有段时间我手底下的Agent越来越多各自用不同的框架有的自己在处理工具调用有的靠外部编排还有的根本就是一堆if-else堆出来的伪Agent。结果就是想让它们协同干一件事得写一堆胶水代码调一处崩三处。后来我干脆动手写了一个专门负责“传话”和“调度”的中间层也就是这个hermes-agent。说白了Hermes在神话里是众神的信使这个项目干的就是这件事——在Agent与Agent之间、Agent与工具之间跑腿传话、分发任务。如果你正准备做多Agent协同或者你手里的Agent经常乱调工具、来回踢皮球那这篇文章大概能帮你省下不少功夫。1. 先说说为什么需要一个Agent信使1.1 多Agent协作的典型混乱现场先还原一下最常遇到的场景。你搭了一个客服助手一个订单Agent一个售后Agent每个单独跑都正常。等你想让它们协同工作麻烦就来了。订单Agent要查物流得去调物流接口但物流的数据又散落在外卖系统、ERP系统、第三方快递平台上。今天这个Agent调通了A接口明天那个Agent改了B接口的返回结构整个链路就崩了。更头疼的是Agent之间的通信。它们不是一个项目里的类而是网络上的独立服务。A想让B干活得知道B的地址、接口格式、鉴权方式。今天加一个Agent所有调用方都要改明天拆一个Agent所有调用方又要改。这不是技术问题是组织问题——你的系统里已经出现了一张没有中央管理的服务网格但你却没有一个统一的“信使”来管这件事。我见过不少团队最后用硬编码URL加消息队列解决问题。消息队列只负责投递不负责路由、不负责编排、不负责工具能力登记。结果就是每个Agent的代码里潜藏着其他Agent的地址信息和调用约定耦合得一塌糊涂。这就像全公司的人互打电话都是靠各自的通讯录没有总机也没有电话簿人一多就乱了。1.2 Hermes-agent解决的问题边界我给自己划了一条明确的边界hermes-agent不抢Agent本身的活它只做三件事——路由、编排、能力登记。路由指的是消息来了以后根据内容或类型分发给正确的Agent。编排指的是一个任务需要多个Agent接力时才触发的流程控制比如先让意图识别Agent分类再让订单Agent查数据最后让售后Agent写结论。能力登记则是一个服务注册表系统里有哪些Agent、每个Agent会哪些工具、当前是否在线都能在这里统一查。这样设计的好处很直接。上游的生产者和下游的消费者彻底解耦任何一个Agent的增删改都不需要影响其他Agent的代码。你只需要改路由配置或者改能力登记消息自己就能找到新出路。它不试图替代LangChain这类Agent框架也不试图替代Kafka这种消息中间件它就是那个站在中间、把所有“谁该干这件事”的问号统统消化掉的角色。如果你已经习惯了“每个Agent自己管自己的调用关系”这种写法对hermes-agent的价值可能无感。但一旦Agent数量超过三五个或者工具的复用开始蔓延这套集中式信使的优势就会变得非常突出。2. 整体架构与关键设计2.1 三个核心组件网关、注册中心、编排器hermes-agent在架构上就分了三块没有搞很复杂的微服务矩阵。最外层是网关负责接收所有外部请求和Agent消息做统一的鉴权和协议转换。网关后面跟着注册中心管Agent的元数据和工具能力列表。最后是编排器负责执行那些跨Agent的任务编排逻辑。网关是所有消息流量的必经之路。任何Agent要调用别的Agent或者外部系统要驱动某个Agent都直接把消息丢给网关网关根据路由表决定往哪里送。这个设计和API网关的思路一致但业务实体从“接口”换成了“消息”它不关心你调的是什么URL只关心消息的类型、内容和目的地。注册中心保存的是系统内所有Agent的能力快照。每个Agent注册时会声明自己能处理什么类型的消息能用哪些工具有什么输入输出约束。这个信息不是摆设路由决策就是基于这个能力信息算出来的。比如消息类型是order_query注册中心里只有订单Agent声明自己能处理这类消息那路由就没有悬念。编排器跑的是推理逻辑有点像一个简单的推理引擎。当一条消息命中一个编排规则时编排器会反复做“查询能力、选定目标、投递消息、等待结果、判断下一步”这个循环直到整个业务流程走完。我设计它的时候刻意没有引入复杂的BPM引擎就是为了让多数场景能通过几段声明式配置完成而不是每次都要画流程图。2.2 为什么把消息作为一级公民在我的设计里Agent之间的一切交互都是消息没有任何Agent可以绕过消息直接进行函数调用或数据库访问。这个约束看起来多余实际用起来好处非常大。数据有了统一的封装就能统一做日志、监控和审计。每次消息从哪来、到哪去、处理了多久、结果是什么都有迹可循。排查问题的时候不需要再去翻业务日志找链路直接查消息记录就能定位断点在哪。这对于编排场景尤其重要——一个任务被多个Agent接力处理中间任何一跳出了问题没有完整消息链路几乎是查不出来的。