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课程大纲
Hermes Agent 简介
- Hermes Agent 是什么,它与 IDE 助手有何不同。
- 自改进代理的概念与闭环学习。
- 架构概述:后端、平台和工具。
安装与设置
- 在本地安装 Hermes Agent。
- 在 Docker 容器中部署。
- 通过 SSH、Daytona、Singularity 和 Modal 进行远程部署。
- 配置 OpenAI、Anthropic、OpenRouter 和 Nous Portal 的 API 密钥。
与代理交互
- CLI 界面与基本命令。
- Telegram 机器人设置与使用。
- Discord 和 Slack 集成。
- WhatsApp 连接。
内置工具
- 网络搜索与内容提取。
- 文件操作:读取、写入、编辑和搜索。
- 终端命令执行与 bash 脚本编写。
- 图像生成与视觉分析。
- 文本转语音功能。
持久内存
- 使用 FTS5 进行跨会话记忆。
- 使用 LLM 进行长期上下文摘要。
- 记忆搜索与检索。
技能系统
- 什么是技能及其创建方式。
- 跨会话的技能持久性。
- 社区技能与 agentskills.io。
MCP 集成
- 连接到 MCP 服务器。
- 以编程方式扩展工具功能。
计划自动化
- 内置 cron 调度器。
- 设置定期任务和报告。
- 跨平台交付自动化结果。
开发者自动化用例
- 自主运行终端命令。
- 生成隔离的子代理。
- 并行工作流与批处理。
安全与最佳实践
- 命令和编辑的审批模式。
- 自托管基础设施上的数据隐私。
- 环境隔离。
生产部署
- 在 5 美元的 VPS 上运行。
- 无服务器部署模式。
- 监控代理健康与日志。
故障排除
- 常见安装问题。
- 调试工具故障。
- 内存与性能调优。
总结与下一步
- 关键功能回顾。
- 持续学习资源。
- 过渡到高级 Hermes 主题。
要求
- 基本熟悉命令行终端和 Linux 命令。
- 了解软件开发工作流程。
- 具备 AI 和大型语言模型的一般知识。
受众
- 希望将 AI 代理集成到工作流程中的软件开发人员。
- 探索自动化工具的 DevOps 工程师。
- 评估 AI 代理平台的技术团队负责人。
14 小时