Hermes Agent — 一个与你共同成长的智能体框架

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Hermes Agent 是 Nous Research 推出的新一代智能体框架，核心理念是"An Agent That Grows With You"（与你一起成长）。它不只是一个工具，更是一个能够学习你的工作方式、适应你的需求、并随时间不断进化的数字伙伴。

🚀 项目理念

传统的自动化工具是静态的——你配置什么，它就执行什么。Hermes 不同，它通过持续学习和个性化适应，变得越来越懂你。

核心特性

个性化学习：记录你的偏好和工作模式，自动优化行为
多模型支持：无缝切换不同的 AI 模型，根据任务选择最优方案
记忆系统：长期记忆 + 短期上下文，理解连续性对话
工具集成：丰富的插件生态，连接你的工作流
自主决策：基于目标和上下文，智能选择执行路径
透明可控：所有决策可追溯，随时干预和调整

📦 快速开始

方式一：一键脚本安装（最快）

官方提供了一键安装脚本，自动检测系统环境并完成所有配置：

# Linux/macOS 一键安装
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

# 或者使用 wget
wget -qO- https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

# Windows PowerShell 一键安装
iwr -useb https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1 | iex

脚本会自动完成以下操作：

✅ 检测 Python 环境并安装（如需要）
✅ 创建虚拟环境
✅ 安装 Hermes Agent 及依赖
✅ 创建配置文件和示例
✅ 添加命令行快捷方式

方式二：pip 安装（推荐）

# 使用 pip 直接安装
pip install hermes-agent

# 或者使用 uv（更快）
uv pip install hermes-agent

# 安装开发版（最新功能）
pip install git+https://github.com/NousResearch/Hermes-Agent.git

方式三：从源码安装

# 克隆项目
git clone https://github.com/NousResearch/Hermes-Agent.git
cd Hermes-Agent

# 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或
.\venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 或者使用项目自带的安装脚本
./scripts/install.sh  # Linux/macOS
.\scripts\install.bat  # Windows

# 开发模式安装（可编辑）
pip install -e .

方式四：Docker 安装

# 拉取官方镜像
docker pull nousresearch/hermes-agent:latest

# 运行容器
docker run -d \
  --name hermes \
  -v ~/.hermes:/app/data \
  -e HERMES_API_KEY=your_api_key \
  nousresearch/hermes-agent:latest

# 查看日志
docker logs -f hermes

# 使用 Docker Compose（推荐）
git clone https://github.com/NousResearch/Hermes-Agent.git
cd Hermes-Agent/docker
docker-compose up -d

验证安装

# 检查版本
hermes --version

# 运行测试
hermes test

# 查看帮助
hermes --help

# 初始化配置
hermes init

配置环境变量

# 复制示例配置
cp .env.example .env

# 编辑配置文件，填入你的 API 密钥
# 必填项：
# - HERMES_API_KEY=your_api_key
# - OPENAI_API_KEY=sk-... (可选)
# - ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... (可选)

# 或者使用命令行设置
export HERMES_API_KEY="your_api_key"
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

# Windows PowerShell
$env:HERMES_API_KEY="your_api_key"
$env:OPENAI_API_KEY="sk-..."

基础用法

from hermes import Agent, Memory

# 创建你的 Hermes 智能体
agent = Agent(
    name="MyHermes",
    memory=Memory(persistence=True),  # 启用长期记忆
    learning_rate=0.1  # 学习速率
)

# 添加你的工作流工具
agent.add_tool("calendar")
agent.add_tool("email")
agent.add_tool("code_executor")

# 设置个性化偏好
agent.set_preferences({
    "response_style": "concise",
    "auto_approve": ["read_operations"],
    "require_approval": ["write_operations", "external_calls"]
})

# 启动智能体
agent.run()

# 日常使用 - Hermes 会记住你的习惯
agent.chat("帮我安排明天的会议")
agent.chat("用上次的方式处理这个文件")

🏗️ 架构设计

hermes-agent/
├── core/                    # 核心引擎
│   ├── agent.py             # 智能体主类
│   ├── planner.py           # 任务规划器
│   └── executor.py          # 执行引擎
├── memory/                  # 记忆系统
│   ├── short_term.py        # 短期上下文
│   ├── long_term.py         # 长期记忆存储
│   └── embedding.py         # 语义嵌入
├── learning/                # 学习模块
│   ├── preference_learner.py # 偏好学习
│   ├── feedback_loop.py     # 反馈循环
│   └── adapter.py           # 行为适配器
├── tools/                   # 工具集成
│   ├── calendar.py
│   ├── email.py
│   ├── code.py
│   └── web.py
├── models/                  # 模型适配器
│   ├── nous_hermes.py       # Nous Hermes 模型
│   ├── anthropic.py
│   └── openai.py
├── scripts/                 # 安装/工具脚本
│   ├── install.sh           # Linux/macOS 安装脚本
│   └── install.bat          # Windows 安装脚本
├── docker/                  # Docker 配置
│   ├── Dockerfile
│   └── docker-compose.yml
└── config/                  # 配置文件

🧠 记忆系统

Hermes 的核心是它的记忆系统，能够理解上下文并持续学习：

# 记忆系统示例
from hermes.memory import MemoryStore

memory = MemoryStore()

# 存储用户偏好
memory.save_preference(
    user_id="user_123",
    category="coding_style",
    preference="prefers_async_patterns"
)

# 存储任务历史
memory.save_interaction(
    query="帮我重构这个函数",
    response="使用异步模式重构...",
    feedback="positive"
)

# 检索相关记忆
context = memory.retrieve_relevant(
    query="代码重构",
    limit=5
)

🔄 学习循环

Hermes 通过反馈循环不断改进：

观察：记录你的操作和反馈
学习：分析模式，更新偏好模型
适应：调整行为策略
验证：通过后续交互确认改进效果

# 反馈学习示例
agent.learn_from_feedback(
    task_id="task_456",
    feedback="good",
    notes="响应速度很快，但格式可以更简洁"
)

# Hermes 会自动调整后续行为
agent.apply_learning("format_style", "concise")

🎯 使用场景

个人助理：学习你的日程习惯，主动提醒和安排
编程伙伴：记住你的代码风格，提供个性化建议
研究助手：追踪你的兴趣领域，推荐相关内容
写作协作者：适应你的写作风格，保持一致性
数据分析：学习你的分析偏好，自动化报告生成

📊 与传统 Agent 对比

特性	Hermes Agent	传统 Agent
学习能力	持续学习，越用越懂你	静态配置，无学习
记忆系统	长期 + 短期记忆	仅会话上下文
个性化	自动适应个人风格	通用模板
决策透明	完整决策链可追溯	黑盒执行
工具扩展	热插拔插件系统	硬编码集成

🤝 贡献指南

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

Fork 本项目到你的 GitHub
创建功能分支：git checkout -b feature/your-feature
提交更改：git commit -m "Add your feature"
推送到分支：git push origin feature/your-feature
提交 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

🔗 相关链接

GitHub 仓库：github.com/NousResearch/Hermes-Agent
官方网站：hermes-agent.nousresearch.com
Nous Research：nousresearch.com
文档：docs.nousresearch.com/hermes
Discord 社区：discord.gg/nous-research
PyPI：pypi.org/project/hermes-agent

🌟 Hermes Agent — 不只是工具，是与你共同进化的数字伙伴。立即体验，让它成为你的第二大脑！

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