Hermes Agent 项目功能与通用使用场景分析

Hermes Agent 项目功能与通用使用场景分析 1. 项目定位 Hermes Agent 是一个通用型 AI Agent 平台，不是单纯的聊天界面，也不是单一的代码助手。它把大模型推理、工具调用、终端执行、文件操作、网页检索、浏览器自动化、长期记忆、定时任务、多平台消息接入和外部系统扩展整合到一个统一框架里。 从仓库结构和主干代码来看，它的目标不是“回答问题”本身，而是让模型具备持续执行任务的能力，并且能在不同入口、不同环境和不同工具集之间稳定运行。 可以把它理解为三层系统： Agent 执行层：负责会话循环、模型调用、工具调度、上下文压缩。 平台能力层：负责 CLI、消息网关、状态存储、调度、配置、权限边界。 扩展生态层：负责 skills、MCP、插件、自定义工具和多环境运行。 所以，Hermes Agent 更接近一个“可运行的 Agent Operating Layer”，而不是一个普通的 LLM 应用。 2. 项目主干结构 从代码组织看，几个核心模块职责很清楚： run_agent.py 核心 AIAgent 实现，负责主对话循环、工具调用、消息历史和最终响应。 mod