1. 为什么我会写一个叫 hermes-agent 的东西先交代一下背景。我当时的处境很典型手上有十几个跑在不同地方的自动化脚本有的负责定时抓取行业信息有的拉取账单数据有的把消息推到群里还有一个专门处理各种 Webhook 回调。每个脚本单独拎出来都不复杂可当它们需要互相配合比如“抓到异常数据后自动查库存再把结果整理成日报发给负责人”我就会陷入一种非常痛苦的胶水代码地狱。所以那段时间我一直在想能不能有一个统一的入口让这些能力像工具一样被动态调度而不是在一段段 if else 里硬编码调用链。于是就有了 hermes-agent 这个项目。它不是一个全新的 AI 理论框架而是一个我用来“驯服”各种脚本、API 和大模型能力的智能代理编排系统。核心思路很简单把大模型当作调度员把现有脚本和服务封装成工具让 agent 根据用户需求自主拆解任务、调用工具、生成结果。换句话说hermes-agent 解决的核心问题不是“模型有多聪明”而是“怎么让已有的能力被模型合理地用起来”。它适合谁适合那些已经有一堆 API、脚本、内部服务但不想每次新增需求都手工改代码的人也适合想学习智能体工程、但又不想一上来就扛起 LangChain 那种重量级框架的开发者。这个项目前后写了大概两个多月中途重构过两次踩了不少坑下面我会把设计思路、核心实现、配置方法和排错经验都摊开讲。2. 整体架构与核心设计思路2.1 为什么最终采用“调度层 执行层 工具层”三层结构第一次写 hermes-agent 的时候我犯了一个很常见的错误把智能体的所有逻辑都堆在一个主文件里模型输出什么动作就直接在代码里跑什么函数看起来几分钟就能跑通实际上每加一个新工具都要改主流程而且一旦某个工具返回异常整个 agent 循环就崩了。第二次重构我采用了严格的三层结构。调度层负责接收用户输入组装消息上下文调用大模型并解析模型返回的工具调用指令执行层负责根据指令去工具注册表里找到对应的执行函数在隔离环境里运行再把结果返回给调度层工具层则是所有可复用能力的集合每个工具都有独立的名称、描述、参数定义和错误处理逻辑。这三层各司其职调度层不关心工具内部是怎么实现的执行层也不关心模型用的是 GPT 还是本地开源模型。打个比方这套结构就像一个餐厅的运作方式。调度层是服务员负责听客人点菜、传话执行层是后厨总管负责把菜单上的菜分派给各个灶台工具层就是不同的灶台和厨师只专注做自己的菜。如果哪天要新增一道菜不需要改服务员的话术流程也不需要对后厨总管大改只需要在菜单上增加一项把对应厨师准备好就行。这种设计的直接收益是“可扩展性”。我后来接入新的数据源、新的通知渠道大部分情况下只需写一个工具函数和一份 JSON Schema 描述hermes-agent 就能自动学会调用它主循环代码基本没动过。2.2 任务队列和会话状态让 agent 不再“只答不做”还不记账很多人第一次接触 agent 框架时会忽略一个关键问题一个任务往往不是一次模型调用就能完成的。比如“帮我整理上个季度的销售数据并生成报告”agent 需要先调用数据库工具取数再调用数据分析工具做聚合最后调用文档工具输出报告。这中间的每一步都需要在同一个“会话上下文”里累积信息。hermes-agent 里我实现了一个轻量级的任务队列机制。每个用户会话会生成一个任务实例任务实例里保存完整的历史消息列表、当前待执行的工具调用序列、以及各步骤执行后的结果缓存。当模型在一次响应中返回多个工具调用时执行层会按顺序执行而不是并行乱跑当某个工具调用失败时会直接把错误信息返回给模型让模型决定是重试、换一种方式还是放弃任务。会话状态我用的是很朴素的方式一个 JSON 文件加一个内存索引。每个会话有唯一的 session_id包含 messages、context、running_status 这几个字段。高并发场景下这个设计肯定不够用但对于个人或者小团队内部的自动化任务已经非常稳定而且停机重启之后还能从磁盘恢复现场。这也是我推荐给所有刚起步做 agent 项目的人的建议不要太早引入复杂的数据库和分布式队列先让单机版本把状态管理逻辑跑顺畅后面再迁移也不迟。2.3 工具注册表为什么一份 JSON Schema 就能让模型“学会”新工具大模型本身并不知道你有哪些函数可以调用它只知道当前上下文里写了什么。所以工具调用function calling的关键是把工具的函数签名、参数说明、使用约束变成模型能理解的结构化文本。