湖北
這是蒼何的第 521 篇原創！
大家好，我是蒼何。
最近 AI 的熱風從龍蝦吹到了 Hermes Agent，也就是江湖外號「愛馬仕」。
雖然現實中這玩意買不起，但這個還是能玩的起的。我同樣跑通了不少工作流。
就包括之前龍蝦的多智能體軍團，我也用 Hermes Agent 跑通了。
從飛書給我的 Agent 總管發需求，到最終交付，中間的市場調研、PRD、架構設計、開發、測試，「全部由不同的 Agent 自動完成」。
每一個 Agent 負責不同的工作，各個 Agent 之間可以互相通信、發送消息，且每個 Agent 獨立上下文，互不干擾。
這是我的開發軍團跑了一晚上，完成的「電商競品價格監控系統」。
它能定時采集價格/原價/優惠/庫存狀態，提供趨勢圖和異常波動標記。
并在低價、劇烈波動、缺貨時通過飛書預警，支持 Excel 導出。助你快人一步掌握市場定價主動權。
值得一提的是，開發總監我設置的是自主調用本地的 Claude Code，他能自行決策，7 * 24 小時寫代碼。
這篇文章理論上是一篇超級長的萬字保姆級教程，建議無情的點贊轉發收藏。
你可以稍微看下大綱，并嘗試著滑到底，比比手速需要多久。
在介紹教程之前，有必要推薦下 Kimi 剛開源的模型 K2.6，代碼能力大提升，看到 Hermes 官方都下場安利了，所以我也用K2.6來演示一下如何啟動這只 Agent 軍團。
具體評分和介紹我就不在這里多 BB 了，大家可以看看：
因為這套多 Agent 協同系統對模型的要求極高，不只是單次對話的理解能力，更考驗「長任務的穩定性、超長上下文的不失憶、以及跨輪次的任務鏈路保持」。
整個流程跑下來，從市場調研到最終交付，幾十輪對話、上下文沒有丟失、任務鏈路也沒有斷掉。
K2.6 在這方面的表現，說實話，遠超我的預期。
下面正式進入教程：
先看效果：一個需求的完整流程
整體工作流程如下：
我在飛書給總管發了一條任務：
「需求：搭建一個競品價格監控看板?！?支持錄入競品鏈接，定時采集價格/原價/優惠/庫存狀態，提供趨勢圖和異常波動標記，并在低價、劇烈波動、缺貨時通過飛書預警，支持 Excel 導出。
然后，我就去摸魚了。
第一步：市場調研
總管收到任務后，立馬派給「市場總監」開始調研。
市場總監干完活，會做兩件事：
把調研報告發給總管，讓他繼續推進流程
私發一份給我，讓我隨時掌握進度
打開看了下這份報告，好家伙，做的還挺像回事兒：
第二步：產品設計
總管拿到調研報告，自己先過一遍，看看有沒有問題。
沒問題就把報告轉給「產品總監」，讓他基于調研結果輸出 PRD。
第三步：架構設計
總管確認沒問題后，將 PRD 派發給「架構總監」。
架構總監會審查 PRD 的可實現性。「如果發現重大問題，他有權通過總管打回產品總監修改」。
這一步非常關鍵，避免了產品設計不合理導致后面開發大規模返工。
架構通過后，總管將市場調研報告 + PRD + 架構設計文檔一并派發給「開發總監」：
第四步：開發實現
開發總監能通過 tmux 控制本地的 Claude Code 進行開發，開發指令全部由開發總監自行規劃和執行。
其中 Claude Code 也是配置的 K2.6 模型。
「這里有個關鍵點值得單獨說一下?！?/strong>
開發過程往往是整個鏈路中最耗時、最容易出岔子的環節。
特別是復雜的長鏈路任務，不只考驗模型的編碼能力，更考驗它「在大量工具調用和多步驟規劃中的穩定性」。
「Kimi K2.6」這個模型在代碼任務上專門做過針對性訓練，最直觀的感受：
「任務目標識別準確」：給出模糊的需求描述，它能自動拆解成清晰的執行步驟
「工具調用非常穩定」：在同時調用文件操作、搜索、終端命令等多種工具時，幾乎沒有幻覺或誤操作
「長上下文不失憶」：數十輪對話后，依然能精準引用前面某一步的輸出結果，任務鏈路完整不斷掉
整個開發階段，K2.6 基本上是「給方向、它自跑」，中途幾乎不需要人工介入糾偏。
第五步：測試驗收
開發完成后，交給「測試總監」開始全面測試。
測試總監會輸出一份完整的測試報告，總管拿到后再派發給開發總監逐項修復，并全程盯緊進度。
最終沒問題了，總管會主動告知我「已就緒」。
