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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

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