hermes-agent 里每个工具都有一份元信息大概长这样{ name: search_orders, description: 查询订单列表可按用户ID、订单状态、时间范围过滤。, parameters: { type: object, properties: { user_id: {type: string, description: 用户唯一标识}, status: {type: string, enum: [pending, paid, shipped, cancelled]}, start_date: {type: string, description: 开始日期格式YYYY-MM-DD}, end_date: {type: string, description: 结束日期格式YYYY-MM-DD} }, required: [] } }模型看到这份描述后就知道什么情况下该调用这个工具、参数怎么填。这背后的原理是现代大模型在训练时已经见过海量的 JSON Schema 和 API 描述所以它能从示例中推断出“这个工具是用来干嘛的”。因此工具描述写得越准确模型调错的可能性就越低。我在实践中总结出一个经验description 里一定要写清楚“什么时候不该用”。比如一个查询天气的工具描述里可以加一句“仅当用户询问当前或未来天气时使用不要用于历史气候分析”。很多模型把工具误调用成娱乐功能往往就是因为描述不够明确。3. 核心实现细节我如何让 hermes-agent 真正跑起来3.1 项目结构和依赖选型hermes-agent 我选择了 Python 作为主要语言原因很直接生态里最适合做工具调用串联的库都在 Python而且团队内部的脚本也以 Python 为主。整个项目目录大概是这样的hermes-agent/ ├── agent/ │ ├── core.py # 主循环agent 的调度核心 │ ├── memory.py # 会话记忆管理 │ └── router.py # 意图分析和工具选择的路由逻辑 ├── tools/ │ ├── registry.py # 工具注册表 │ ├── http_tool.py # HTTP 请求类工具 │ ├── db_tool.py # 数据库查询工具 │ └── notify_tool.py # 消息通知工具 ├── config/ │ └── settings.yaml # 全局配置 ├── storage/ │ └── sessions/ # 会话状态持久化目录 └── main.py # 入口支持 CLI 和 API 两种方式依赖方面我保持了很克制的清单。HTTP 请求用 httpx数据校验用 pydantic定时调度用 APScheduler模型调用直接走各家的 SDK 或者统一的 OpenAI 兼容接口。没有使用重量级的 agent 框架因为那等于把我的核心逻辑建立在别人定义好的抽象上后面一旦不符合需求就会很难受。唯一我建议不要自己造轮子的部分是函数调用结果的数据校验。之前我为了省一个依赖手动写参数检查逻辑结果各种边界情况层出不穷。换成 pydantic 之后工具参数的校验直接声明在模型里错误信息也清晰很多排查问题的效率提升非常明显。3.2 Agent 主循环一次任务到底是怎么被执行的hermes-agent 的核心是一个相对简单但健壮的循环。我用伪代码来解释它async def run_agent(session_id, user_input): session load_session(session_id) session.messages.append({role: user, content: user_input}) for step in range(MAX_STEPS): response await llm.chat( messagessession.messages, toolsget_all_tool_schemas() ) if response.has_tool_calls(): for call in response.tool_calls: result await execute_tool(call.name, call.arguments) session.messages.append({ role: tool, tool_call_id: call.id, content: json.dumps(result, ensure_asciiFalse) }) else: final_answer response.content session.messages.append({role: assistant, content: final_answer}) save_session(session_id, session) return final_answer return 任务步骤过多已自动终止MAX_STEPS 是一个非常关键的参数。没有它模型可能会在一个任务里无限循环调用工具既费钱又费时间。我默认设置为 8大多数普通任务在 3 到 5 步之内就能完成。如果超过 8 步还没完成大概率是工具设计有问题或者问题本身太复杂需要拆分。执行工具时还有一个细节每个工具调用都设置了超时时间默认 30 秒。因为 agent 在调用外部 API 的时候可能会遇到网络长时间无响应如果不加超时控制整个循环会被一个坏请求卡死。这里我一开始没注意后来在线上跑一个抓取工具时对方服务挂了 5 分钟我的 agent 队列就堆积了几百个任务教训惨痛。3.3 工具执行层错误处理比功能实现更重要工具执行层是 hermes-agent 里最容易写糙的部分。很多人把工具函数写得又短又直一旦调用失败就往上层抛异常然后在主循环里 catch 一下就结束了。这样做的后果是模型拿不到任何错误细节只能干巴巴地告诉用户“执行出错了”用户全程一头雾水。我的做法是把工具执行结果统一封装为 ToolResult 结构里面包含 status、data、error_code、message 四个字段。不管工具成功还是失败都会把这个结构序列化成 JSON 返回给模型。模型可以根据 error_code 来判断是参数问题、权限问题还是外部服务不可用进而决定下一步动作。此外工具层提供了一个重试装饰器支持指定重试次数和重试间隔。比如发 HTTP 请求的工具我会把重试次数设为 2间隔设为 3 秒和 10 秒的指数退避。这能吞掉很多临时性网络错误避免模型误判。但重试逻辑绝不能放在主循环里否则会拖慢整个 agent 的响应速度也会让工具调用历史里出现大量无意义的重复。3.4 配置实战做一个“抓取竞品信息并推送周报”的自动化任务耳听为虚还是用一个实际配置流程来收尾这一章。假设现在要让 hermes-agent 每周一早上 9 点自动抓取指定网站的竞品动态整理成简报然后推到企业微信群里。第一步准备好两个基础工具一个抓取网页的工具一个发送消息的工具。抓取工具我用 httpx 加 BeautifulSoup 实现重点是把页面中的标题、摘要、链接提取出来复杂页面我会让模型自己解析 HTML 文本。推送工具就是调用企业微信机器人的 Webhook把消息文本 POST 过去。第二步在工具的注册配置里写好两个工具的 schema注意把抓取工具的 description 写成“抓取指定 URL 的网页内容并提取正文关键信息”把推送工具的 description 写成“向企业微信群发送文本消息”。第三步在 hermes-agent 里创建一个定时任务。配置大致如下schedules: weekly_competitor_report: cron: 0 9 * * MON session_type: new prompt: | 请先抓取 https://example-competitor.com/news 的页面内容 找出最近一周的新产品动态和公告整理成 5 条以内的简要列表 最后发送到企业微信群。这里 prompt 的作用是给 agent 一个“任务启动指令”。定时任务触发后hermes-agent 会把它当作首条用户消息发起新的会话。因为工具已经注册好了模型会自行决定先调用抓取工具再基于结果调用推送工具。整个过程不需要任何额外的代码逻辑。第四步也是我强烈建议的一步先手动触发一次任务观察执行日志。我当时就是在手动测试时发现模型抓取页面后返回的内容很长再接上下文的时候直接把模型上下文窗口撑满了。解决方案是在抓取工具里做一步内容截断保留前 3000 个字符并在工具返回结果里附上“内容过长如需更多细节请指定抓取段落”的提示这样模型即使需要更多信息也有明确的路径去处理。4. 