實戰手冊 · Field Manual 2026
hermes-agent.nousresearch.com · v0.16.0
H
桌面版操作手冊 · 開源 AI Agent

自學的 AI 代理,
現在有了桌面版

Hermes Agent 是 Nous Research 開源的自主型 AI 代理,以持久記憶與自動產生的技能為核心,執行得越久能力越強。桌面版(v0.16.0)移除了必須使用終端機的門檻,以圖形介面管理對話、記憶、技能、工具、排程與訊息閘道。本手冊依官方文件整理 macOS / Windows / Linux 安裝、設定精靈、模型供應商選擇,到第一個自建技能的完整流程。

30+
模型供應商
60+
內建工具
20+
訊息平台閘道
MIT
開源授權
01
這到底是什麼

一個會累積記憶
自建技能的常駐代理。

Hermes Agent 是 Nous Research 開源的自主型 AI 代理,於 2026 年 2 月釋出,授權為 MIT。官方對它的定位是:不是綁在 IDE 裡的 coding copilot,也不是包住單一 API 的聊天機器人,而是一個常駐在你機器或伺服器上、會記住所學、執行越久越強的代理。標語是 The Agent That Grows With You

它的核心是一個閉環學習迴圈。代理解決過的難題會被寫成可重用的技能文件,之後遇到相似工作可直接調用;技能可搜尋、可分享,並相容於 agentskills.io 開放標準。記憶層使用 SQLite 的 FTS5 做跨 session 全文檢索,再以 LLM 做摘要;同時透過 Honcho 的 dialectic user modeling 建立對使用者的持久輪廓。換句話說,它不只記得做過什麼,也逐步建立對你的理解。

桌面版(本手冊主題)是這套代理的圖形外殼,以 Electron + React 前端搭配 Python 後端打包。它移除了必須使用終端機的門檻——一個視窗即可管理對話、session、設定檔、記憶、技能、工具、排程與訊息閘道。安裝後 Hermes 仍存放於 ~/.hermes,桌面版只是在其上提供操作介面與安裝精靈。資料留在本機。

Hermes 閉環學習迴圈
接收任務 調用工具 解決問題 寫成技能 存入記憶 下次更強
An autonomous agent that lives on your server, remembers what it learns, and gets more capable the longer it runs.
— Nous Research,Hermes Agent 官方說明
02
安裝

下載桌面版,
或用一行指令安裝。

桌面版支援 macOS 12 以上、Windows 10/11、以及任意 Linux 發行版。最簡單的方式是到官方網站 hermes-agent.nousresearch.com/desktop 下載安裝檔——macOS 取得 DMG、Windows 取得 EXE,執行後即完成命令列與桌面應用程式的安裝。

若偏好終端機安裝(Linux / macOS / WSL2 / Android Termux 皆適用),貼以下指令。安裝後重新載入 shell 設定即可使用 hermes 指令。

# 一行安裝腳本(官方來源) curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash source ~/.bashrc # 或 source ~/.zshrc

Windows 原生 PowerShell

不走桌面安裝檔、想在原生 PowerShell 安裝命令列版本,執行:

iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)

第一次啟動:設定精靈

桌面版首次開啟會引導你完成設定;命令列對應的是 hermes setup 完整精靈,涵蓋模型存取與工具閘道。接著用 hermes model 選擇模型供應商,或以 hermes setup --portal 直接走 Nous Portal。完成後可用 hermes --tui 開啟現代化終端介面,或回到桌面視窗操作。

hermes setup # 完整設定精靈 hermes model # 選擇模型供應商 hermes setup --portal # 使用 Nous Portal hermes gateway setup # 設定訊息平台閘道 hermes --tui # 開啟終端介面
模型有最低門檻。Hermes 要求所用模型的上下文視窗至少 64,000 tokens,低於此值會在啟動時被拒絕。官方支援 30 種以上供應商,包含 Nous Portal、Anthropic Claude、OpenAI、OpenRouter、Qwen、DeepSeek、Gemini、xAI Grok、Kimi/Moonshot,以及本機的 Ollama 與 LM Studio。可在設定精靈中切換。
03
功能總覽

桌面視窗裡
能管的每一件事

桌面版把代理的能力整理成數個操作面板。下表依功能分組:左半是日常會用到的對話、記憶、技能管理,右半是讓代理「動起來」的工具、排程、子代理與沙箱。內建工具超過 60 種,並可透過 MCP(Model Context Protocol)再外掛。以下說明依官方文件整理。

