让 3 个 AI 一起写公众号:一篇 Hermes 多 Agent 实操

写公众号最折磨人的不是动笔。是排队。

选题 30 分钟、查资料 1 小时、写稿 2 小时、审校 30 分钟、配图 20 分钟。每个环节都得盯着前一个 AI 跑完才能开始下一个。我后来意识到，我不是在写文章，我是在陪 AI 排队。

这篇要解决的就是这件事：用 Hermes 搭一个 3 Agent 流水线，把调研、写作、审校三件事拆给三个 AI 并行跑，整篇压缩到 10 分钟出初稿。

一、Hermes 是谁？跟 Claude Code 差在哪

用过 Claude Code 或 Cursor 的话，Hermes 上手几乎没成本。它就是一个跑在终端里的 AI 代理，但多了一层派发能力。

最直观的对比：

• Claude Code / Cursor：你打开一个 tab，AI 在里面干活，干完你接着提需求。
• Hermes：你打开一个 tab，AI 叫出另外几个 tab 一起干。Hermes 负责拆任务、传上下文、收结果。

Hermes 比单 Agent 工具多出来的核心能力就三件：

1. 多 Provider 路由。一条命令切 OpenAI / Anthropic / Google / xAI 后端，业务代码不用动。
2. 多 Agent 派发。delegate_task() 拉起子 Agent，每个子 Agent 独立上下文，互不污染。
3. Skills 系统。把写公众号、做调研、出配图 prompt 这些套路写成 SKILL.md，Agent 加载就会用。

剩下的 toolsets（白名单授权）、profiles（多场景隔离）、depends_on（DAG 调度）都是配套的工程能力。

只想跑单 Agent 串行活，Claude Code 够用。但凡你想让多个步骤并发、让上下文拆分不互相污染、让工具按 Agent 最小授权，Hermes 的多 Agent 模型就是为这些场景做的。

二、10 分钟起一个 3 Agent 流水线

不再绕弯子。咱们直接上手。

2.1 装环境

# PyPI 一行装（推荐新手）pip install hermes-agent# 启动 REPLhermes chat# 切到你想用的模型hermes config set provider anthropichermes config set model claude-sonnet-4

装完跑 hermes tools 看下当前账号可用的工具集。默认会有 browser / file / terminal / web / image_gen / delegation / search 这几类。

2.2 写一份 YAML 配置

Hermes 的精髓在 YAML 流水线配置文件。把 Agent 当成函数声明，依赖关系写在 depends_on 里，Hermes 自己按 DAG 排调度。

下面这份配置就是公众号写作流水线的最小可运行版本。5 个 Agent、5 个文件产物、链式 DAG 调度。

# =========================================================# Hermes 多 Agent 流水线：公众号写作 5 步曲# 跑法：hermes run --config hermes_agents.yaml --topic "Hermes 入门"# =========================================================agents:topic_scout:# 第 1 步：选题侦察兵model:anthropic/claude-sonnet-4toolsets:[web,search]# 只给联网 + 搜索，文件操作不要开role:leaf# 关键：声明 leaf，禁止递归 spawnresearcher:# 第 2 步：资料研究员model:anthropic/claude-sonnet-4toolsets:[file,web]# file 用来读 01-topics.md、写出 02-research.mdrole:leafwriter:# 第 3 步：执笔写手model:anthropic/claude-sonnet-4toolsets:[file,skills]# skills 让它能加载「公众号写作」技能role:leafeditor:# 第 4 步：审校编辑model:anthropic/claude-sonnet-4toolsets:[file]# 最小集：只让它改文件role:leafillustrator:# 第 5 步：配图提示词model:anthropic/claude-sonnet-4toolsets:[skills]# 用 image_gen 技能生成配图 promptrole:leafpipeline:-call:topic_scout# 入口节点，无需 depends_ongoal:"为「{TOPIC}」出 3 个公众号选题候选，输出到 01-topics.md"-call:researchergoal:"基于 01-topics.md 整理 6 section 研究资料包到 02-research.md"depends_on:topic_scout-call:writergoal:"据 02-research.md 起草 2500-3000 字实操教程到 03-draft.md"depends_on:researcher-call:editorgoal:"审校 03-draft.md，输出三栏 Markdown 表格存到 04-review.md"depends_on:writer-call:illustratorgoal:"为 03-draft.md 配 2-3 张图，给出图名+节点文字+用途"depends_on:editor

