# Se as sessões forem grandes, você pode fazer backup apenas de arquivos recentes; aqui fazemos backup de todos
17cp -r ~/.hermes/sessions $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null
18
19echo "🔧 Empacotando extensões e auditorias..."
20cp -r ~/.hermes/plugins $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null
21cp -r ~/.hermes/audit_logs $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null
22cp -r ~/.hermes/skills $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null
23cp -r ~/.hermes/cron $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null
24
25echo "👥 Empacotando todos os dados do Perfil..."
26# Profile contém todas as configurações e bancos de dados para clones como worker
27cp -r ~/.hermes/profiles $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null
28
29echo "📦 Comprimindo..."
30tar -czf $DEST_DIR/$BACKUP_NAME.tar.gz -C /tmp $BACKUP_NAME
31rm -rf $BACKUP_DIR
32
33echo ""
34echo "✅ Backup concluído!"
35echo "📍 Caminho: $DEST_DIR/$BACKUP_NAME.tar.gz"
36echo "📊 Tamanho: $(du -h $DEST_DIR/$BACKUP_NAME.tar.gz | cut -f1)"

Camada 3: Backup remoto: como discos; git push para remoto; outros servidores; ou armazenamento de objetos de terceiros, etc.

Décimo: Skill

Não há muito o que dizer aqui, apenas instale suas skills de uso comum.

O Hermes é muito inteligente; ele revisa as skills. Ele identifica nossas tarefas e automaticamente resume e solidifica o processo em uma Skill.

Condição de acionamento: Em config.yaml, vemos que creation_nudge_interval padrão é 15 (versões mais antigas podem ser 10).

Este parâmetro significa que a cada 15 ciclos de ferramentas, uma revisão de skill em segundo plano é acionada.

Processo de revisão de skill:

1Derivar um agente em segundo plano, tirar um snapshot completo da conversa atual e fazer a si mesmo uma pergunta:
2
3> "Na conversa anterior, houve alguma experiência não trivial envolvendo tentativa e erro, ajuste de direção ou expectativas do usuário para abordagens diferentes?"
4
5Em seguida, três resultados:
61. **Skill existente pode ser atualizada** → Chamar `skill_manage` para atualizar a skill existente com nova experiência.
72. **Nenhuma, mas vale a pena criar** → Chamar `skill_manage` para criar uma nova skill e solidificar metodologias reutilizáveis.
83. **Nada que valha a pena salvar** → Saída "Nada a salvar." e fim.
9
10Todo o processo é executado em uma thread em segundo plano, não bloqueia a conversa do usuário e não modifica o histórico da conversa principal. Se houver uma ação, uma linha é impressa no terminal.

Destaque 7 do Hermes: Converter automaticamente operações valiosas em skills permanentes é um recurso de destaque. A grandeza dispensa mais palavras~

Destaque 8 do Hermes: Não importa como você saia (normal/anormal/interrompido), as mensagens não são perdidas. 20 pontos de acionamento cobrem todos os caminhos de saída, e a escrita incremental e a divisão de sessão também garantem que cada registro de sessão seja completo e não repetitivo.

Devido a limitações de espaço, encontraremos uma oportunidade para discutir as sessões em detalhes mais tarde.

Posfácio

Através de alguns dias experimentando o Hermes, senti muitos de seus destaques. A experiência geral é muito suave. A estabilidade é melhor que a do OpenClaw, o que pode nos economizar 30% do tempo gasto consertando o Lobster.

O Lobster geralmente requer modelos SOTA no exterior; caso contrário, ele facilmente quebra sozinho.

Com o Hermes, usamos qwen 3.6 plus em todo o processo. Muitas operações como configuração e upgrades podem ser feitas apenas conversando com o Hermes sem quebrar, o que é muito raro.

Documentos de referência:

1. Código-fonte: https://github.com/NousResearch/hermes-agent
2. Wiki escrito por Lan Shu: https://github.com/cclank/Hermes-Wiki
3. Documentação oficial: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/

Versão da conta oficial: https://mp.weixin.qq.com/s/0SYL-HKbWGj3eToQPqnpBw

Este artigo é puramente digitado à mão com base na experiência prática. Criar não é fácil; amigos são bem-vindos para apoiar com um toque triplo~ 💗