一、Hermes Agent简介

Hermes Agent是一个具有自进化能力的AI Agent框架，GitHub 100K+ Stars，MIT开源协议。支持200+ AI模型，具有长期记忆、自主学习和工具调用能力。

核心特点

二、安装部署

环境要求

pip安装

创建虚拟环境

python -m venv hermes-env
source hermes-env/bin/activate  # Linux/Mac
or

.hermes-envScriptsactivate  # Windows
安装

pip install hermes-agent
初始化

hermes init

Docker部署

拉取镜像

docker pull hermesagent/hermes-agent:latest
运行

docker run -d \
  -p 8000:8000 \
  -v ~/.hermes:/app/data \
  hermesagent/hermes-agent:latest

源码安装

git clone https://github.com/mr攻Agent/mr-agent.git
cd mr-agent
pip install -e .

三、配置说明

配置文件

~/.hermes/config.yaml

model:
  provider: openai
  name: gpt-4
  api_key: your-api-key
memory:
  type: chroma
  persist_directory: ~/.hermes/memory
tools:
  enabled:
    - web_search
    - calculator
    - file_operations

支持的模型

四、使用教程

基本使用

from hermes import Hermes
初始化

agent = Hermes()
对话

response = agent.chat("帮我写一个Hello World程序")
print(response)

带工具调用

from hermes import Hermes
agent = Hermes(tools=['web_search', 'calculator'])
Agent会自动选择合适的工具

response = agent.chat("北京现在的天气怎么样？")
print(response)

自定义工具

from hermes import Hermes, tool
@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """获取城市天气"""
    # 实现逻辑
    return f"{city}的天气是..."
agent = Hermes(tools=[get_weather])

五、支付相关

API费用说明

Hermes Agent本身免费，但需要配置AI模型API：

推荐配置

低成本方案：

model:
  provider: deepseek
  name: deepseek-chat
  api_key: your-key

高智能方案：

model:
  provider: openai
  name: gpt-4-turbo
  api_key: your-key

六、常见问题

Q: 自进化是如何实现的？
A: 通过记录每次交互到向量数据库，在后续对话中检索相关经验来改进回答。

Q: 如何避免API费用过高？
A: 设置每日用量限额，使用低成本模型如DeepSeek。

Q: 支持中文吗？
A: 完全支持中文，推荐使用Qwen或DeepSeek模型。