Hermes Agent 从安装到生产：我的完整踩坑记录

掘金前端

作者 tool

2026年5月5日 17:31

Hermes Agent 从安装到生产：我的完整踩坑记录

事情是这样的。

前阵子我把 Hermes Agent 装到了树莓派上，配了六个 AI 分身跑在飞书群里，用了一个多月。中间踩了不少坑——安装、多智能体、记忆引擎、安全加固，每个环节都有「看起来简单，做起来全是细节」的时刻。

这篇文章把我所有的配置经验和踩坑记录整理在一起。从零开始到生产部署，看完直接抄作业。

一、安装

国内服务器直连 GitHub 太慢，用国内镜像。终端跑这一行：

curl -fsSL https://res1.hermesagent.org.cn/install.sh | bash

装完先别急着配，花半小时读文档。顺序建议：

先看官方文档：hermes-agent.nousresearch.com/docs
再看橙皮书（中文实战指南）：github.com/alchaincyf/…
中文社区：hermesagent.org.cn

文档不厚，但关键概念必须先搞清楚——Profile、Skill、Memory、Toolset 这四个东西的关系，后面全靠它们。

二、Skills

Skills 是 Hermes 的核心机制。每个 Skill 就是一个可复用的能力模块——可以是一个写作风格、一个发布流水线、一个配图工具。

加载 Skill 之后 Agent 就自动拥有这个能力，不需要每次手动描述。

官方 Skills 市场：hermes-agent.nousresearch.com/docs/skills

三、多智能体

这是 Hermes 最打动我的功能——同一个框架下可以跑好几个不同人设的 Agent，各干各的。

hermes profile list          # 查看智能体列表
hermes profile create editor # 创建
hermes --profile editor setup
hermes --profile editor chat
hermes --profile editor gateway start

我配了六个：

default — 通用对话，群聊里的日常问答
coder — 全栈开发，终端权限完整，能读写文件跑脚本
editor — 公众号运营，写稿改稿排版配图推草稿
point — 调研分析，规则设计、成本测算、数据复盘
riji — 日记助手，马伯庸风格的日记记录
sre — 安全运维，安全加固漏洞排查配置审计

设置角色 Soul

每个 Agent 的角色定义写在 ~/.hermes/profiles/{name}/SOUL.md 里。改了之后重启生效。

~/.hermes/profiles/editor/SOUL.md
~/.hermes/profiles/coder/SOUL.md

设置用户偏好

用户身份和偏好写在 ~/.hermes/profiles/{name}/memories/USER.md，同样改完重启。

Memory 记忆

Hermes 有三层记忆：

memory — 持久记忆，注入每轮对话的系统提示
fact_store — 结构化深度记忆，支持实体解析和语义搜索
session_search — 全文检索所有历史会话

全局共享记忆在 ~/.hermes/memories/MEMORY.md，所有智能体共享。

记忆的保存触发：

每 5~10 轮对话自动精简写入
执行 /save、/sync、/memory 命令立即整理
重启时自动保存一次
内容超阈值自动压缩

四、记忆引擎升级：从「隔天就忘」到「永远记得」

默认的 Holographic 引擎有一个致命问题——只在「会话结束时」保存记忆。

飞书群聊一直开着，同一条会话连跑好几天，永远不会「结束」。结果就是中间的内容一条都不存，隔天全忘。

换了 Hindsight 引擎，问题解决。

对比：

Holographic：手动触发保存、不自动召回、SQLite 存储、无去重 Hindsight：auto_retain 自动保留、auto_recall 自动召回、知识图谱+向量存储、实体解析去重

配置步骤：

pip install hindsight-client hindsight-embed

在 ~/.hermes/.env 里配置 LLM Key（DeepSeek 就行，成本极低）：

HINDSIGHT_LLM_API_KEY=sk-your-deepseek-key

创建 ~/.hermes/hindsight/config.json：

{
  "mode": "local_embedded",
  "llm_provider": "openai_compatible",
  "llm_model": "deepseek-chat",
  "llm_base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
  "retain_every_n_turns": 3,
  "recall_budget": "low",
  "retain_async": true,
  "auto_retain": true,
  "auto_recall": true
}

切换并重启：

hermes config set memory.provider hindsight
systemctl --user restart hermes-gateway
hermes memory status   # 验证：Provider: hindsight, Status: available

