Hermes Agent 第二阶段：让你的 Agent 拥有记忆、学会技能、连接 Telegram/ Discord

Q: 第二阶段你将学会什么

在第一阶段]中，你安装了 Hermes Agent，运行了第一次对话，学习了 CLI 基础。现在是时候解锁让 Hermes 区别于其他 Agent 框架的核心能力了。 完成本教程后，你的 Agent 将： - 🧠 跨会话记住你的偏好和项目上下文 - 🔧 从已解决的问题中自动创建可复用的技能 - 📱 在 Telegram、Discord 和 Slack 上回复你——从手机即可操作 - ⚡ 通过集成推理引擎运行本地模型，速度更快 ---

Q: 第一部分：理解 Hermes 记忆系统——Agent 的大脑

与每次对话都遗忘的聊天机器人不同，Hermes 维护着三层记忆架构： 第一层：工作记忆（当前会话） ├── 当前对话上下文 ├── 临时变量 └── 工具输出（会话结束时清除） 第二层：情景记忆（持久存储） ├── 历史对话（已索引、可搜索） ├── 用户偏好（随时间学习） └── 项目特定上下文 第三层：技能记忆（可复用） ├── 自定义技能文档 ├── 已学习的工作流程 └── 自动创建的解决方案 这是当前对话。你在会话中说的一切和 Agent 生成的一切都保留在工作记忆中。当你退出时（Ctrl+C / Ctrl+D），工作记忆会被保存到情景记忆中作为可搜索的条目。 第一层无需配置——它是自动工作的。 这是 Hermes 的亮点。每次对话都被索引、摘要并存储在 ~/.hermes/memory/ 中。当你开始新的会话时，Hermes 会自动搜索其记忆找到相关上下文。 试试这个： 开始一个对话，告诉 Hermes 某个项目细节，退出，然后开始新的会话并问"我在做什么项目？" 你：记住，我在做一个叫"data-forge"的 Python CLI 工具， 用来处理 CSV 文件。 He

Q: 第二部分：创建你的第一个自定义技能

让我们一步步创建一个技能——手动操作，这样你就能理解格式。 hermes skills create 向导会问你： 1. 技能名称 — 例如 "weekly-blog-post" 2. 描述 — 例如 "写作每周 AI 新闻总结帖子的模板和工作流" 3. 触发关键词 — 例如 "周报, 博客, AI 新闻" 4. 指令 — 粘贴逐步工作流程 5. 模板 — 可选的可复用提示词模板 hermes skills list 输出： weekly-blog-post (已启用) — 每周 AI 新闻总结模板 csv-data-forge (已启用) — CLI 工具数据处理 (任何自动创建的技能) 你：我们来写这周的周报吧。 Hermes：(检查技能并使用模板) 好的！按 weekly-blog-post 工作流程： 1. 先搜索本周的热门 AI 新闻…… | 场景 | 创建技能？ | |------|-----------| | 每周重复的任务 | ✅ 是 | | 复杂多步骤工作流 | ✅ 是 | | 特定领域知识 | ✅ 是 | | 一次性任务 | ❌ 否 | | Agent 基础能力已能

Q: 第四部分：性能调优——运行本地模型

Hermes Agent 的最佳特性之一是集成的推理引擎，可以在你的硬件上运行本地模型。这意味着零 API 成本和零延迟。 hermes hardware check 这会测试你的系统，并推荐最适合你配置的本地模型： | 硬件 | 推荐模型 | 质量 | |------|---------|------| | 8GB 内存，无 GPU | Hermes 3 8B (Q4) | 适合基础任务 | | 16GB 内存，无 GPU | Hermes 3 12B (Q4) | 适合多数任务 | | 24GB+ 内存，无 GPU | Command R+ (Q4) | 很好 | | 12GB VRAM GPU | Qwen 2.5 32B (Q4) | 优秀 | | 24GB VRAM GPU | Hermes 3 70B (Q4) | 前沿级 | | 48GB+ VRAM | 任意 120B+ 模型 | 最佳可用 | 你可以配置 Hermes 在不同模型之间自动路由任务： hermes config set hybrid-inference true hermes config set loc