消息本身也带着结构和类型信息这样路由规则就能写得非常灵活。不只是精确匹配还可以做条件匹配比如消息体里包含特定字段就转给A超过多少字的用户输入就转给人工。如果Agent之间用的是裸函数调用这种灵活性根本做不到。消息化也带来一个附加好处重试变得很简单。消息投递失败或者Agent处理超时网关可以直接把消息重新放入队列消费者不需要关心上一次是哪里断的。这个对下游Agent的友好程度是RPC直连模式完全无法比的。2.3 编排引擎的取舍状态机还是DSL做编排器的时候我在状态机和声明式DSL之间纠结了很久。状态机表达能力最强什么分支、循环、并行都能写但代价是配置复杂普通人根本维护不了。最终我选择了折中方案常见的顺序、分支、并发用YAML配置表达极度复杂的场景才允许写Python扩展。我定义的编排配置长这样workflow: customer_service steps: - id: intent_detect target: intent_agent action: classify next: order_query - id: order_query target: * action: query_order condition: field: payload.type equal: order next: reply - id: reply target: reply_agent action: generate_reply每个步骤都指定了目标Agent、执行动作、下一步走向。目标Agent允许填*通配符运行时会根据注册中心的能力信息自动匹配。条件字段则决定了这个分支是否触发。有人可能觉得这个DSL表达能力不够但实际用下来业务方更愿意接受一个只有顺序和条件的小语言而不是一个功能完备但没人会用的状态机。这个取舍我认为是hermes-agent能够真正落地而不是停在demo阶段的关键原因。3. 快速上手从零跑通一个Agent调用3.1 环境准备与项目初始化我默认你用的是Python 3.10以上版本这个项目本身也是纯Python实现的。依赖其实不多核心就是FastAPI加一个消息队列客户端以及Pydantic做数据校验。队列这块我用的是Redis Stream因为部署简单、不挑环境日常项目里大概率已经有Redis了。安装和初始化非常直接pip install hermes-agent hermes init my_project cd my_project初始化之后会生成一个标准的目录结构包含agents/目录、tools/目录和一个根配置hermes.yaml。配置里主要是网关的监听端口、Redis连接信息和路由表文件的路径。启动一个最小化的实例理论上只需要跑两个进程一个是hermes网关负责消息收发的HTTP入口一个是worker进程负责从Redis里拉消息并执行Agent逻辑。hermes gateway --config hermes.yaml hermes worker --config hermes.yamlworker默认是并发运行的具体起多少个进程要看你的业务量和Agent的IO密集程度这个后面调优部分细说。3.2 定义第一个Agent在hermes-agent里定义一个Agent不需要继承复杂的基类也不需要实现一堆接口。你只需要用装饰器声明一个Python类告诉系统这个Agent叫什么名字、处理什么类型的消息、以及它的处理逻辑长什么样。下面这个例子是一个最简单的回声Agent任何消息发过去它都会原样返回from hermes import Message, agent agent class EchoAgent: name echo description 原样返回收到的消息用于测试连通性 consumes [debug.echo] async def handle(self, message: Message) - Message: return Message( topicdebug.echo_reply, payloadmessage.payload, correlation_idmessage.id, )重点在consumes这个字段它声明了这个Agent能消费哪些主题的消息。这个声明是注册中心用来做路由决策的核心依据。如果一个Agent没声明能消费order.query那这个主题的消息永远不可能被路由给它。handle方法里拿到的是一个已经反序列化好的Message对象。业务代码只需要关心payload里的数据不需要解析JSON不需要关心消息从哪个队列来的。3.3 注册工具并配置路由Agent服务于业务工具服务于Agent。