核心 · 01
Chat
對話介面
與代理串流對話的視窗。代理可在對話中調用工具、執行多模型推理,並即時顯示思考與動作。
核心 · 02
Sessions
多重 session
每個工作可開獨立 session,各自保有對話脈絡,互不干擾。可隨時切回先前的工作。
核心 · 03
Memory
持久記憶
以 SQLite FTS5 做跨 session 全文檢索,搭配 LLM 摘要;透過 Honcho 建立對使用者的持久輪廓。
核心 · 04
Skills
自建技能
解決難題後自動寫成可重用技能文件,並在使用中持續改進。相容 agentskills.io 開放標準,可搜尋與分享。
核心 · 05
Profiles
設定檔
為不同用途維護獨立設定檔,各自設定模型、工具與權限。可快速在工作與個人情境間切換。
行動 · 06
Tools
60+ 內建工具
含網路搜尋、瀏覽器自動化、視覺、影像生成、文字轉語音與多模型推理。在工具面板逐項開關。
行動 · 07
MCP
外掛協定
透過 Model Context Protocol 接入外部工具與資料來源,在內建工具之外擴充代理能力。
行動 · 08
Gateways
訊息閘道
一個閘道程序連接 20+ 平台:Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email、Teams、Home Assistant。
行動 · 09
Scheduling
排程自動化
以自然語言設定 cron 排程,用於定期報告、備份、簡報。透過閘道無人值守送達指定平台。
行動 · 10
Subagents
代理
委派隔離的子代理處理平行工作,各自擁有獨立對話、終端機與 Python RPC 腳本。
執行 · 11
Sandboxes
執行後端
五種終端後端:local、Docker、SSH、Singularity、Modal,並有容器強化。從 VPS 到無伺服器皆可部署。
執行 · 12
Models
30+ 供應商
在設定中切換模型來源:Nous Portal、Claude、OpenAI、Qwen、DeepSeek、Gemini、Grok,以及本機 Ollama、LM Studio。

桌面版與命令列:用哪個?

你的情境 建議介面 說明
第一次安裝、日常對話、管理記憶與技能 桌面版 GUI 視覺化面板,免記指令
遠端伺服器、無圖形介面的 VPS hermes --tui 終端介面,功能等同
腳本化、CI、自動部署 hermes 子指令 可組合進 shell 流程
無人值守的定期任務 用 Scheduling 排程,透過 Gateways 送達
04
上手技巧 · 依官方文件

裝好之後,
先做這幾件事

以下技巧整理自 Hermes Agent 官方文件與快速開始指南,聚焦在桌面版裝好之後最值得先設定的功能。每條都對應一個已記載的能力,目的是讓代理盡快進入「會累積、能無人值守」的狀態。

TIP 01

先確認模型上下文夠大

Hermes 要求模型上下文視窗至少 64,000 tokens,不足會在啟動時被拒絕。用 hermes model 選供應商時,留意所選模型是否達標,否則代理無法啟動。

來源 · 官方 Quickstart · System Requirements
TIP 02

沒有 API key 也能跑:用本機模型

供應商清單包含 Ollama 與 LM Studio。想完全離線或避免雲端費用,選本機後端即可——前提同樣是模型上下文達 64k。

來源 · 官方 Quickstart · Providers
TIP 03

接一個訊息平台,代理就能離開桌面

hermes gateway setup 連上 Telegram 或 Discord,之後即使關掉桌面視窗,也能從手機對代理下指令、收排程結果。所有平台共用同一個閘道程序。

來源 · 官方文件 · Messaging Gateways
TIP 04

用自然語言排定期任務

排程支援自然語言 cron。可請代理「每天早上彙整新聞寄到我的 Email」「每週備份一次」,結果透過閘道送達指定平台,無人值守執行。

來源 · 官方文件 · Scheduling
TIP 05

讓代理把解法寫成技能

技能是代理的程序性記憶。解過一次的難題會被寫成可重用文件,下次直接調用。技能相容 agentskills.io 標準,可在技能面板檢視、搜尋與分享。

來源 · 官方文件 · Skills System
TIP 06

重活交給子代理平行處理

需要同時跑多條工作線時,委派隔離的子代理。每個子代理有自己的對話、終端機與 Python RPC 腳本,彼此不互相污染脈絡。

來源 · 官方文件 · Subagents
TIP 07

用沙箱後端隔離執行環境

代理會執行終端機指令與程式碼。若不想讓它直接動到主機,改用 Docker、SSH 或 Modal 後端,並啟用容器強化,把執行範圍框在沙箱內。

來源 · 官方文件 · Sandboxes
TIP 08

用 MCP 補上缺的工具

內建工具超過 60 種仍不夠時,透過 Model Context Protocol 接外部工具與資料來源。這讓代理能存取你既有的系統,而不必等官方支援。

來源 · 官方文件 · Tools / MCP
05
操作實例

安裝完成
第一個自建技能

以下為示意流程,串起裝好桌面版後最常走的一輪:設定精靈選模型 → 第一次對話 → 代理把解法存成技能 → 連 Telegram 閘道 → 排一個每日任務。指令均為官方記載的 hermes 子指令;對話內容為說明用途的改寫。

