大家好，我是苍何。

Zui近 AI 圈子的风向标转变得有点快，前阵子大家还在热议“龙虾”的多智Neng体玩法，这会儿热度Yi经吹到了 Hermes Agent 身上——也就是江湖人称“爱马仕”的开源框架。说实话，这套 Hermes Agent 研发军团搭完之后我真的有种「一人公司」的感觉了。虽然现实中那种动辄几十人的专业研发团队我养不起，但这个数字版的“军团”，咱们还是玩得起的。我同样跑通了不少工作流，效果确实让人眼前一亮。

在介绍教程之前，有必要推荐下 Kimi 刚开源的模型 K2.6。这可不是一次简单的版本迭代，代码Neng力大提升，kan到 Hermes 官方dou下场安利了所以我也用 K2.6 来演示一下如何启动这只 Agent 军团。这个模型是 Kimi 专门针对代码和长任务场景优化的版本，核心优势有三点：geng强的指令遵循、超长上下文的不失忆Neng力，以及在复杂长链路中的稳定性。具体评分和介绍我就不在这里多 BB 了大家Ke以kankan官方的技术文档，那才是硬核。

为什么选择 Hermes + Kimi K2.6？

hen多人以为多 Agent 就是开几个进程互相调用，其实不是。Hermes 的多 Agent 协作，本质上是：「角色隔离 + 共享上下文 + 任务委派」。每一个 Agent 负责不同的工作，各个 Agent 之间Ke以互相通信、发送消息，且每个 Agent 独立上下文，互不干扰。所以理论上，上下文也是独立不污染的。

但是底层模型的稳定性直接决定了整个系统Neng不Neng跑通。这不仅仅是单次对话的理解Neng力，geng考验「长任务的稳定性、超长上下文的不失忆、以及跨轮次的任务链路保持」。特别是复杂的长链路任务，不只考验模型的编码Neng力，geng考验它「在大量工具调用和多步骤规划中的稳定性」。

一个好的多 Agent 框架配上一个真正Neng打长任务的模型，才是这套方案的核心竞争力所在。K2.6 在这方面的表现，说实话，远超我的预期。K2.6-code-preview 超强的指令遵循Neng力和长上下文理解Neng力，让整个链路的「信息传递损耗」降到了hen低，这是系统Neng稳定运行的关键之一。

下面正式进入教程：

未来的开发模式，可Neng真的就是你当老板，AI 当团队，一个人指挥一支军团。接下来手把手教你搭一套。你Ke以稍微kan下大纲，并尝试着滑到底，比比手速需要多久🐶。这篇文章理论上是一篇超级长的万字保姆级教程，建议无情的点赞转发收藏。

第一步：环境准备与安装

我们需要把 Hermes 拉下来。打开 PowerShell，输入 wsl 进入 WSL 环境，然后一键安装：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

这个脚本非常贴心，会自动处理：Python 环境、Node.js、代码仓库拉取、虚拟环境构建，以及全局 hermes 命令的配置。安装过程中会问你要不要装 ripgrep和 ffmpeg，建议dou装，输入 y 就完事了。

安装完成后我们需要验证一下。Ru果是 WSL 虚拟环境，需要提权操作来配置网关服务：

which hermessudo <这里替换成 which hermes 输出的完整路径> gateway install --system --run-as-user lenovosudo <这里替换成 which hermes 输出的完整路径> gateway start --system

接着，我们进入 Python 虚拟环境并启动 Hermes：

cd ~/.hermes/hermes-agentsource venv/bin/activatehermes

Ru果你用的是虚拟环境，记得刷新一下配置：

source ~/.bashrc   # 或者: source ~/.zshrchermes             # 开始对话！

遇到卡顿怎么办？

Ru果安装过程卡在某一步hen久不动，别慌，大概率是 npm/Node 这一步慢了。Ru果还是没反应，按 Ctrl+C 中断，前面的 Python 环境Yi经装好了Ke以单独处理 Node 部分。

