Hermes Agent部署保姆级教程：一行命令安装与实战

Hermes Agent 是由 Nous Research 打造的开源自主 AI Agent支持一行命令安装可在 Linux、macOS、WSL2 和 Termux 上直接运行。与依赖框架的 Agent 方案不同Hermes Agent 内置自学习循环能自主创建技能、优化自身行为并通过 Telegram、Discord、Slack 等 6 大平台网关统一接入。截至 2026 年 4 月该项目在 GitHub 上已获得52,800 Stars最新版本为 v0.8.02026 年 4 月 8 日发布。Hermes Agent 是什么核心定位与技术背景Hermes Agent项目标志 ☤是 Nous Research 旗下的自主 AI Agent 应用层与 Hermes 系列大模型配套但不强绑定。它的设计目标是可独立部署的 Agent而非某个 Agent 框架的插件。Nous Research 是美国开源 AI 运动的重要参与机构其旗舰模型 Hermes 3基于 Llama-3.1 70B 微调技术报告 arxiv:2408.11857专门针对函数调用和结构化输出进行了优化。Hermes Agent 正是在此基础上构建的应用层继承了模型的工具调用能力。Hermes Agent 的三个核心差异点维度Hermes Agent典型 Agent 框架部署方式一行 curl 安装无需配置环境需手动安装依赖、配置环境变量执行后端支持 6 种local/Docker/SSH/Daytona/Singularity/Modal通常绑定本地或单一云平台自我进化内置自学习循环自主创建技能需人工维护 prompt 和工具链系统要求在安装前确认以下环境满足要求操作系统Linux主流发行版、macOS、Windows WSL2、Android TermuxPython3.10内存建议 4GB本地运行 Hermes 模型需 16GB网络需访问 GitHub 及选定的 LLM 提供商 API安装 Hermes Agent一行命令完成标准安装推荐# 一行命令完整安装curl-fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh|bash# 安装完成后加载环境变量并启动source~/.bashrchermes安装脚本自动完成Python 依赖安装、路径配置、初始化向导触发。验证安装hermes--version# 预期输出hermes v0.8.0 (v2026.4.8)手动安装网络受限环境gitclone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.gitcdhermes-agent pipinstall-rrequirements.txt python-mhermes配置 Hermes Agent逐步完成安装后首次运行会进入交互式配置向导也可通过以下子命令单独配置各模块Step 1运行完整配置向导hermes setuphermes setup会依次引导完成 LLM 提供商选择、工具启用和网关配置。Step 2选择 LLM 模型hermes modelHermes Agent 支持以下 LLM 提供商无需修改代码即可切换提供商说明Nous Portal官方 Hermes 系列模型推荐原生支持函数调用OpenRouter接入 200 模型包括 Claude、GPT、GeminiOpenAIGPT-4o、GPT-4o-mini 等Kimi国内可用支持长上下文MiniMax国内多模态模型提示如需在国内网络环境接入多个模型并统一管理 API Key可通过兼容 OpenAI 标准接口的中间层服务如七牛云 MCP 服务实现模型路由无需本地部署即可构建 Agent 应用。Step 3配置工具hermes tools启用/禁用内置工具模块包括文件操作、Shell 执行、网络请求、浏览器控制等。Step 4配置消息网关可选hermes gateway setup支持将 Hermes Agent 接入以下平台实现跨平台统一调用TelegramDiscordSlackWhatsAppSignalCLI本地命令行Step 5单项配置修改# 修改单个配置项hermes configsetkeyvalue# 查看当前配置hermes config list六种执行后端配置Hermes Agent 支持在不同计算环境中执行任务通过hermes setup或配置文件指定后端适用场景配置方式local本地开发调试默认无需额外配置docker隔离执行环境需安装 Dockerhermes config set backend dockerssh远程服务器执行配置 SSH 密钥和目标主机daytona无服务器持久化$5/月 VPS 可运行注册 Daytona 账号后授权singularityHPC 高性能计算集群需 Singularity 环境modal云端函数执行需 Modal 账号和 token自动化任务内置 Cron 调度器Hermes Agent 内置调度器支持用自然语言定义定时任务# 示例每天早 8 点总结昨日邮件hermes schedule每天早上 8 点汇总我的邮件并发送到 Telegram# 查看已配置的任务hermes schedule list# 删除任务hermes schedule removetask-idHermes Function Calling函数调用子框架对于需要在代码中直接集成 Hermes 函数调用能力的开发者Nous Research 提供了独立的函数调用框架 hermes-function-calling1,300 ★。