"第一阶段让你跑起来。第二阶段让你的 Agent 真正有用。"

第二阶段你将学会什么

在第一阶段中，你安装了 Hermes Agent，运行了第一次对话，学习了 CLI 基础。现在是时候解锁让 Hermes 区别于其他 Agent 框架的核心能力了。

完成本教程后，你的 Agent 将：

🧠 跨会话记住你的偏好和项目上下文
🔧 从已解决的问题中自动创建可复用的技能
📱 在 Telegram、Discord 和 Slack 上回复你——从手机即可操作
⚡ 通过集成推理引擎运行本地模型，速度更快

第一部分：理解 Hermes 记忆系统——Agent 的大脑

Hermes 如何记忆

与每次对话都遗忘的聊天机器人不同，Hermes 维护着三层记忆架构：

第一层：工作记忆（当前会话）
├── 当前对话上下文
├── 临时变量
└── 工具输出（会话结束时清除）

第二层：情景记忆（持久存储）
├── 历史对话（已索引、可搜索）
├── 用户偏好（随时间学习）
└── 项目特定上下文

第三层：技能记忆（可复用）
├── 自定义技能文档
├── 已学习的工作流程
└── 自动创建的解决方案

第一层：工作记忆

这是当前对话。你在会话中说的一切和 Agent 生成的一切都保留在工作记忆中。当你退出时（Ctrl+C / Ctrl+D），工作记忆会被保存到情景记忆中作为可搜索的条目。

第一层无需配置——它是自动工作的。

第二层：情景记忆

这是 Hermes 的亮点。每次对话都被索引、摘要并存储在 ~/.hermes/memory/ 中。当你开始新的会话时，Hermes 会自动搜索其记忆找到相关上下文。

试试这个： 开始一个对话，告诉 Hermes 某个项目细节，退出，然后开始新的会话并问"我在做什么项目？"

你：记住，我在做一个叫"data-forge"的 Python CLI 工具，
    用来处理 CSV 文件。

Hermes：明白了。我会记住这个信息，以后再使用。

[退出并重新启动]

你：我刚才在做什么项目？

Hermes：你在开发"data-forge"——一个处理 CSV 的 Python CLI 工具。
        我来查一下上次我们讨论的内容……

查看记忆的命令：

hermes memory list           # 列出所有记忆条目
hermes memory search "csv"   # 按关键词搜索记忆
hermes memory prune          # 移除低相关性条目
hermes memory stats          # 显示记忆使用统计

第三层：技能记忆——真正的杀手级功能

这是 Hermes Agent 最强大的特性。当 Hermes 解决复杂问题时，它可以自动创建技能文档——一个可复用的"配方"，它（或你）随时可以调用。

工作流程：

你给 Hermes 一个复杂任务
Hermes 解决它（使用工具、搜索、多步骤推理）
Hermes 询问："要我把它保存为可复用的技能吗？"
你说"是"
技能保存到 ~/.hermes/skills/，格式为 markdown + YAML
下次遇到相关问题时，Hermes 自动加载该技能

手动创建技能：

hermes skills create         # 交互式技能创建向导
hermes skills list           # 查看所有已安装技能
hermes skills enable <名称>  # 启用特定技能
hermes skills disable <名称> # 禁用某个技能
hermes skills edit <名称>    # 编辑技能文档

技能文档结构（存储在 ~/.hermes/skills/）：

---
name: csv-data-forge
description: 为 data-forge CLI 工具构建数据处理流水线
version: 1.0
triggers:
  - "csv 处理"
  - "数据转换"
  - "data-forge"
instructions: |
  当协助开发 data-forge 时，始终：
  1. 检查现有代码结构
  2. 推荐基于 pandas 的转换方案
  3. 包含对格式错误的 CSV 的错误处理
  4. 使用 argparse 添加 CLI 参数解析
templates:
  - "为 data-forge 创建一个新的 {{type}} 命令"
  - "向 CSV 流水线添加 {{feature}} 功能"
---

关键洞察： 技能是 Hermes 随时间"变得越来越聪明"的机制。每个已解决的问题都变成可复用的能力。使用一周后，你的 Agent 将拥有任何默认安装都无法提供的个性化工具集。

