自托管 Hermes Agent 平台

Hermes Agent v0.18.2 · 本地模型路由 · cron 定时任务

Hermes Agent 是一个可自托管的 AI Agent 平台，支持本地运行、消息网关接入、定时任务和插件系统。本服务器上跑的是 v0.18.2，通过 systemd 管理，对接了多个模型 provider。相比云端 API 服务，本地部署的好处是数据不外泄、模型选择灵活、可以定时触发自动化任务。

部署方式

Hermes 从 git 仓库安装，运行在 Python 3.12 的 venv 中，由 systemd 作为服务托管：

# 版本查看
hermes --version
# → Hermes Agent v0.18.2

# 配置文件位置
~/.hermes/config.yaml

# 安装目录
~/.hermes/hermes-agent/

# systemd 服务
systemctl status hermes-dashboard

模型 Provider 配置

Hermes 的模型调用通过 providers 配置段管理，支持 OpenAI 兼容接口。自定义 provider 配置可以灵活对接各种本地或云端模型，包括通过自定义 provider 挂载 sensenova、xAI 等异构模型。

# ~/.hermes/config.yaml 片段
providers:
  openai:
    key: $OPENAI_API_KEY
  custom:
    my-model:
      api_base: https://api.example.com/v1
      key: $CUSTOM_API_KEY
      model: my-custom-model

Cron 定时任务

Hermes 内置 cron 调度器，支持本地定时任务。典型用途包括定时汇总、健康检查和数据收集。任务配置通过 hermes cron CLI 管理：

# 查看运行中的定时任务
hermes cron list

# 运行频率示例
# 每 30 分钟一次  30m
# 每小时一次      1h
# 每天早上 9 点    0 9 * * *

配置安全：API Key 等敏感值应通过环境变量注入，不要直接写在 config.yaml 里。Hermes 在解析配置时支持从环境变量读取 $VAR 形式的引用。

Dashboard 服务

hermes-dashboard.service 提供 Web 管理界面，默认监听 9119 端口。通过反向代理接入外网，可以享受和所有其他服务一样的 HTTPS 保护。

本地化与插件

Hermes 的 skill 系统以 SKILL.md 组织，支持按技能域分类。插件化设计让功能扩展不改动核心代码，适合长期维护。

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