高频问题与排查实录这些坑我自己踩过4.1 agent 反复调用同一个工具像死循环一样停不下来这是我在 hermes-agent 上遇到的最让人头疼的问题。排查下来原因通常有两种。一种是工具返回的结果不够明确模型拿到结果后不知道下一步该怎么做于是又调用同一个工具再试一次。比如搜索工具返回大量条目但模型需要的是精确匹配结果此时就会反复搜索。另一种是参数携带了隐藏的随机性。比如一个生成随机数的工具每次调用都返回不同的数模型为了得到某个特定结果就会持续重试。我的排查方法很直接打开 hermes-agent 日志看最近十轮工具调用的输入和输出很快就能发现规律。是结果不明确我就会在工具返回里增加一段 summary 字段直接告诉模型“本次查询共找到 N 条记录建议进一步过滤或直接输出”。是随机性问题就从根源上避免让模型依赖随机输出。此外我在主循环里加了一个“连续相同工具调用上限”默认 3 次超过就直接终止并把中间过程返回给用户避免无限烧 token。4.2 工具参数明明传了模型却提示“缺少必填参数”这类问题多数出在参数 schema 的格式上。有些大模型对 JSON Schema 的解析并不是百分百严谨尤其遇到嵌套对象或者复杂 enum 时容易生成出模型规范不一致的参数结构。另一个常见原因是 description 里用了模棱两可的表述模型不知道这个字段到底该填什么。我给你两个非常实用的建议。第一每个参数除了 type 之外尽量在 description 里写一个例子比如“时间范围格式 YYYY-MM-DD例如 2024-01-01”。第二在工具执行层做一次宽容解析不要一拿到参数就交给 pydantic 严格校验。可以先把字符串类型自动转换比如把“2024年1月1日”标准化为“2024-01-01”再交给内部逻辑。如果你用的是 OpenAI 兼容接口还有个小技巧在系统提示词里注明“调用工具时严格依据工具 JSON Schema 生成参数不要添加多余字段”。实测下来这个提示能显著降低参数解析错误率。4.3 定时任务偶尔不触发日志里也没有报错她出现的案例非常诡异定时任务配置看起来完全正常但就是偶尔漏触发。后来我发现问题出在 APScheduler 的调度器存储模式上。默认情况下调度任务信息存在内存里一旦进程重启重启期间错过的调度任务不会自动补跑。我的解决办法是给定时任务增加一个“上次执行时间”检查逻辑。调度器每次到点触发时会先检查当前时间与上次执行时间之间是否超过了一个周期如果超过说明中间有漏执行立刻补跑一次。同时把调度器的 jobstore 换成 SQLite 持久化这样即使服务重启任务的调度信息也不会丢。还有一个很容易被忽略的问题服务器时区。如果你的机器是 UTC 时间而你的任务配置写的是本地时间 9 点实际触发时间就会对不上。所以我在配置里显式写清楚 timezone 字段并且启动 hermes-agent 时会打印出当前时区和所有定时任务的触发时间方便一眼发现问题。4.4 上下文越来越长费用越来越高每个 agent 项目长跑之后都会遇到这个问题会话消息堆积得越来越多尤其是每次工具返回的内容都很长。到后面一次请求的输入 token 可能高达几万钱包首先扛不住。我的优化策略有三层。第一层是在工具层做内容精简能返回摘要就不返回全文能返回统计数据就不返回明细数据。第二层是在记忆管理模块里增加“消息压缩”机制当会话历史超过一定长度也就是大概 20 轮时我会把较早的消息用大模型生成一段摘要替换掉原始消息。摘要里保留任务目标、已执行的关键步骤、工具的最终结果这些信息足够支撑后续决策。第三层是最不得已的办法分段式任务拆分把一个大任务拆成多个子任务分别执行每个子任务都使用独立的短会话。这里还要提醒一句上下文窗口不只是一个费用问题也是一个效果问题。当模型需要在几万 token 里寻找关键信息时它的注意力会被稀释反而更容易出错。所以与其盲目扩大上下文不如从一开始就想清楚“哪些信息必须保留哪些信息可以丢弃”。5. 多智能体协作与记忆管理hermes-agent 的进阶玩法5.1 让多个 agent 协作不是把所有事塞进一个 agent当任务复杂度再上一个台阶比如“同时监控多个数据源综合分析后给出投资建议”单个 agent 的上下文和工具组合会显得非常拥挤。我的做法是拆成多个角色化的 agent让它们各司其职再由一个“协调者”负责汇总。