安装gitclone https://github.com/NousResearch/hermes-function-calling.gitcdhermes-function-calling pipinstall-rrequirements.txt基本使用定义工具函数# functions.py 中添加自定义工具defget_weather(location:str,unit:strcelsius)-dict:获取指定城市的天气信息# 实现逻辑return{location:location,temperature:22,unit:unit}调用示例ChatML 格式# 模型默认NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B# 支持 4-bit 量化bitsandbytesfromhermes_function_callingimportHermesAgent agentHermesAgent(model_pathNousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B,chat_templatechatml,max_depth5# 最大递归调用深度)responseagent.run(北京今天天气怎么样)Hermes 3 模型本地部署进阶如需在本地运行 Hermes 3 模型而非调用外部 API以下为主要方式方式一HuggingFace TransformersfromtransformersimportAutoTokenizer,LlamaForCausalLMimporttorch tokenizerAutoTokenizer.from_pretrained(NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B,trust_remote_codeTrue)modelLlamaForCausalLM.from_pretrained(NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B,torch_dtypetorch.float16,device_mapauto,load_in_4bitTrue,use_flash_attention_2True)方式二vLLM 高性能推理服务pipinstallvllm vllm serve NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B\--tensor-parallel-size4\--max-model-len8192方式三GGUF 量化版本低显存设备# 通过 llama.cpp 运行量化版# 下载NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B-GGUF./llama-cli-mHermes-3-Llama-3.1-70B.Q4_K_M.gguf\--chat-template chatml\-c4096可用量化版本NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B-GGUFllama.cpp 适用NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B-FP8高性能 GPU 适用从 OpenClaw 迁移到 Hermes AgentHermes Agent 原生支持从 OpenClaw 自动迁移执行以下命令hermes migrate--fromopenclaw迁移内容包括SOUL.mdAgent 身份配置记忆Memory已安装的技能SkillsAPI Key 配置Hermes Agent vs 同类 Agent 框架对比特性Hermes AgentAutoGPTCrewAIOpenClawGitHub Stars52,800 ★~169k ★~28k ★—安装方式一行 curlpip installpip install云镜像/桌面端自学习循环是否否否消息平台网关6 种否否9 种Linclaw执行后端6 种本地为主本地为主云端国内模型支持Kimi、MiniMax有限有限丰富技能生态agentskills.io插件系统工具链LinSkills16 精选说明如果你主要在国内环境使用且希望省去手动配置开发环境的步骤OpenClaw 提供了预装开发工具的云控制台镜像一键部署即可直接使用。常见问题QHermes Agent 安装后找不到hermes命令怎么办安装脚本会将可执行文件路径写入~/.bashrc。执行source ~/.bashrc重新加载环境变量或关闭终端重新打开。如果仍然找不到检查~/.local/bin是否在PATH中echo $PATH | grep local。QHermes Agent 必须使用 Hermes 系列模型吗不必须。Hermes Agent 支持通过 OpenRouter 接入 200 模型包括 Claude、GPT-4o、Gemini 等。只有hermes-function-calling子框架在使用函数调用时对 Hermes 模型有优化其他功能与模型无关。Q在 $5/月 VPS 上能正常运行吗可以运行 Hermes Agent 应用层不含本地模型推理。通过配置 Daytona 后端 外部 LLM APIAgent 的内存占用很低可在 1 核 1GB 内存的 VPS 上稳定运行。本地推理 Hermes-3-70B 需要 48GB 显存不适合 VPS。Q如何让 Hermes Agent 在 Telegram 上响应消息执行hermes gateway setup选择 Telegram输入通过 BotFather 创建的 Bot Token 即可。配置完成后hermes startAgent 将在后台监听 Telegram 消息。Qhermes-function-calling 和 Hermes Agent 的关系是什么两者是独立项目。hermes-function-calling1,300 ★是专为 Hermes 模型优化的函数调用 SDK适合开发者在代码中集成工具调用能力Hermes Agent52,800 ★是面向最终用户的完整 Agent 应用内部集成了函数调用能力无需单独使用 SDK。总结Hermes Agent 是目前 GitHub 上 Stars 增速最快的开源 Agent 项目之一其核心优势在于一行安装、模型无关、自我进化三点结合。v0.8.0 版本2026 年 4 月 8 日进一步完善了多平台网关和 Atropos RL 训练数据集成标志着该项目从可用迈向生产就绪。根据 Nous Research 官网披露Hermes 4 已在最新基础设施hermes4.nousresearch.com上运行对应 Agent 版本更新预计随后发布。本文数据来源于 NousResearch/hermes-agent 官方仓库及 Nous Research 官网信息时效截至2026 年 4 月建议访问 GitHub 仓库获取最新版本说明。延伸资源官方仓库github.com/NousResearch/hermes-agent函数调用框架github.com/NousResearch/hermes-function-callingHermes 3 技术报告arxiv.org/abs/2408.11857模型下载huggingface.co/NousResearch