30分钟部署一个云端AI助手Hermes ,手机发消息它就能干活

我大部分时间是在电脑面前的，所以素材收集、资料整理、写个文章，基本都在电脑上操作，这没什么问题。

但周末出门，或者平时偶尔不在电脑前的时候，就有点尴尬了——突然想到什么事情要处理，要么记个备忘录回来再弄，要么凑合用手机慢慢敲，两种方式都不顺手。

最近我搭了一套 AI 配合 Obsidian 知识库的系统，主要用来做资料收集、整理和写作，后续也打算把更多东西沉淀进去。

这套系统让我意识到一件事：只要解决了本地和服务器知识库同步的问题，AI 在服务器上操作知识库的改动就能直接同步到我本地——这样一来，即便我不在电脑前，也可以发条指令让它去干活，信息自然就通了。

虽然，我每天也没有那么多做不完的事情要处理。但链路打通了，能用工具解决一些本来做不到的小痛点，这不就是工具该有的意义吗。

一、工具选型

这种自动化的工具其实挺多的，我自己折腾过几个，说说经历。

Openclaw 因为当时报了一名课，用过一段时间，刚开始还挺新鲜的--在飞书上发消息就能采集新闻，做视频，还能用自己开发的 Skill 进行公众号的写作、草稿发布等。

但是后面用的时候，稍微改点东西就要崩，再加上当时也没有知识库这套体系，很多东西还堆在服务器上，和本地的交互不太方便，就慢慢废弃了。后来服务器到期，发现续的价格比重新买一台还贵，干脆就不用了。

Qclaw 装在本地使用过，使用微信来作为通道，发送指令就可以控制本地的电脑。但是这个装在本地的，电脑不可能一直开着的，而且这个我使用下来，不知道是我不会用还是什么，总感觉偏黑盒， 虽然里面也能创建多智能体，但是创建后各智能体通信也是各种报错，而且我本身写的很多Skill ，要放到里面去，要不就直接弄过去，要不就软链，还有各种安全性。所以， 我也懒得折腾了。

最后还是选择了 Hermes Agent，不是说那些工具不好，只是相对来说这个要更适合我一些吧-- 开源、有问题可以直接让 AI 去改配置，或者手工排查，有问题也能方便定位。

二、Hermes Agent 是什么

Hermes Agent 是 Nous Research 开源的一个 AI Agent 框架。

Nous Research 这个团队可能你没听说过，但他们做的 Hermes 系列大模型在圈子里挺有名——专门针对"让 AI 更好地调用工具、执行任务"这个方向做了深度优化。Hermes Agent 就是他们基于这些研究做出来的一个可以自己部署的 Agent 框架。

• GitHub：https://github.com/nousresearch/hermes-agent
• 官网文档：https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/

2.1、它能做什么

用大白话说，它就是一个跑在你自己服务器上的 AI 助手，可以真正"动手干活"，而不只是聊天：

• 自动操作浏览器：让 AI 帮你搜集信息、爬取数据、填表单
• 读写文件：整理文档、生成报告、处理本地数据
• 执行代码：跑脚本、做数据处理、自动化计算
• 接收消息指令：通过飞书、Telegram、Discord 给它发命令，它马上执行
• 定时任务：设置好规则，让它每天自动跑，不用你手动触发

Hermes Agent 最大的优势就三个词：开源、自托管、开箱即用。

代码全部公开，你能看到它在干什么。数据跑在自己服务器上，不经过任何第三方。装完基本配置就能用，不需要把各种工具自己拼在一起。

这篇文章主要讲安装，下面我带大家一步步操作。

三、准备工作

Hermes 可以部署在本地或云服务器，这里以云服务器为主。

硬件要求：

• 一台 Linux 服务器（推荐 Ubuntu 22.04）
• 需要有公网 IP，能通过 SSH 连上去
• 内存 4GB 以上（跑 AI 任务会占内存）
• 磁盘留 20GB 左右的空间