這就是一個 AI 研發軍團完成一個完整開發任務的全過程。
市場調研、產品設計、架構設計、開發實現、測試驗收，「全部由 Agent 自主完成」。
輸出的是一個拿來即用的功能完整電商競品分析看板。
講真的，看它們自己協調干活的時候，有種當甲方的快感。
實戰：從零搭建研發軍團
接下來手把手教你搭一套。
第一步：安裝 Hermes Agent
打開 PowerShell，輸入wsl進入 WSL 2，然后一鍵安裝：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash腳本會自動安裝：Python、Node.js、代碼倉庫、虛擬環境、全局hermes命令。
安裝過程中會問你要不要裝ripgrep（更快的文件搜索）和ffmpeg（語音消息），建議都裝，輸入y。
「遇到卡頓怎么辦？」
如果安裝過程卡在某一步很久不動，別慌，大概率是 npm/Node 這一步慢了。
按一次回車，等 1-2 分鐘。
如果還是沒反應，按Ctrl+C中斷，前面的 Python 環境已經裝好了，可以單獨處理 Node 部分。
「手動修復 Node 依賴：」
# 先測試 Node 是否裝好node -vnpm -v# 如果有版本號，手動裝 Node 依賴cd ~/.hermes/hermes-agent/webnpm install
如果提示有安全漏洞，跑一次npm audit fix修補。
「啟動 Hermes：」
source ~/.bashrc # 或者: source ~/.zshrchermes # 開始對話！
如果你用的是虛擬環境：
cd ~/.hermes/hermes-agentsource venv/bin/activatehermes
第二步：配置默認 Profile
首次安裝建議選「快速配置」，只配必需的幾項（模型、API Key、消息方式），先把系統跑起來再說。
模型這里我選的「Kimi Coding Plan」。
輸入 API Key，選擇模型kimi-for-coding。
「推薦使用 K2.6-code-preview」。
這個模型是 Kimi 專門針對代碼和長任務場景優化的版本，核心優勢三點：
「超長上下文窗口」：支持更大規模的任務輸入，不用擔心關鍵信息被截斷
「長任務鏈路穩定」：多輪任務下來，不會出現「忘了前面在干什么」的情況
「多工具協同能力強」：在文件讀寫、終端執行、搜索等工具混合調用時，決策準確率高
在多 Agent 協同這種極端復雜的場景下，底層模型的穩定性直接決定了整個系統能不能跑通。
K2.6-code-preview 在這方面給了我很強的信心。
消息平臺這一步可以先跳過，后面再配飛書。
配置完成，可以直接啟動了。
第三步：創建多個 Agent Profile
這是核心部分，你需要為每個角色創建獨立的 profile。
「1. 創建總管 Agent」
hermes profile create commander輸入commander setup設置模型和 API Key。
總管是整個系統的調度核心，需要持續跟蹤、協調、催辦多個下游 Agent，對上下文的連貫性要求極高。
這里同樣用「K2.6-code-preview」，超長的上下文窗口保證了總管在多輪調度中不會「忘事」。
完成后運行，Ready to go！
「2. 告訴總管他的職責」
直接在對話框中輸入：
從現在開始，你是我的研發總管。你的職責是接收我的需求，并按"市場調研 -> PRD -> 架構設計 -> 開發實現 -> 測試驗收"的流程推進。你不直接做專業產出，只負責調度、催辦、匯總和推進。先復述一遍你的職責邊界，不要開始執行。
「3. 創建其他 Agent」
可以在主 agent 對話框中提需求讓它生成，也可以用命令手動創建：
hermes profile create market-director # 市場總監hermes profile create product-director # 產品總監hermes profile create architect-director # 架構總監hermes profile create dev-director # 開發總監hermes profile create test-director # 測試總監