第二部分：创建你的第一个自定义技能

让我们一步步创建一个技能——手动操作，这样你就能理解格式。

步骤 1：创建技能文件

hermes skills create

向导会问你：

技能名称 — 例如 "weekly-blog-post"
描述 — 例如 "写作每周 AI 新闻总结帖子的模板和工作流"
触发关键词 — 例如 "周报, 博客, AI 新闻"
指令 — 粘贴逐步工作流程
模板 — 可选的可复用提示词模板

步骤 2：验证加载成功

hermes skills list

# 输出：
# weekly-blog-post (已启用) — 每周 AI 新闻总结模板
# csv-data-forge (已启用) — CLI 工具数据处理
# (任何自动创建的技能)

步骤 3：测试

你：我们来写这周的周报吧。

Hermes：(检查技能并使用模板)
       好的！按 weekly-blog-post 工作流程：
       1. 先搜索本周的热门 AI 新闻……

什么时候该创建技能？

场景	创建技能？
每周重复的任务	✅ 是
复杂多步骤工作流	✅ 是
特定领域知识	✅ 是
一次性任务	❌ 否
Agent 基础能力已能处理的	❌ 否

专业提示： 每隔几天运行 hermes skills list，看看你的 Agent 自动创建了什么。这些自动生成的技能常常揭示你之前没考虑到的新用法。

第三部分：多平台网关——在 Telegram/Discord/Slack 上使用你的 Agent

Hermes Agent 的网关让你可以通过消息平台访问你的 Agent。配置完成后，给你的 Agent 发消息就像跟朋友聊天一样简单。

网关架构

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│  Telegram   │────▶│              │────▶│  Hermes      │
│  Discord    │────▶│  网关服务    │────▶│  Agent 核心  │
│  Slack      │────▶│  (24小时运行) │────▶│  (LLM + 工具)│
│  WhatsApp   │────▶│              │────▶│              │
│  Signal     │────▶│              │     │              │
└─────────────┘     └──────────────┘     └──────────────┘

网关是一个后台服务，将你的消息应用连接到 Hermes Agent 核心。它可以持续运行，同时处理多个用户和平台。

配置网关

hermes gateway setup

这会启动交互式向导。下面逐一说明每个平台：

Telegram 设置

创建一个 Telegram Bot：
- 打开 Telegram 搜索 @BotFather
- 发送 /newbot 并按提示操作
- 保存 bot token（格式：123456:ABC-DEF1234ghIkl-zyx57W2v1u123ew11）

在 Hermes 中配置：

hermes gateway setup
→ 选择 "Telegram"
→ 粘贴你的 bot token
→ 选择消息格式 (文本 / markdown / HTML)

启动网关：
```
hermes gateway start
```
测试： 在 Telegram 中找到你的 bot，发送 /start。然后发送任意消息。你的 Agent 应该在几秒内回复。

Discord 设置

创建 Discord 应用：
- 访问 discord.com/developers/applications
- 点击 "New Application" → 命名
- 进入 "Bot" 部分 → "Reset Token" → 保存 token
- 开启 Message Content Intent
- 使用 OAuth2 URL 生成器将 bot 邀请到你的服务器

在 Hermes 中配置：

hermes gateway setup
→ 选择 "Discord"
→ 粘贴你的 bot token

网关管理命令

hermes gateway start       # 启动网关服务
hermes gateway stop        # 停止网关
hermes gateway restart     # 重启网关
hermes gateway status      # 查看已连接的平台
hermes gateway logs        # 查看最近网关日志

24小时持续运行

网关设计为在你的服务器上作为后台服务运行：

hermes gateway install-service   # 安装为系统服务
systemctl --user enable hermes-gateway
systemctl --user start hermes-gateway