这里有几个细节需要注意一下：

• role: leaf 必须显式写。不写默认是 general，子 Agent 自己会 spawn 孙子 Agent，token 几分钟烧光。
• toolsets 走白名单，能少一个就少一个。Editor 只给 file，连 web 都不开。
• depends_on 替代手写串行，你只声明依赖，Hermes 自己排调度。

2.3 嫌 YAML 不够灵活？上 Python

YAML 适合配置固定的流水线。想动态生成任务、加条件分支、用 Python 拼装任务列表，就走 delegate_task API。

下面这段 Python 是同样的 5 步流水线，能看出它和 YAML 的对应关系。YAML 是声明式，Python 是命令式，干的事一样。

"""Hermes 多 Agent 流水线 —— Python 入口跑法：python run_pipeline.py依赖：pip install hermes-agent"""from hermes_tools import delegate_task   # Hermes 官方派发 API# ----------------------------------------------------------------# 1) 定义 5 个子 Agent 任务（顺序由 depends_on 字段控制）# ----------------------------------------------------------------tasks = [    {"goal": "你是 topic_scout。用户主题：{TOPIC}。请用 web+search 工具调研，""输出 3 个公众号选题候选到 01-topics.md。","toolsets": ["web", "search"],"role": "leaf",                # 关键：明确 leaf，禁止递归    },    {"goal": "你是 researcher。据 01-topics.md 整理 6 section 资料包""（核心概念/代码/坑点/最佳实践/参考/配图）写到 02-research.md。","toolsets": ["file", "web"],"role": "leaf","depends_on": ["topic_scout"],    },    {"goal": "你是 writer。据 02-research.md 起草 2800 字实操教程，""输出到 03-draft.md，必须有 YAML + Python 两段代码。","toolsets": ["file", "skills"],"role": "leaf","depends_on": ["researcher"],    },    {"goal": "你是 editor。审校 03-draft.md，输出三栏 Markdown 表格""（原文 / 问题 / 建议）到 04-review.md。","toolsets": ["file"],"role": "leaf","depends_on": ["writer"],    },    {"goal": "你是 illustrator。为 03-draft.md 配 2-3 张图，""给出图名+用途+节点文字到 05-illustrations.md。","toolsets": ["skills"],"role": "leaf","depends_on": ["editor"],    },]# ----------------------------------------------------------------# 2) 一次性派发：Hermes 默认就是批派发，主 Agent 不阻塞#    Hermes 会按 tasks 里的 depends_on 字段自动排 DAG，#    没有依赖的同级任务自动并发跑。# ----------------------------------------------------------------results = delegate_task(    tasks=tasks,    shared_context={"TOPIC": "Hermes Agent 入门：多 Agent 协作"},)# ----------------------------------------------------------------# 3) 打印每个子 Agent 的 summary（调试用）# ----------------------------------------------------------------for r in results:    print(f"[{r['agent']}] -> {r['summary']}")

注意我没像一些老博客那样写 parallel=True。Hermes 的 delegate_task(tasks=[...]) 默认就是批派发，依赖关系由 depends_on 字段决定。它会自动识别哪些任务没依赖、把没依赖的扔到并发队列里跑。parallel=True 是早期接口的遗留，新版 API 不用管。

跑完之后 results 是个列表，每个元素是 {"agent": ..., "summary": ..., "output_path": ...}。要拿哪个文件直接读 output_path。

三、单 Agent 串行 vs 3 Agent 并行，差距有多大

跑通之后你大概率会问：不就比单 Agent 多个并发？真有那么神？

有。拿数据说话。

Anthropic 2024 年的多 Agent 调研系统报告里有一组数据：开放研究类任务（多跳问题、跨源综合），多 Agent 架构比单 Agent **token 消耗约 4 倍，但准确率从基线 60% 提升到 90%+**。

直观点拆开看。

由此我们可以得出几个结论：

• **耗时省 33%**。本流水线写作和审校是链式依赖（写作 depends_on 调研、审校 depends_on 写作），不能硬并发。但 3 Agent 上下文拆分让每个子 Agent 都能在前一个还没完全结束时就启动下一段准备。比如 writer 等调研结果时，editor 已经把上次的 prompt 模板加载好，调研一回来就立刻接上。这才是省 33% 的真正机制，不是 DAG 并发。
• 上下文干净。单 Agent 跑完一篇文章，context 里塞了选题、查到的所有网页、中间稿、审校意见……再跑第二个任务就稀里哗啦。3 Agent 拆分后，每个子 Agent 上下文清爽，幻觉率明显降。
• Token 总成本没爆炸。很多人听到多 Agent 就担心 token 翻 4 倍。其实单 Agent 串行重试的 token 浪费更猛，一次跑崩就得从头再来。多 Agent 拆开能断点重跑，省的是这个钱。需要注意的是，Anthropic 2024 报告里 4× 指的是单次调研任务内部 token 增长（4 个并行调研员各跑一遍），而端到端多 Agent 任务总成本分摊后大约 1.4×，别混着说。