每個 profile 都需要：
設置模型和 API Key
定義角色職責和工作范圍
配置可以使用的技能和工具
最終的 profile 結構：
profiles/├── commander/ # 總管：負責調度和流程推進├── market-director/ # 市場總監：負責市場調研├── product-director/ # 產品總監：負責 PRD 輸出├── architect-director/ # 架構總監：負責技術架構設計├── dev-director/ # 開發總監：負責代碼實現└── test-director/ # 測試總監：負責測試驗收
第四步：連接飛書
輸入hermes gateway setup，選擇飛書。
有兩種配置方式：
自動創建飛書機器人（推薦）
手動輸入已有飛書應用的 AppID 和 AppSecret
我選的第一種，按回車后會出現一個二維碼，掃描授權。
然后選擇授權方式（私聊配對授權，適合個人及小團隊）。
選擇群聊處理方式。
把網關安裝成 systemd 系統服務，輸入 y。
如果是 WSL 虛擬環境，需要提權操作：
which hermessudo <這里替換成 < pan> which hermes 輸出的完整路徑> gateway install --system --run-as-user lenovosudo <這里替換成 < pan> which hermes 輸出的完整路徑> gateway start --system
「驗證安裝：」
systemctl status hermes-gatewayjournalctl -u hermes-gateway -f
回到飛書機器人對話頁面，輸入「你好」，會出現配對指令。
將配對指令復制到命令行執行，配對成功。
再次輸入「你好」，系統會提示未設置主頻道。
在對話框中輸入/sethome將當前聊天設置為主頻道。
第五步：配置 Agent 間通信
接下來，和總管 agent 對話，讓它自己去實現 agent 之間的通信和修復。
修復問題后，它會自己創建 skill 記錄這次問題以便復用，這就是 Hermes Agent 的記憶功能。
也可以告訴它需求，讓它創建 skill。
比如這里讓它創建一個專屬技能，讓總管自動調度市場總監 Agent。
「最終的 profile 結構：」
profiles/├── commander/ # 總管├── market-director/ # 市場總監├── product-director/ # 產品總監├── architect-director/ # 架構總監├── development_director/ # 開發總監└── test-director/ # 測試總監
你可以看到，核心邏輯就是為每個 Agent 單獨配置了獨立的 workspace。
所以理論上，上下文也是獨立不污染的。
核心原理：Hermes Agent 是怎么做到的？
很多人以為多 Agent 就是開幾個進程互相調用。
其實不是。
Hermes 的多 Agent 協作，本質上是：「角色隔離 + 共享上下文 + 任務委派」。
四個核心組件
組件
職責
類比
「Profiles」
多個獨立 Agent 的組織方式
公司里的不同部門
「Gateway」
Agent 對外收發消息的通道
公司的前臺/客服
「Honcho」
多 Agent 共享長期記憶和上下文
公司的共享知識庫
「tmux」
進程?；罟ぞ撸ǚ峭ㄐ艡C制）
讓辦公室的燈一直開著
Agent 間任務交接流程
當一個 Agent 需要把任務交給另一個 Agent 時：
「通過 Honcho 寫入共享上下文」：總管將需求和調研報告寫入用戶 workspace
「通過 Gateway 發送通知」：總管通過飛書 @ 產品總監，觸發其 gateway 接收消息
「目標 Agent 讀取共享上下文」：產品總監從 Honcho 讀取調研報告，開始輸出 PRD
「完成后回寫結果」：產品總監將 PRD 寫入共享 workspace，并通過 gateway 通知總管
