将 Hermes 作为 Python 库使用

Hermes 不只是一个 CLI 工具。你可以直接导入 AIAgent，并在自己的 Python 脚本、Web 应用或自动化流水线中以编程方式使用它。本指南将向你展示如何操作。

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安装

从仓库直接安装 Hermes：

pip install git+https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git

或者使用 uv：

uv pip install git+https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git

你也可以将其固定在 requirements.txt 中：

hermes-agent @ git+https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git

tip

将 Hermes 作为库使用时，同样需要设置 CLI 所需的环境变量。至少需要设置 OPENROUTER_API_KEY（若直接使用提供商访问，则设置 OPENAI_API_KEY 或 ANTHROPIC_API_KEY）。

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基本用法

使用 Hermes 的最简方式是通过 chat() 方法 —— 传入消息，返回字符串：

from run_agent import AIAgent

agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4",
    quiet_mode=True,
)
response = agent.chat("What is the capital of France?")
print(response)

chat() 内部处理完整的对话循环 —— 工具调用、重试等 —— 并仅返回最终的文本回复。

warning

当你将 Hermes 嵌入自己的代码时，务必设置 quiet_mode=True。否则 Agent 会打印 CLI 旋转标识、进度指示器以及其他终端输出，这些内容会让你的应用程序输出变得杂乱。

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完全控制对话

如需对对话拥有更多控制，可以直接使用 run_conversation()。它会返回一个字典，包含完整的回复、消息历史记录和元数据：

agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4",
    quiet_mode=True,
)

result = agent.run_conversation(
    user_message="Search for recent Python 3.13 features",
    task_id="my-task-1",
)

print(result["final_response"])
print(f"Messages exchanged: {len(result['messages'])}")

返回的字典包含：

• final_response —— Agent 的最终文本回复
• messages —— 完整的消息历史记录（系统、用户、助手、工具调用）

（你传入的 task_id 会存储在 Agent 实例上用于 VM 隔离，但不会在返回的字典中回传。）

你也可以传入自定义系统消息，覆盖该次调用中的临时系统提示：

result = agent.run_conversation(
    user_message="Explain quicksort",
    system_message="You are a computer science tutor. Use simple analogies.",
)

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配置工具

通过 enabled_toolsets 或 disabled_toolsets 控制 Agent 可以访问哪些工具集：

# 仅启用 Web 工具（浏览、搜索）
agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4",
    enabled_toolsets=["web"],
    quiet_mode=True,
)

# 启用所有工具，除了终端访问
agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4",
    disabled_toolsets=["terminal"],
    quiet_mode=True,
)

tip

当你想要一个最小化、锁定功能的 Agent 时（例如，只允许研究机器人进行网络搜索），请使用 enabled_toolsets。当你想要大部分功能但需要限制某些特定功能时（例如，在共享环境中禁止终端访问），请使用 disabled_toolsets。

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多轮对话

通过将消息历史记录传回，可以在多轮对话中维持对话状态：

agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4",
    quiet_mode=True,
)

# 第一轮
result1 = agent.run_conversation("My name is Alice")
history = result1["messages"]

# 第二轮 — Agent 会记住上下文
result2 = agent.run_conversation(
    "What's my name?",
    conversation_history=history,
)
print(result2["final_response"])  # "Your name is Alice."

conversation_history 参数接受上一次结果中的 messages 列表。Agent 会在内部复制它，因此你的原始列表永远不会被修改。

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保存轨迹

启用轨迹保存功能，以 ShareGPT 格式捕获对话——这对于生成训练数据或调试非常有用：

agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4",
    save_trajectories=True,
    quiet_mode=True,
)

agent.chat("Write a Python function to sort a list")
# 以 ShareGPT 格式保存到 trajectory_samples.jsonl

每次对话都会作为一行 JSONL 追加，方便从自动化运行中收集数据集。

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自定义系统提示

使用 ephemeral_system_prompt 设置自定义系统提示，以指导 Agent 的行为，但不会保存到轨迹文件中（保持训练数据干净）：

agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4",
    ephemeral_system_prompt="You are a SQL expert. Only answer database questions.",
    quiet_mode=True,
)

response = agent.chat("How do I write a JOIN query?")
print(response)