hermes-agent里的工具注册也非常轻量同样用装饰器实现from hermes import tool tool(nameorder_query, tags[order, query]) def query_order(order_id: str) - dict: 根据订单号查询订单状态 # 这里写真实的数据查询逻辑 return {order_id: order_id, status: shipped}工具函数声明了名称、标签和参数列表。参数的信息会被框架自动提取Agent在调用工具之前hermes会先做一次参数校验不合法就直接返回错误不给工具函数执行的机会。这个校验机制帮我在线上挡掉了大量低级错误。路由配置是YAML文件我把它单独放在routes/目录下让运维和同事也能参与维护routes: - id: echo_route from: * topic: debug.echo to: echo - id: order_query_route from: * topic: order.query to: order_agent每条路由定义了消息主题、来源范围和目标Agent。当网关收到一条debug.echo主题的消息时路由表会直接把它转交给echo这个Agent不管消息是测试脚本发的还是调度系统发的。3.4 发起一次完整调用Agent之间通信不走HTTP而是通过hermes的网关。我封装了一个客户端SDK调用方只需要引入hermes_client就能发消息from hermes_client import HermesClient client HermesClient(http://localhost:8000) resp client.send_and_wait( topicorder.query, payload{order_id: 20240612}, timeout10, ) print(resp.payload)send_and_wait是一个同步等待方法底层会把消息发到网关然后挂在Redis Stream上等回复适合在外部服务里调用。如果不需要立刻等结果也可以用send直接发完就走异步任务就选这种。这就是一条最简链路的完整流程外部客户端发消息网关解析路由注册中心确认目标Agent在线队列投递worker执行Agent结果沿原路返回。整个流程跑通以后你会发现所有Agent都在做同一件事收消息、处理、回消息协作变成了一种默认能力而不是靠代码堆出来的特例。4. 核心运行机制与调优要点4.1 一次消息的完整生命周期以debug.echo这条消息为例完整走一遍时你会发现每个环节的设计都是为了回答一个具体问题客户端通过HTTP把消息POST到网关网关解析出消息头、消息体和主题名。这个阶段网关只做协议转换不做业务判断。网关查询注册中心找到能消费该主题的Agent列表。如果列表为空消息直接进入死信队列并记录告警。如果找到多个匹配Agent则根据路由表里配置的优先级或负载策略选一个。消息被写入Redis Stream网关返回给调用方一个消息ID。对于同步调用客户端会在另一个通道上等待结果异步调用到此为止。worker从Stream里读到消息反序列化成Message对象找到对应的Agent类执行handle方法。如果handle抛出异常消息会被重试超出重试次数后进死信队列。Agent执行完毕后返回一个新的Messageworker把这个消息发布到结果通道并回复给等待中的调用方。这里需要特别关注的是死信队列。千万不要觉得“死信离我很远”我在线上看到过太多因为偶发异常被吞掉的消息。没有死信队列你可能过了一周才发现一直有数据在悄无声息地丢失。4.2 并发限流参数怎么定用Redis Stream做消息队列之后并发控制就变成了两个参数worker进程数和每个worker的并发度。worker进程数直接决定CPU密集场景下的吞吐量我一般建议和CPU核数持平。Agent如果大部分时间在等外部API返回那进程数可以适当调高毕竟等IO不占CPU。不过这个钱省不了最好通过压测数据来定。并发度的控制通过worker内部的信号量实现。我在配置里加了一个简单的参数worker: max_concurrency: 20这个数字的含义是单个worker进程同时最多处理20条消息。如果Agent的逻辑里调用了外部API而外部API只扛得住每秒10次请求那你就要估算一下这个值该设多小。我曾经因为并发开太大直接把下游的工单系统打挂了后来学乖了所有对外调用都走一个共享的限流器整体并发就控制住了。另一个容易忽略的地方是消息的幂等性。Redis Stream的ack机制保证了at-least-once投递也就是说任何一条消息都可能被重复处理。Agent的实现里必须做好幂等否则一次请求用户能收到两条退款短信。4.3 日志与链路追踪分布式Agent场景下没有链路追踪就是没穿裤子逛街。hermes-agent的做法很简单每个消息生成时带一个trace_id后续所有派生的消息都继承这个ID。这样你只需要在日志系统里按trace_id搜索就能把一次完整业务的跨Agent调用链全部捞出来。