AI大模型：

• 一个 AI 模型的 API Key（OpenAI、Claude、MiniMax、Kimi、GLM等都支持，选一个你有账号的）

不太适合的情况：

• 只是想找个 AI 聊天助手，直接用 AI 工具就好，没必要折腾
• 完全不想碰命令行，这个没有图形界面
• 只是偶尔用一次，自己买服务器的成本反而比平台订阅贵

如果上面这些都没问题，我们继续。

四、买台服务器

如果你还没有云服务器，可以先去买一台，腾讯云或阿里云都行。

我是在腾讯云上买的， 看到有一个 99 一年的

地址：https://cloud.tencent.com/act/pro/openclaw

不过这个后面续费的价格就不是这个了，先用一年后面再说，我后续的东西都尽量同步到本地，到时候迁移服务器也好操作。

点「立即购买」，有一个选择镜像的操作，镜像选哪个，这里给两种方案：

省事方案： 选带 Hermes Agent 预装的镜像（v0.14.0），开机就能用，连安装步骤都省了。

自己掌控方案： 选 Ubuntu 22.04 LTS 镜像，自己从头安装。我选的是这个，因为后续想改配置、加功能的时候权限更完整，知道每一步装了什么。

选好配置，下单购买就行。

五、更新系统环境

服务器购买之后，SSH 连上去，第一步先更新系统依赖。这一步是为了避免后面安装软件的时候缺少必要的基础组件，我第一次没执行这个，安装的时候报了好多错。

apt-get update

等它跑完就行，没什么特别要操作的。

六、安装 Hermes Agent

系统更新之后，我们现在去安装主程序。

官方提供了一键安装脚本，直接运行这一行命令，非常的方便：

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

这条命令会自动帮我们安装 Python、Git、UV 等一堆依赖工具，不需要手动一个个装。

国内访问 GitHub 太慢怎么办

这是最常见的坑。如果我们买的是国内的服务器，又没有特殊网络，那么访问 GitHub 的速度会很感人，因为脚本需要连接Github的代码，这个时候基本是跑不动的。

解决方法：换成国内镜像源

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

ghfast.top 是一个 GitHub 加速代理，把原来的 GitHub 地址换成它中转之后，速度会快很多。

如果镜像还是慢，可以手动把代码克隆到本地再安装：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hermes-agent.git /usr/local/lib/hermes-agent

然后重新跑安装脚本。

安装过程中 pip/uv 卡住怎么办

安装过程中如果卡在下载 Python 依赖那一步，是因为默认连的是境外的 PyPI 源，速度慢。将UV 换成阿里云的镜像源：

export UV_INDEX_URL=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

Node.js 的包源也顺便换下：

npm config set registry https://registry.npmmirror.com

在安装途中，如果 Playwright（浏览器自动化组件）下载慢的话，也需要更改下路径：

export PLAYWRIGHT_DOWNLOAD_HOST=https://npmmirror.com/mirrors/playwright

把这几个换完，基本就不会卡了。整个安装过程大概十到十五分钟，视网速而定。

四、配置大模型

安装完成后，开始配置你要用哪个 AI 模型。

这会进入一个文字交互式的配置界面（就是在终端里用键盘选择选项）。先选快速配置模式，然后按提示配置你的大模型。

我用的是 MiniMax 国内版（国内访问更稳定）。你根据自己有哪个平台的账号来选——OpenAI、Claude、Kimi、GLM 都支持。

输入 API Key，验证通过之后，选一个你想用的具体模型就行。

后续如果想调整，可以用这些命令单独修改：

hermes model          # 切换/修改模型hermes tools          # 配置工具能力hermes gateway setup  # 配置消息通道

五、配置消息通道

模型配好之后，需要让 Hermes 能接收你发来的指令。

继续在 hermes setup 的界面里，选择立即配置消息通道，然后选你平时用哪个平台。我选的是飞书，因为工作上一直在用，方便；你也可以选 Telegram、Discord 等。