几个关键参数：

retain_every_n_turns: 3 — 每 3 轮存一次，太频繁浪费 token
recall_budget: low — 最低召回精度，够用
retain_async: true — 异步存储不阻塞回复

踩坑记录：

systemd gateway 不加载 .env，Key 必须同时写入 .env 和 service 文件
用 systemctl --user restart 替代 hermes gateway restart，后者会重写 service 文件导致手动配置丢失

五、接飞书：六个 AI 在同一个群里

六个 Agent 对应六个飞书 App，全在同一个飞书群里。@谁谁干活。

串联流水线：比如写公众号文章——先在群里跟 point 说「帮我调研这个工具的技术原理」，point 出报告 → 丢给 editor「写成公众号文章」→ editor 写稿配图推草稿。整个过程就在飞书群里发几条消息，没开电脑。

权限分级：普通人只能用 default 聊天，coder 和 editor 只有我的账号能调。

跑在树莓派上：树莓派 4B，8GB 内存，不跑本地模型只做调度。内存占用稳定在 2.9GB。夏天加个小风扇。

踩过的坑：

飞书富文本 → Hermes Markdown 需要转换
飞书 Webhook 超时 3 秒，Hermes 做复杂任务可能一两分钟，必须改成异步：收到消息立刻回「正在处理」，跑完再推送结果
群聊消息做窗口管理，保留最近 20 条，防止上下文爆炸

六、安全加固：六层防御塔

把 Agent 接入生产环境，安全问题不能等到出事了再补。

Hermes 的安全是纵深防御体系。就算 LLM 被 Prompt 注入操控了，后面的层还能兜底。

第一层：Tirith 防火墙

独立于 LLM 的审计算子，在实际执行工具调用之前拦一道。

pip install tirith

默认策略建议：

rm -rf 和 chmod 777 → 直接阻断
sudo 和 su → 直接阻断
curl 和 wget 外网 → 走审批
git push 和 git commit → 走审批
读取 /etc/passwd 和 .env → 告警但不阻断

第二、三层：密钥脱敏 + 隐私脱敏

hermes config set security.redact_secrets true
hermes config set privacy.redact_pii true

API Key、手机号、身份证、邮箱、IP 地址自动打码。

密钥放 .env 文件，绝不写进 config.yaml。每 90 天轮换。

第四层：网络控制

hermes config set security.website_blocklist.enabled true
hermes config set security.allow_private_urls false

域名黑名单至少加 pastebin.com 和 requestbin.net——数据外泄和 SSRF 最常用的目标。

第五层：审批门禁

approvals:
  mode: manual
  cron_mode: deny

每次工具调用需要人工确认。禁止 Agent 自己建定时任务。

第六层：隐私边界

禁止访问内网地址——192.168.x.x、10.x.x.x、127.0.0.1 全部被拦。

必须开的配置项：

配置	值
security.tirith_enabled	true
security.redact_secrets	true
privacy.redact_pii	true
security.allow_private_urls	false
approvals.mode	manual
approvals.cron_mode	deny
checkpoints	true

监控：日常关注网关日志和审计日志。Tirith 每小时阻断超 5 次 = 🚨 查是不是被攻击。

七、好与不好

用了两周，真实感受：

好的地方：上手快、轻量、自动创建和优化 Skill。多 Profile 的设计很实用，六个人设各司其职。

不好的地方：Skill 多了会有重复，需要定期清理。这算是成长的烦恼——用着用着就积累了一堆，得手动整理。不过新版本解决这个问题：给skill库打分，合并相关技能、清理已死技能

八、一句话总结

装 Hermes → 读文档 → 配 Skills → 建多个 Profile → 接飞书 → 切 Hindsight 记忆引擎 → 开六层安全防御。

整个过程不复杂，就是细节多。建议别一上来就搞六个 Agent，先跑通一个 Profile，能用起来再说。

搞 Agent 最大的坑不是技术，是高估了自己对自动化的需求。很多东西你以为需要 AI，其实只需要一个写得好点的脚本。

有问题留言聊，或者你有类似实践也欢迎交流。

下次见。

普通视图

Hermes Agent 从安装到生产：我的完整踩坑记录

一、安装

二、Skills

三、多智能体

设置角色 Soul

设置用户偏好

Memory 记忆

四、记忆引擎升级：从「隔天就忘」到「永远记得」

五、接飞书：六个 AI 在同一个群里

六、安全加固：六层防御塔

七、好与不好

八、一句话总结