完成后，即使关闭终端，你的 Agent 也能全天候响应。

第四部分：性能调优——运行本地模型

Hermes Agent 的最佳特性之一是集成的推理引擎，可以在你的硬件上运行本地模型。这意味着零 API 成本和零延迟。

检查你的硬件

hermes hardware check

这会测试你的系统，并推荐最适合你配置的本地模型：

硬件	推荐模型	质量
8GB 内存，无 GPU	Hermes 3 8B (Q4)	适合基础任务
16GB 内存，无 GPU	Hermes 3 12B (Q4)	适合多数任务
24GB+ 内存，无 GPU	Command R+ (Q4)	很好
12GB VRAM GPU	Qwen 2.5 32B (Q4)	优秀
24GB VRAM GPU	Hermes 3 70B (Q4)	前沿级
48GB+ VRAM	任意 120B+ 模型	最佳可用

混合模式（两全其美）

你可以配置 Hermes 在不同模型之间自动路由任务：

hermes config set hybrid-inference true
hermes config set local-model hermes-3-12b
hermes config set cloud-model claude-sonnet-5

路由逻辑：

简单问题 → 本地模型处理（即时、免费）
复杂推理 → 路由到云端模型（更高质量）
代码执行 → 本地（快速迭代）
创意写作 → 云端（更好的文笔）

成本影响： 使用混合模式后，大多数用户 60-80% 的查询由本地处理，大幅削减 API 成本，同时在难题上保持高质量。

第二阶段速查表

记忆命令

hermes memory list                  # 列出所有记忆
hermes memory search <查询词>       # 搜索记忆
hermes memory forget <ID>           # 删除特定记忆
hermes memory prune                 # 清理低价值记忆
hermes memory export <file.json>    # 导出记忆为 JSON

技能命令

hermes skills list                  # 列出已安装技能
hermes skills create                # 创建新技能
hermes skills edit <名称>           # 编辑现有技能
hermes skills enable/disable <名称> # 启用/禁用技能
hermes skills remove <名称>         # 删除技能
hermes skills import <file.yaml>    # 从文件导入技能

网关命令

hermes gateway setup                # 配置消息平台
hermes gateway start/stop/restart   # 控制网关服务
hermes gateway status               # 查看已连接平台
hermes gateway logs                 # 查看网关日志
hermes gateway install-service      # 安装为系统服务

常见问题排查

记忆不跨会话持久

# 检查记忆目录是否存在
ls -la ~/.hermes/memory/

# 验证配置
hermes config get memory-enabled
# 应返回：true

# 如未配置：
hermes config set memory-enabled true

技能不加载

# 检查技能目录
ls -la ~/.hermes/skills/

# 重新索引技能
hermes skills reindex

# 验证 YAML 格式
hermes skills validate <名称>

网关无法连接

# 检查网关是否在运行
hermes gateway status

# 查看详细日志
hermes gateway logs --tail 50

# 常见修复：
# 1. 检查 bot token 是否正确
# 2. 确保 bot 有正确的权限
# 3. 重启网关：hermes gateway restart

本地模型太慢

# 尝试更小的量化版本
hermes model set quantization q4_k_m

# 尝试更小的模型
hermes model set model hermes-3-8b

# 启用 GPU 加速（如有 GPU）
hermes config set gpu-layers 32

下期预告：第三阶段预览

你现在已经解锁了让 Hermes 超越普通聊天机器人的三大特性。你的 Agent 跨会话记忆、从解决的问题中创建技能、在任意平台上回复你。

阶段	标题	状态
🟢 第一阶段	入门指南 — 安装、配置、首次对话	✅ 已完成
🟡 第二阶段	记忆、技能和网关 — 即当前内容	✅ 已完成
🟠 第三阶段	高级操作 — 自定义模型、定时任务、子 Agent	📅 下一期
🔴 第四阶段	骨灰篇 — RL 训练、轨迹生成、模型微调	📅 即将推出

第二阶段的实操任务：

进行一次对话，退出重启，验证记忆持久化
为你经常做的任务创建至少一个自定义技能
至少在一种消息平台上配置网关（Telegram 最简单）
试试混合模式，看看你的本地模型能处理多少查询

准备好了吗？ 第三阶段：高级操作将教你自定义模型配置、定时 Agent 任务、并行子 Agent 和自定义工具创建。

本教程内容基于 Hermes Agent 最新稳定版本，更新于 2026 年 7 月 10 日。