我在配置里加了日志输出格式的开关logging: level: info format: json include_trace_id: true建议直接开到JSON格式。JSON日志虽然肉眼看费劲但能被日志平台直接解析。你在搜索trace_id的时候就能得到结构化结果而不是靠正则去抠字符串。这个习惯越早养成越好等Agent数量多起来再补链路追踪成本就翻倍了。还有一个实用技巧给每一条日志打上Agent名称和消息主题标签。这样在排查的时候哪怕没有trace_id你也能按Agent维度聚合统计比如哪个Agent的消息积压最多哪个Agent的平均处理时间开始恶化都能提前发现。5. 实战中踩过的坑5.1 Agent循环调用导致死循环有一次线上出现消息积压我一看Redis Stream里积压了几万条消息全是同一个主题。排查下来发现是Agent A处理完消息后发给了Agent BAgent B的处理结果又触发了发给Agent A的消息两个人就这样互相呼唤了几万次。查了代码发现问题的根源是路由规则写得太宽泛。Agent A和Agent B都声明了消费相同的消息类型路由表把它们对接上了但业务逻辑里根本没有一个终止标志。后来我加了一个简单的防护消息在传递过程中带上一个max_hops字段每经过一个Agent减一减到零就自动丢弃并告警。这个措施成本极低但能有效兜底强烈建议加上。5.2 工具返回超大JSON导致内存膨胀工具返回的数据量我一开始没有做限制结果有次订单工具把用户三年内的所有订单记录都返回来一条消息体直接干到几十MB。Agent拿到这个数据还要再做一轮解析内存一下就上去了好几个worker直接OOM。后来我在工具注册的配置里加了返回数据的最大长度校验tool(nameorder_query, tags[order, query], max_payload_size1024 * 1024)超过限制就直接截断并返回一个告警信息让Agent侧自己决定怎么处理。这个方法不是最优解但能保证系统不会被一个失控的工具拖死。更好的做法是在工具函数里做分页或字段裁剪返回之前就控制好数据量。5.3 超时配置的连锁反应超时设置这个坑我踩得最惨的一次是手痒给同步调用统一设了60秒超时。看起来60秒已经很宽松了但当时有几个Agent之间是串行编排的一个任务要经过三个Agent每个Agent又调外部接口。A等BB等CC卡在第三方接口上慢慢地重试结果每个环节都逼近60秒整个调用跑了快三分钟才超时。这段时间内网关进程大量连接在那挂着新消息进不来系统整体就瘫痪了。现在我的原则是外部依赖的调用超时不超过5秒Agent之间同步调用的超时根据编排链路长度分别设置嵌套调用逐级递减防止串联时出现超时叠加。5.4 问题速查表我把实战中遇到的高频问题整理成一张表方便你对照排查问题现象根本原因解决方案消息积压但不报错下游Agent处理变慢队列消费能力不足增加worker并发度或拆分主题到不同StreamAgent收不到消息路由规则未命中或Agent未声明对应消费类型用注册中心的能力列表核对路由表重复执行业务逻辑Redis Stream的at-least-once投递在Agent内做幂等控制核心操作加唯一键下游接口被瞬间打满worker并发度过高未做限流对外调用统一走后端限流器或信号量控制编排任务卡住无响应某个Agent异常但未设置全局超时为每个编排步骤设置独立超时并开启重试告警消息体过大导致OOM工具返回数据无上限注册工具时限制max_payload_size并在业务层做分页这张表不是我一次性总结出来的也是在线上挨个填坑填出来的。你提前保存一份后面大概率能用到。6. 按场景玩出更多花样项目跑顺了之后我开始往里面加一些周边能力发现它并不局限于消息转发这一件事。比如我接了一个智能客服场景让hermes-agent做统一路由。用户的问题先丢给分类Agent它判断是产品咨询、订单问题还是售后投诉然后把消息分别送到对应的专业Agent。所有专业的Agent不需要知道彼此存在只需要各自处理自己的那一类问题。后来又做了数据查询场景。我把公司里十几个数据接口全部封装成标准工具注册进hermes然后让一个Agent基于用户自然语言生成查询意图再选择合适的数据工具。加了hermes之后工具和Agent的对应关系完全由路由和注册中心控制新增一个数据源只需要注册一个新工具Agent代码一行都不用改。我自己还摸索出一个用法把hermes-agent当做一个“团队协作调度台”。每个Agent负责工作中一块独立的业务新增成员的时候不需要让老成员知道新成员的任何细节只需要更新注册中心。团队扩张的时候系统还是原来那套架构但能力边界已经悄悄变宽了。这个项目目前已经运行了三个多月消息量从每天几百条涨到每天十几万条Redis Stream的性能完全够用。如果你也在做Agent相关的东西被通信和路由问题折磨不妨试试这个信使思路先把消息管道捋顺了再谈Agent能有多聪明。