在 hermes-agent 里我用了一种很简单的角色化配置方式每个 agent 拥有自己的名字、系统提示词、可用工具集和记忆空间。协调者本身不直接调用业务工具它只负责将用户问题分发到数据采集 agent、数据分析 agent 和报告生成 agent然后汇总结果。这个模式非常像真实团队里的分工。具体工作流我配置成了一个队列协调者发起任务把“任务描述”放入队列数据采集 agent 监听到队列后开始工作完成后把结果写入一个共享的中间存储数据分析 agent 在结果就绪后接力处理依此类推。这种基于任务队列的协作方式比直接让多个 agent 互相调用要稳定得多因为每个环节都有明确的触发条件和产出物不至于调用得乱七八糟。5.2 记忆管理从“每次重来”到“越用越懂你”早期版本的 hermes-agent 是一个十足的金鱼脑每次会话结束就什么也不记得了用户第二次问同样的问题还得重新解释一遍。后来我给它加了一个简单的两层记忆系统。短期记忆就是当前会话中的消息历史我直接把 messages 数组存到 session 文件里用来支持多轮对话中的上下文连贯性。长期记忆则是从会话结束后提炼出来的“结构化摘要”包括用户常用偏好、任务常见模式、以及关键工具的执行结果。这些摘要会被存到一个向量数据库里下次启动新会话时系统会先根据当前用户输入检索相关的长期记忆再嵌入到系统提示词中。实际体验下来长期记忆对提升任务成功率帮助很大。比如用户上次要求推送消息时附带上“数据来源链接”长期记忆记录了这一点之后后续每次生成推送都能自动带上用户再也不用重复交代。但记忆功能也必须设置克制机制。长期记忆只保存高置信度的信息不是所有对话都值得写进去。我的经验是只提炼那些出现在任务结果里的明确事实比如“用户偏好每周五发送周报”“用户要求报告包含同比数据”而不是把闲聊内容也塞进去。否则记忆里垃圾信息一多反而会干扰模型判断。5.3 扩展方向RAG、浏览器自动化和更稳的通知链路hermes-agent 跑通之后我陆续给它接了几类扩展能力这里简单提几个方向供参考。第一是 RAG 知识库。当用户问的问题涉及企业私有文档或历史项目资料时不能全指望模型已训练的知识来解决。我把文档切块、向量化、存入本地向量库然后注册了一个“检索知识库”的工具。这样模型在回答前可以先检索相关资料准确率提升非常明显。第二是浏览器自动化。有些网站没有提供 API只能模拟点击。我封装了一个基于 Playwright 的工具输入 URL 和操作指令输出页面结果。这个工具的想象空间很大但也要非常注意使用边界只处理日常信息采集场景不涉及任何异常操作。第三是通知链路的容灾。企业微信 Webhook 偶尔会限流所以我在通知工具里做了多通道降级主通道是企业微信失败就自动降级到邮件再失败就到本地日志文件。这样 agent 任务即使消息推送失败也不会彻底丧失用户反馈。6. 如果让我重写一遍我会怎么做hermes-agent 走到今天功能已经基本稳定但复盘下来还是有很多可以优化的地方。如果现在让我从头再写一遍我会优先做三件事。第一从一开始就引入可观测性。当时只想着功能能不能跑通日志写得很随意。结果后面排查问题时经常为了还原一条完整链路要翻好几份日志。后来自建了一套结构化日志把 session_id、工具名、耗时、token 消耗全部打进去再配合一张简单的看板问题定位速度快了非常多。第二把配置系统和代码做更彻底的分离。我的很多工具仍然需要在代码里写死参数导致配置化程度不够高。理想状态是任何业务人员都能在配置文件里新增一个工具 schema而不用动代码。虽然现阶段的 JSON Schema 注册机制已经往这个方向走了但还需要再拆得干净一些。第三提前考虑多租户场景。自己用的时候一个 session 体系就够了但如果是团队用就会涉及不同成员有自己的权限、工具、记忆空间。我目前的实现是用 user_id 区分但权限隔离和工具可见性还是做得比较简单。这方面如果早期设计好数据模型后面会省很多事。最后再分享一个心得。做 agent 项目最容易被吸引去做花哨的“智能”功能但真正决定一个 agent 系统能不能在真实环境里跑下去的往往是那些看起来特别无聊的部分稳定的任务队列、清晰的错误处理、可控的上下文长度、可靠的定时调度。把无聊的部分做扎实了智能的部分才有发挥空间。hermes-agent 对我来说最大的收获也正在于此它让我意识到工程化的耐心比模型的选型更重要。