手动修复 Node 依赖：

# 先测试 Node 是否装好node -vnpm -v# Ru果有版本号，手动装 Node 依赖cd ~/.hermes/hermes-agent/webnpm install

Ru果提示有安全漏洞，跑一次 npm audit fix 修补。这通常Neng解决大部分依赖包导致的卡死问题。

第二步：配置默认 Profile

首次安装建议选「快速配置」，只配必需的几项，先把系统跑起来再说。

输入 hermes profile create commander 来创建我们的第一个角色。然后输入 commander setup 设置模型和 API Key。模型这里我选的 「Kimi Coding Plan」，或者你也Ke以选择 「K2.6-code-preview」，超长的上下文窗口保证了总管在多轮调度中不会「忘事」。

输入 API Key，选择模型 kimi-for-coding。然后选择授权方式。我选的第一种，按回车后会出现一个二维码，扫描授权即可。

第三步：构建你的 AI 军团

这是核心部分，你需要为每个角色创建独立的 profile。这就像是在招聘，每个岗位dou要有明确的 JD。

Ke以在主 agent 对话框中提需求让它生成，也Ke以用命令手动创建：

hermes profile create market-director    # 市场总监hermes profile create product-director   # 产品总监hermes profile create architect-director # 架构总监hermes profile create dev-director       # 开发总监hermes profile create test-director      # 测试总监

Zui终的 profile 结构：

profiles/├── commander/          # 总管：负责调度和流程推进├── market-director/    # 市场总监：负责市场调研├── product-director/   # 产品总监：负责 PRD 输出├── architect-director/ # 架构总监：负责技术架构设计├── dev-director/        # 开发总监：负责代码实现└── test-director/       # 测试总监：负责测试验收

你Ke以kan到，核心逻辑就是为每个 Agent 单独配置了独立的 workspace。每个 profile dou需要：设定模型、配置 API Key、定义职责边界。

1. 告诉总管他的职责

总管是整个系统的调度核心，需要持续跟踪、协调、催办多个下游 Agent，对上下文的连贯性要求极高。我们需要给他一段明确的 System Prompt。

从现在开始，你是我的研发总管。你的职责是接收我的需求，并按"市场调研 -> PRD -> 架构设计 -> 开发实现 -> 测试验收"的流程推进。你不直接Zuo专业产出，只负责调度、催办、汇总和推进。先复述一遍你的职责边界，不要开始执行。

简单理解： 框架负责协调，模型负责执行。总管确认没问题后将 PRD 派发给「架构总监」。

2. 创建其他 Agent

接下来和总管 agent 对话，让它自己去实现 agent 之间的通信和修复。比如这里让它创建一个专属技Neng，让总管自动调度市场总监 Agent。

你也Ke以直接在对话框中输入需求，让它创建 skill。这里有个关键点值得单独说一下。架构总监会审查 PRD 的可实现性。「Ru果发现重大问题，他有权通过总管打回产品总监修改」。这一步非常关键，避免了产品设计不合理导致后面开发大规模返工。

第四步：连接飞书

为了方便指挥，我们把系统接到飞书上。输入 hermes gateway setup，选择飞书。选择群聊处理方式。把网关安装成 systemd 系统服务，输入 y。

回到飞书机器人对话页面输入「你好」，会出现配对指令。将配对指令复制到命令行执行，配对成功。 输入「你好」，系统会提示未设置主频道。在对话框中输入 /sethome 将当前聊天设置为主频道。

配置完成，Ke以直接启动了。Ready to go！

实战演练：搭建竞品价格监控系统

光说不练假把式。让我们kankan这个军团是如何实战的。我在飞书给总管发了一条任务：

「需求：搭建一个竞品价格监控kan板。」 支持录入竞品链接，定时采集价格/原价/优惠/库存状态，提供趋势图和异常波动标记，并在低价、剧烈波动、缺货时通过飞书预警，支持 Excel 导出。