这对于构建专用 Agent 非常理想——代码审查员、文档编写员、SQL 助手——所有这些都使用相同的底层工具。

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批量处理

为了并行运行大量提示，Hermes 包含了 batch_runner.py。它管理并发的 AIAgent 实例，并具有适当的资源隔离：

python batch_runner.py --input prompts.jsonl --output results.jsonl

每个提示都有自己的 task_id 和隔离的环境。如果你需要自定义批量逻辑，可以直接使用 AIAgent 构建自己的方案：

import concurrent.futures
from run_agent import AIAgent

prompts = [
    "Explain recursion",
    "What is a hash table?",
    "How does garbage collection work?",
]

def process_prompt(prompt):
    # 为每个任务创建一个全新的 Agent，以确保线程安全
    agent = AIAgent(
        model="anthropic/claude-sonnet-4",
        quiet_mode=True,
        skip_memory=True,
    )
    return agent.chat(prompt)

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    results = list(executor.map(process_prompt, prompts))

for prompt, result in zip(prompts, results):
    print(f"Q: {prompt}\nA: {result}\n")

warning

务必为每个线程或任务创建一个 新的 AIAgent 实例。Agent 会维护内部状态（对话历史、工具会话、迭代计数器），这些状态不是线程安全的，不能共享。

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集成示例

FastAPI 端点

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from run_agent import AIAgent

app = FastAPI()

class ChatRequest(BaseModel):
    message: str
    model: str = "anthropic/claude-sonnet-4"

@app.post("/chat")
async def chat(request: ChatRequest):
    agent = AIAgent(
        model=request.model,
        quiet_mode=True,
        skip_context_files=True,
        skip_memory=True,
    )
    response = agent.chat(request.message)
    return {"response": response}

Discord 机器人

import discord
from run_agent import AIAgent

client = discord.Client(intents=discord.Intents.default())

@client.event
async def on_message(message):
    if message.author == client.user:
        return
    if message.content.startswith("!hermes "):
        query = message.content[8:]
        agent = AIAgent(
            model="anthropic/claude-sonnet-4",
            quiet_mode=True,
            skip_context_files=True,
            skip_memory=True,
            platform="discord",
        )
        response = agent.chat(query)
        await message.channel.send(response[:2000])

client.run("YOUR_DISCORD_TOKEN")

CI/CD 流水线步骤

#!/usr/bin/env python3
"""CI 步骤：自动审查 PR 的差异。"""
import subprocess
from run_agent import AIAgent

diff = subprocess.check_output(["git", "diff", "main...HEAD"]).decode()

agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4",
    quiet_mode=True,
    skip_context_files=True,
    skip_memory=True,
    disabled_toolsets=["terminal", "browser"],
)

review = agent.chat(
    f"审查此 PR 差异中的 Bug、安全问题以及代码风格问题：\n\n{diff}"
)
print(review)

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关键构造函数参数

参数	类型	默认值	说明
model	str	"anthropic/claude-opus-4.6"	OpenRouter 格式的模型名称
quiet_mode	bool	False	抑制 CLI 输出
enabled_toolsets	List[str]	None	白名单指定的工具集
disabled_toolsets	List[str]	None	黑名单指定的工具集
save_trajectories	bool	False	将对话保存为 JSONL
ephemeral_system_prompt	str	None	自定义系统提示（不会保存到轨迹中）
max_iterations	int	90	每次对话中工具调用的最大迭代次数
skip_context_files	bool	False	跳过加载 AGENTS.md 文件
skip_memory	bool	False	禁用持久化内存的读写
api_key	str	None	API 密钥（可选，会回退到环境变量）
base_url	str	None	自定义 API 端点 URL
platform	str	None	平台提示（如 "discord"、"telegram" 等）

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重要说明

tip

• 设置 skip_context_files=True，可以避免将工作目录下的 AGENTS.md 文件加载到系统提示中。
• 设置 skip_memory=True 可以阻止 Agent 读取或写入持久化内存 —— 对于无状态 API 端点建议启用。
• platform 参数（例如 "discord"、"telegram"）会注入平台特定的格式提示，让 Agent 调整输出风格。

warning

• 线程安全：请为每个线程或任务创建一个 AIAgent 实例。切勿在并发调用中共享同一个实例。
• 资源清理：对话结束时，Agent 会自动清理资源（终端会话、浏览器实例）。如果你在长期运行的进程中执行操作，请确保每个对话都能正常结束。
• 迭代限制：默认的 max_iterations=90 是一个比较宽松的上限。对于简单的问答场景，建议降低该值（例如 max_iterations=10），以防止工具调用循环失控并控制成本。