配置时有两种方式：

• 新建一个机器人：全新创建，按向导一步步操作
• 使用已有的凭证：如果你之前已经在飞书创建过机器人，直接输入 AppID 和 App Secret 就可以复用，不用重新建

因为以前用Openclaw 的时候创建过，这里我选的是第二种，不重新创建了。

输入凭证之后，按提示走完剩余步骤。到最后一步，会问你要不要把它安装成系统服务。

强烈建议选"是"。 安装成系统服务之后，Hermes 会像其他系统程序一样在后台运行，开机自动启动，不需要你每次手动开，稳定得多。

装完会自动创建软链接，之后用 systemctl 命令就可以管理它的启停。

sudo hermes gateway start --system              # Start the service  sudo hermes gateway status --system             # Check status  journalctl -u hermes-gateway -f  # View logs

六、验证是否正常运行

配置都完成了，测试一下。

终端输入：

hermes --tui

会进入一个终端图形界面，你能看到刚才配置的模型信息。随便发一个消息试试，看 AI 能否正常回复。

如果能正常回复，基础功能就跑通了。

七、连通飞书机器人

服务器端配置完了，还需要让飞书里的机器人和服务器配对连接。

在飞书里给你的机器人发任意一条消息，它会提示你输入配对指令。

这时候切回服务器终端，按提示输入配对命令。

配对成功之后，飞书和 Hermes 就打通了——你在飞书发消息，服务器上的 Agent 就能收到并响应。

八、文件都在哪里

安装完成后，相关文件都在 ~/.hermes/ 目录下：

常用命令：

hermes setup                    # 完整配置向导hermes model                    # 切换模型hermes tools                    # 配置工具hermes gateway start --system   # 启动消息网关hermes gateway status --system  # 查看网关状态hermes doctor                   # 诊断问题hermes config                   # 查看配置hermes config edit              # 编辑配置

九、我踩过的几个坑

整个安装过程主要的麻烦都来自网络，这里把印象比较深的记一下：

1. GitHub 访问超时：换 ghfast.top 镜像解决
2. uv/pip 安装中途卡住：换阿里云源解决
3. playwright 下载超慢：换 npmmirror 源解决
4. 飞书配对失败：注意顺序——要先在终端完成配对操作，再去飞书发消息。顺序反了配不上

如果碰到其他问题，运行这个诊断命令，它会帮你检查常见的配置问题：

hermes doctor

十、适不适合你

说几句实话。

适合的情况：

• 有自动化需求，不只是"聊天"，而是真的想让 AI 去执行任务
• 不在电脑前也想能发条消息让它干活（素材收集、整理文档、写初稿等）
• 有一定技术基础，不排斥用命令行
• 在意数据安全，不希望数据经过第三方服务器

不适合的情况：

• 只想要一个聊天 AI，直接用 ChatGPT 就行，没必要折腾
• 完全不想碰命令行和服务器
• 用量很少，现成平台按次付费反而更划算

小结

整个安装过程不算复杂，最大的麻烦是国内访问 GitHub 和 PyPI 的网络问题——知道怎么绕过之后，半小时以内基本能搞定。

搞完之后的效果是：一台跑在云上的 AI 助手，随时待命。不管你在不在电脑前，飞书发个消息，它就能去执行——查资料、整理文档、跑定时任务，数据全在自己服务器上。

当然，不是所有人都需要这个，但如果你刚好有这类需求，值得花这半小时试试。

最后说一句：不要一直去学习各种工具，工具是学不完的，找一个能切入自己日常工作流的，用起来才有意义。

以为我例，我后续可能暂时就是用它帮我跑跑定时任务、信息收集、 资料整理、或者偶尔写个初稿什么的，但只要真是用起来了，就会有价值的。

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