总管收到任务后立马派给「市场总监」开始调研。市场总监干完活，会Zuo两件事：输出一份详尽的市场分析报告，并同步给总管。

总管拿到调研报告，自己先过一遍，kankan有没有问题。打开kan了下这份报告，好家伙，Zuo的还挺像回事儿：数据详实竞品分析到位。没问题就把报告转给「产品总监」，让他基于调研结果输出 PRD。

架构通过后总管将市场调研报告 + PRD + 架构设计文档一并派发给「开发总监」

值得一提的是开发总监我设置的是自主调用本地的 Claude Code，他Neng自行决策，24 小时写代码。其中 Claude Code 也是配置的 K2.6 模型。开发过程往往是整个链路中Zui耗时、Zui容易出岔子的环节。但整个开发阶段，K2.6 基本上是「给方向、它自跑」，中途几乎不需要人工介入纠偏。

开发完成后交给「测试总监」开始全面测试。测试总监会输出一份完整的测试报告，总管拿到后再派发给开发总监逐项修复，并全程盯紧进度。

修复问题后它会自己创建 skill 记录这次问题以便复用，这就是 Hermes Agent 的记忆功Neng。Zui终没问题了总管会主动告知我「Yi就绪」。

这是我的开发军团跑了一晚上，完成的「电商竞品价格监控系统」。输出的是一个拿来即用的功Neng完整电商竞品分析kan板。它Neng定时采集价格/原价/优惠/库存状态，提供趋势图和异常波动标记。并在低价、剧烈波动、缺货时通过飞书预警，支持 Excel 导出。助你快人一步掌握市场定价主动权。

技术细节与故障排查

讲真的，kan它们自己协调干活的时候，有种当甲方的快感。然后我就去摸鱼了。整个流程跑下来从市场调研到Zui终交付，几十轮对话、上下文没有丢失、任务链路也没有断掉。

多 Agent 系统中，每个环节dou依赖模型正确理解上一步传来的上下文，并输出结构化、可被下一步解析的结果。当一个 Agent 需要把任务交给另一个 Agent 时：消息平台这一步Ke以先跳过后面再配飞书。

在安装和使用过程中，你可Neng会遇到这些问题：

快速排查三步走：

1. 检查服务状态： 确认 Hermes 网关是否正常运行。 systemctl status hermes-gatewayjournalctl -u hermes-gateway -f 2. 网络连接： 确保你的 WSL 或服务器Neng访问外网，特别是 API 调用的通畅性。 3. 日志分析： Ru果 Agent 没反应，查kan ~/.hermes 下的日志文件，通常Neng发现是模型调用失败还是权限问题。

这就是一个 AI 研发军团完成一个完整开发任务的全过程。市场调研、产品设计、架构设计、开发实现、测试验收，「全部由 Agent 自主完成」。从飞书给我的 Agent 总管发需求，到Zui终交付，中间的市场调研、PRD、架构设计、开发、测试，「全部由不同的 Agent 自动完成」。

值得一提的是「底层模型的Neng力是这套系统Neng否跑通的隐形门槛」。Kimi K2.6 发布并开源，全面精进代码和 Agent 集群Neng力。K2.6-code-preview 在这方面给了我hen强的信心。整体工作流程如下：需求输入 -> 总管拆解 -> 各司其职 -> 自动流转 -> 交付验收。

感兴趣的朋友直接上手试试，门槛不高，效果拔群。虽然配置过程稍微有点繁琐，需要折腾一下 Node 和 Python 环境，但一旦跑通，那种生产力释放的感觉是无可替代的。

未来的工作方式，或许真的就是人类作为指挥官，管理着一群不知疲倦的 AI 员工。Ru果你也搭了一套自己的 Agent 军团，欢迎评论区晒出来一起卷一起飞。

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