hermes · desktop · v0.16.0
# 安裝完成後,第一次設定 $ hermes setup
[setup wizard] ? 選擇模型供應商: 1) Nous Portal 2) Anthropic Claude 3) OpenAI 4) Ollama(本機) 2
✓ 模型上下文 200k tokens(≥ 64k,通過) [wrote config to ~/.hermes/]
# 第一次對話(桌面 Chat 或 --tui 皆可) You › 每天把這個資料夾的新 PDF 轉成純文字,存到 ./text。
Hermes › 我會掃描資料夾、抽取每個 PDF 的文字、寫到 ./text。 這是一個會重複的工作,我把它存成技能,下次直接用。
[tool: filesystem · 找到 12 個 PDF] [tool: pdf-extract · 12/12 完成] ✓ 寫入 ./text · 12 個檔案
[skill created · pdf-folder-to-text] [stored to memory · agentskills.io 格式]
# 接 Telegram,讓代理離開桌面 $ hermes gateway setup ? 選擇平台:Telegram 貼上 Bot Token … ✓ 閘道已連線 · 從手機即可對話
# 排一個每日任務(自然語言) You › 每天早上 8 點跑 pdf-folder-to-text,結果用 Telegram 通知我。
Hermes › 已排程。我會在每天 08:00 執行該技能, 完成後透過 Telegram 閘道把摘要傳給你。
[schedule: 0 8 * * * · skill=pdf-folder-to-text · deliver=telegram] ✓ 已啟用 · 無人值守執行
這是一個會重複的工作,
我把它存成技能,下次直接用。
— Hermes 的閉環學習:解過一次,之後成為可調用技能

這段流程的重點

差別不在「能不能轉 PDF」,而在代理把一次性解法沉澱成可重用技能,並存進記憶。下次遇到相同工作不必重新推理;排程後更可在你不在電腦前時自動執行,結果透過閘道送到手機。

桌面版的價值在於:以上每一步——選模型、看技能、設閘道、排任務——都有對應的視覺面板。命令列示意只是說明背後實際發生的事。裝好、選模型、對話,代理就開始累積。

06
先看清楚這些

上線前,
知道這些邊界

  • 模型上下文不足會直接拒絕啟動。所用模型必須有至少 64,000 tokens 的上下文視窗,低於此值會在啟動時被拒。挑供應商前先確認該模型的上下文規格。
  • 代理會執行指令與程式碼。它能開終端機、跑 Python、調用工具。若不希望它直接動到主機,改用 Docker、SSH 或 Modal 沙箱後端並啟用容器強化,別在重要環境用 local 後端放手讓它跑。
  • 連上訊息閘道等於開了遠端入口。接 Telegram、Discord 後,能對代理下指令的人就不只你。妥善保管 Bot Token,並留意誰能存取那個對話。
  • 雲端模型會產生 API 費用。使用 Claude、OpenAI 等外部供應商時,長對話與排程任務都會累積 token 用量。在意成本可改用本機 Ollama / LM Studio,或留意 Nous Portal 各方案(Plus / Super / Ultra)的額度。
  • 記憶與設定存在本機 ~/.hermes持久記憶、技能、設定檔都在這個目錄。換機或重灌前先備份;它包含代理對你的輪廓與歷史脈絡。
  • 排程任務無人值守執行。排定的工作會在你不在場時自動跑。設定「每日刪除」「自動寄送」這類有副作用的任務前,先確認指令範圍,避免非預期的破壞性動作。
  • 自動產生的技能仍需檢視。代理會把解法寫成可重用技能並日後直接調用。偶爾打開技能面板檢查內容,確保它沉澱下來的是正確做法,而非一次性的錯誤捷徑。
  • 版本仍在快速演進。本手冊對應 v0.16.0。供應商清單、工具與介面可能隨版本變動;遇到與本文不符之處,以官方文件為準。
07
進階路徑

讓代理越用越懂你

基本流程跑通後,真正的價值來自讓代理長期累積。重點不是學更多指令,而是把日常工作交給它、讓它把解法沉澱成技能、把脈絡寫進記憶。以下是裝好之後值得依序推進的方向。

進階方向

1. 把重複工作技能化。凡是會做第二次的事,就讓代理執行一次並存成技能。技能相容 agentskills.io 標準,可在技能面板檢視、整理與分享。

2. 多平台閘道。除了 Telegram,還可同時接 Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email、Teams、Home Assistant,全部共用一個閘道程序,從任何裝置對代理下指令。

3. 排程化你的例行事務。用自然語言把報告、備份、簡報排成 cron,結果自動送達指定平台。代理在你不在場時持續產出。

4. 用子代理跑平行工作。需要同時推進多條任務時委派隔離子代理,各自擁有對話、終端機與 Python RPC,互不污染脈絡。

5. 用沙箱與 MCP 擴張邊界。把執行環境移到 Docker / SSH / Modal 後端做隔離;以 MCP 接入既有系統,在 60+ 內建工具之外補齊缺口。

官方延伸閱讀

官方文件首頁——技能、記憶、閘道、排程、沙箱的完整說明。
Quickstart——安裝、系統需求、供應商清單與首次設定指令。
github.com/nousresearch/hermes-agent——原始碼、版本紀錄與 issue 追蹤。

The Agent That Grows With You.
— Nous Research,Hermes Agent