Hermes AgentAI Agent入门安装

认识 Hermes Agent：AI 自动化助手的安装与上手

AI Agent 是什么

AI Agent（人工智能代理）是一个能自主执行任务的 AI 程序。和 ChatGPT 那种”你问一句它答一句”的聊天机器人不同，Agent 可以：

  • 使用工具——运行代码、读写文件、搜索网页
  • 执行多步任务——自己规划步骤，一步步完成，中途不需要你指挥
  • 持久记忆——记住你的偏好和项目上下文，下次接着干
  • 定时工作——设定好 cron，每天自动执行任务

想象一下：你有一个 24 小时不用睡觉的程序员助手，它能写代码、跑数据、发日报，而且你说中文它就回中文。

Hermes Agent 是什么

Hermes Agent 是一个开源 AI Agent 框架，由 Nous Research 开发。它的特点：

  • 多模型支持——可以用 OpenAI、DeepSeek、GLM、本地模型等 20+ 种
  • 多平台——CLI 命令行、飞书、微信、Telegram、Discord…… 同一套 Agent 跑在任何地方
  • 持久记忆——记住你是谁、喜欢什么、项目怎么配的
  • 技能系统——把解决问题的步骤保存成 Skill，下次复用
  • cron 调度——定时任务编排，让 Agent 每天自动干活

安装 Hermes Agent

环境要求

  • 操作系统：Linux / macOS / WSL（Windows 推荐 WSL2）
  • Python：3.10 或 3.11
  • 网络：能访问 LLM API（本文以 DeepSeek + z.ai GLM 为例）

第一步：安装

# 一键安装（推荐）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

安装完成后，重启终端或重新加载 shell：

source ~/.bashrc   # 或 source ~/.zshrc

第二步：配置 API Key

创建 ~/.hermes/.env 文件，填入你的 API Key：

echo 'DEEPSEEK_API_KEY=sk-YOUR_API_KEY-deepseek-key-here' >> ~/.hermes/.env

免费获取 API Key：DeepSeek 注册送 tokens，z.ai（智谱 GLM）也有免费额度

第三步：选择模型

hermes model

跟着交互式向导选择模型和提供商。推荐新手组合：

角色模型提供商
主模型glm-5.2zai（智谱，免费）
备用deepseek-v4-flashdeepseek（便宜快速）

第四步：验证安装

hermes chat -q "你好，用一句话介绍你自己"

如果看到 Agent 回答，说明安装成功！ 🎉

核心概念

🔧 工具（Tools）

Agent 能使用的”能力”。默认启用的工具集：

工具集作用
terminal执行 Shell 命令
file读写文件
web搜索和提取网页内容
code_execution执行 Python 代码
cronjob管理定时任务

查看所有工具：

hermes tools list

📦 技能（Skills）

技能是把解决问题的步骤保存为可复用的知识文档。下次遇到类似问题，Agent 自动加载技能、按步骤执行。

hermes skills list           # 查看已安装技能
hermes skills search 量化     # 搜索量化相关技能

🧠 记忆（Memory）

Agent 会记住你的偏好、项目结构和环境信息。下次会话不需要重新介绍。

hermes memory status          # 查看记忆状态

💬 会话（Session）

每次对话是一个 Session。可以命名、暂停、恢复：

hermes -r "我的量化项目"      # 恢复之前的会话

第一次对话

启动 Hermes：

hermes

试试这些指令：

> 帮我看看当前目录下有哪些 Python 文件
> 下载 000001.SZ 最近 30 天的日线数据
> 计算收盘价的 20 日均线

Agent 会自己调用工具来完成。你不必告诉它怎么安装库、用什么 API——它自己会搞定。

下一步

读完本文，你已经掌握了 Hermes Agent 的基本概念和操作。接下来建议：

  1. 部署到消息平台：配置飞书或微信，随时随地给 Agent 发指令
  2. 实践自动化：参考「AI 自动化实战」，写你的第一个自动化工作流
  3. 学习 cron 调度：让 Agent 每天自动跑数据
  4. 开发自定义 Skill：把你的工作方法固化为可复用的技能

本文是 Agent 学习路径的第 1 步。下一步：AI 自动化实战 →

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