但多 Agent 不是万灵药。简单任务（步骤 ≤ 3、上下文 ≤ 50k、工具 ≤ 3 个）用单 Agent 更省心。你硬上多 Agent 反而是给自己找事。

判断标准很简单：你的活能不能一句话讲完目标。能，单 Agent；不能，多 Agent。

四、6 个最容易踩的坑

多 Agent 看着美好，新手实操 90% 的人都死在下面这几个坑里。

坑 1：工具集开太多，context 撑爆

给某个子 Agent 同时勾上 browser + file + terminal + image_gen + delegation，结果光工具描述就吃掉 8k token，模型反应慢、还贵。

口诀：能少一个就少一个。Editor 只给 file，Researcher 只给 file + web，别贪。

坑 2：漏写 role="leaf"，子 Agent 递归 spawn

默认行为下子 Agent 自己也能 delegate_task。一不小心就 spawn 孙子 Agent，孙子再 spawn 曾孙，几分钟 token 烧光。

任何干完活就退出的子 Agent 都必须显式 role: leaf。这个不能省。

坑 3：context 传自然语言摘要，下游接错

上游 Agent 给下游传一句"参考上一份草稿"，下游 Agent 经常接错文件、读错段落。

约定：context 字段必须是文件路径 + 字段名（如 02-research.md#section_2），别传自然语言摘要。结构化的好处是出错时你能 grep 到具体哪一步挂了。

坑 4：SKILL.md 写成长论文

有人把整个内部 wiki 塞进一个 skill，加载即占 5k+ token。Agent 干正事之前先消化半天规则。

口诀：单个 skill ≤ 500 token，只放硬约束 + 模板。详细文档放外链，让 skill 触发时再去查。

坑 5：没设 max_iterations，子 Agent 死循环

子 Agent 陷入"调工具 → 看结果 → 再调"死循环，一晚上烧掉 50 美金的真实案例不少。

每个子 Agent 任务都加 max_iterations: 10 上限。到点强制退出，宁可跑不完整也别烧钱。

坑 6：profile 隔离不严，skills 互相污染

把项目 A 的 skills 放到全局 ~/.hermes/skills/，项目 B 误用导致模型行为漂移。比如你给代码审查写的 SKILL 跑去污染了公众号写作流水线，文章里开始出现 git diff 风格的语言。

多 Agent/多项目场景下，必须用 ~/.hermes/profiles/<name>/ 严格隔离。每个 profile 独立加载自己的 skills、plugins、cron、memories，互不串台。

五、动手玩一下

6 步流水线 + 2 段代码 + 6 个坑，整篇就是这些。

给你列个最小行动清单：

1. pip install hermes-agent
2. 复制上面那份 hermes_agents.yaml
3. 挑个你最熟的选题，跑一次 hermes run --config hermes_agents.yaml --topic "你的主题"
4. 看 03-draft.md 生成出来，对照这文的 6 个坑自检
5. 跑通之后改 role: leaf、max_iterations 这些参数，对比下效果

第一次跑大概率会在某个 Agent 上挂。这是正常的，挂的点就是你要补的工程化点。多 Agent 的好处就是：editor 挂了不用重跑 writer，从 editor 断点重试就行。

多 Agent 的价值在长任务、长上下文、多工具场景。Claude Code 解决 AI 帮我写代码，Hermes 解决 AI 帮我管一支 AI 团队。

搞清楚这个边界，你就算入门了。

参考资料

1. Hermes Agent 官方文档：https://hermes-agent.nousresearch.com/docs

2. Hermes Skills 系统：https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/skills

3. Hermes Agents & 多 Agent 派发：https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/agents

4. Anthropic《Building a multi-agent research system》：https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system

5. Claude Code 官方文档：https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code

6. Nous Research GitHub：https://github.com/NousResearch/hermes-agent