角色化分工（Profiles）+共享上下文（Honcho）+明確任務交接（Gateway + 共享記憶）=多 Agent 協同系統
值得一提的是，「底層模型的能力是這套系統能否跑通的隱形門檻」。
多 Agent 系統中，每個環節都依賴模型正確理解上一步傳來的上下文，并輸出結構化、可被下一步解析的結果。
K2.6-code-preview 超強的指令遵循能力和長上下文理解能力，讓整個鏈路的「信息傳遞損耗」降到了很低，這是系統能穩定運行的關鍵之一。
Hermes Agent 的文件結構
文件/目錄
作用
具體內容
「config.yaml」
Agent 的「人設」配置
用什么模型、角色定位、能用哪些工具、行為參數
「.env」
敏感信息存儲
API Keys、網關令牌、數據庫連接信息
「profiles/」
多個 Agent 的獨立配置
每個 profile 都是獨立的 Agent
「skills/」
Agent 可以調用的工具
Python 腳本、技能說明文檔、技能分類
「memory/」
記憶存儲
每日記憶、長期記憶、Honcho 外部記憶庫
「sessions/」
會話歷史
每次對話的完整上下文，用于恢復對話狀態
「gateway/」
消息平臺連接
飛書/Slack/Discord 配置、消息路由、授權信息
「簡單理解：」
profiles/ 就是你的「員工花名冊」，每個 profile 是一個獨立的 Agent
config.yaml 定義每個 Agent 的「崗位職責」
gateway/ 是 Agent 與外界（飛書）溝通的「前臺」
memory/ 是 Agent 之間共享信息的「知識庫」
在安裝和使用過程中，你可能會遇到這些問題：
錯誤類型
典型報錯
發生階段
快速解決
「命令找不到」
hermes: command not found
安裝后首次運行
重新加載 shell：source ~/.bashrc
「Python 版本低」
requires Python >=3.10
安裝時
升級 Python 到 3.10+
「API Key 錯誤」
Invalid API key
運行時
檢查 .env 中的 API Key
「速率限制」
Too many requests
運行時
降低請求頻率或升級套餐
「Docker 未啟動」
Cannot connect to Docker
切換 Docker 后端時
啟動 Docker 服務
「Docker 權限」
permission denied
Docker 運行時
把用戶加到 docker 組
「MCP 連接失敗」
MCP server timeout
v0.8 MCP 工具鏈
檢查 MCP 服務器配置
「OAuth 過期」
OAuth token expired
v0.8 MCP OAuth
重新授權
「上下文溢出」
context length exceeded
長任務運行中
清理會話歷史或換大模型
「Subagent 超時」
RPC timeout after 30s
并行任務
增加超時時間
「快速排查三步走：」
看報錯信息，對照上表確定類型
用
hermes --verbose查看詳細日志從環境配置、API 配置到服務狀態，逐項檢查
說實話，這套 Hermes Agent 研發軍團搭完之后，我真的有種「一人公司」的感覺了。
你只需要提需求，剩下的事情交給 Agent 們自己協調完成。
市場調研、產品設計、架構設計、開發實現、測試驗收，每個環節有專人負責，每個環節自動流轉。
當然，這套系統能跑得這么順滑，Kimi K2.6功不可沒。
「框架負責協調，模型負責執行?！?/strong>
一個好的多 Agent 框架配上一個真正能打長任務的模型，才是這套方案的核心競爭力所在。
未來的開發模式，可能真的就是你當老板，AI 當團隊，一個人指揮一支軍團。
感興趣的朋友直接上手試試，門檻不高，效果拔群。
「如果你也搭了一套自己的 Agent 軍團，歡迎評論區曬出來，一起卷一起飛?！?/strong>
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