Hermes Agent 新手教程:从安装到真正跑起来,顺便说说怎么变现

上一篇我拆了 Hermes 的架构——记忆系统、Skill 自进化、和龙虾的本质区别。

这篇讲怎么把它跑起来。

不是照搬官方文档，是按我自己装的顺序写的，哪步容易卡、为什么卡、怎么绕过去，都说清楚。

第一阶段：装好，完成第一次真实对话

一键安装

macOS / Linux / WSL2 直接跑：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

Windows 用户需要先装 WSL2，然后在 WSL2 终端里执行上面这行。

安装脚本会自动处理 Python、Node.js、Git 等依赖，并创建 ~/.hermes/ 配置目录。

装完之后：

source ~/.bashrc        # zsh 用户换成 source ~/.zshrchermes version          # 看版本号hermes doctor           # 诊断环境，有问题这里会告诉你

最常见的卡点：hermes: command not found 原因是 PATH 没刷新。执行 source ~/.bashrc 再试一次，还不行就检查安装日志里的软链接路径。

配置模型

hermes model

这条命令进入交互式选择。新手推荐先用 DeepSeek 或 Kimi——免费额度够用，验证流程跑通之后再换高性能模型。

或者直接设置：

hermes config set OPENROUTER_API_KEY sk-or-xxx

第一次对话：别用 Hello

很多人装完发一句 "Hello" 就算成功，这没意义。

真正的验证是测工具调用：

hermes chat -q "搜索一下今天 Hacker News 首页有什么 AI 相关的新闻，总结给我"

如果它能调 web_search 工具并返回结果，说明整套链路通了。

常用命令速查

命令	作用
`hermes`	开启交互对话
`hermes model`	切换模型
`hermes tools`	管理工具集
`hermes config set`	设置单项配置
`hermes doctor`	诊断环境
`hermes status`	查看配置状态
`hermes update`	更新版本

第二阶段：接入平台，让它随时可用

装完 Hermes 只是个本地命令行工具，真正的用法是让它接入你日常用的平台——Telegram、飞书、钉钉，随时发消息就能调用。

这层能力叫 Gateway（消息网关），一个网关可以同时挂 15+ 平台。

接入 Telegram（推荐新手先试这个）

第一步：创建 Bot

在 Telegram 搜索 @BotFather，发送 /newbot，按提示走完，拿到 Bot Token。

第二步：配置

hermes config set TELEGRAM_BOT_TOKEN your-bot-token

编辑 ~/.hermes/config.yaml：

gateway:adapters:telegram:enabled:true

第三步：启动

hermes gateway

在 Telegram 向你的机器人发 /start，能回复就通了。

接入飞书 / 钉钉

gateway:adapters:feishu:enabled:truerequire_mention:falsedefault_group_policy:opendingtalk:enabled:true

飞书的 require_mention: false 意味着群里不用 @ 它也会响应，按需开关。

启用工具集

hermes tools

建议至少开启：

工具	用途
`web_search`	联网搜索
`filesystem`	读写本地文件
`firecrawl`	网页抓取
`execute_command`	执行终端命令
`mcp`	MCP 协议扩展（后面会用到）

验证记忆系统

Hermes 的记忆是跨会话持久化的，测试方法很简单：

告诉它："我叫大超，我喜欢用中文交流，我在做 AI 工具测评"
输入 exit 退出
重新 hermes chat
问它："你知道我是谁吗？"

能说出你的名字，记忆系统正常。

Skill 系统：它会自己总结经验

这是 Hermes 和普通 Agent 最不一样的地方——做完一个复杂任务，它会自动提炼出可复用的 Skill 文件，存在 ~/.hermes/skills/。

触发时机：

完成多步骤任务之后
你明确说"帮我创建一个技能"
同类任务跑了好几次之后

第一次看到它主动说"我已经创建了一个新技能"的时候，确实有点惊讶。

第三阶段：MCP + Cron，开始替你干活

这一阶段是真正把 Hermes 变成"AI 员工"的关键。

MCP 扩展：连外部世界

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的标准协议，让 Hermes 能连接外部服务。

安装 MCP 支持：

uv pip install -e ".[mcp]"

配置 MCP 服务器，编辑 ~/.hermes/config.yaml：

mcp:servers:filesystem:command:"npx"args:["-y","@modelcontextprotocol/server-filesystem","/path/to/dir"]github:command:"npx"args:["-y","@modelcontextprotocol/server-github"]

配完之后，直接在对话里说："读取我 GitHub 最新的 Issue，总结一下"——它会真的去拉数据。

Cron 定时任务：设好就不用管

内置调度器，编辑 ~/.hermes/cron/tasks.yaml：

tasks:-name:daily_ai_newsschedule:"0 9 * * *"# 每天早上 9 点command:"总结今日 AI 相关新闻，发到 Telegram"platform:telegramchat_id:"your-chat-id"

这个用起来的感觉是：你睡觉，它在干活。

多 Agent 编排：什么情况才用

多 Agent 不是默认用法，适合任务有明确分工的场景。配置示例：

agents:researcher:role:"调研员"tools:[web_search,firecrawl]writer:role:"作家"tools:[filesystem]editor:role:"校对员"tools:[filesystem]

我的判断是：单任务链用 Skill 就够，只有任务量大、阶段之间需要并行的时候才值得配多 Agent。

数据备份

配置、记忆、Skill 都在 ~/.hermes/，一行命令备份：

tar -czvf hermes-backup.tar.gz ~/.hermes/

养成习惯，改配置前先备份。

变现：装好之后能做什么

说清楚几个我觉得可行的方向。

代部署服务 技术门槛在 WSL2 和 API Key 配置，很多人卡在这里。咸鱼、小红书上卖安装服务，定价 50–200 元不等，需求真实存在。

卖 Skill 包 把你在特定场景积累的 Skill 文件打包出售——比如"每日舆情监控 Skill"、"GitHub Issue 汇总 Skill"。Skill 本质是配置文件，可以复用，可以卖。

垂直行业 AI 员工 接个飞书机器人，配好 Cron 和工具集，卖给小团队当"AI 助理"。不需要他们懂技术，按月收费。

让 Agent 自己构建业务 这个最难，但也最有想象空间——用 Hermes 做内容生产、数据采集、自动报告，自己用或者接外包。

和龙虾（Claude Computer Use）比：为什么我更常用 Hermes

	Hermes	龙虾
稳定性	稳，很少崩	偶尔出问题
Token 消耗	低，Skill 系统省 Token	相对高
记忆	跨会话持久化	无
自进化	有（Skill 自动生成）	无
安装难度	一行命令	需要配环境
适合场景	长期任务、自动化	一次性操作、GUI 交互

不是说龙虾不好，两个工具定位不同。需要操作 GUI、截图交互的，龙虾更合适。需要长期跑、自动化、跨会话记忆的，Hermes 更省心。

这篇文章会同步发布到 **大超学堂**，后续更多 Agent 技术拆解、工具评测、AI 工程实践，都会在那里更新。感兴趣的话可以去看看 → ai897.com/notes