hermes-agent について
hermes-agentは、WorkBuddy/ClawからShellコマンドでNousResearch Hermes Agentを呼び出すポータブルなスキルです。インストール、CLIラッパー、タスク委任のスクリプトに加え、メモリやスキル、プラグイン、定期タスクの管理方法を説明します。
主な機能
- 01セットアップスクリプトによるHermesの導入
- 02対話型またはバッチモードでのHermes CLI呼び出し
- 03ファイルによるプロジェクトコンテキストの受け渡し
- 04サブエージェントへのタスク委任
- 05メモリ、スキル、プラグイン、Cronの管理
- 06モデルプロバイダーの設定と導入状況の診断
活用シーン
- 01WorkBuddy/Clawから単発の質問を実行
- 02指定ツールを使って複雑なタスクを委任
- 03Hermesのメモリノートを検索または追加
- 04別のClawインスタンスへのスキル導入
MCP 対応
MCPサーバーの起動と外部MCPサービスへの接続に使うHermesコマンドを説明しています。
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ wihy/ hermes-agent-skill --skill hermes-agentインストール後、Claude Code で/hermes-agentを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
LICENSE_meta.jsonREADME.mdreferences/self-improving-integration.mdcli-commands.mdconfig-guide.mdmcp-integration.mdplugin-development.mdscripts/hermes_wrapper.shhermes_delegate.shinstall_hermes.sh詳細
Hermes Agent Skill v2.0
概要
この Skill は、NousResearch Hermes Agent の CLI 呼び出し機能をラップし、WorkBuddy/Claw が Shell コマンドを通じて Hermes のコア機能を利用できるようにします。
v2.0 の改善点:完全にポータブルで、ハードコードされたパスはなく、任意のインスタンスにワンクリックでインストールできます。
初回インストール
ワンクリックインストール(推奨)
Hermes がインストールされていないことを検出した場合は、次を実行します。
# 安装 Hermes Agent(自动克隆、创建虚拟环境、创建 CLI 入口)
bash ~/.workbuddy/skills/hermes-agent/scripts/install_hermes.sh
# 或自定义安装目录
bash ~/.workbuddy/skills/hermes-agent/scripts/install_hermes.sh --prefix ~/custom/path
インストールスクリプトは自動的に次を行います。
- ✅ Python 3.11+ 環境を検出
- ✅ Hermes Agent のソースコードをクローン
- ✅ Python 仮想環境を作成し、依存関係をインストール
- ✅
~/.local/bin/hermesCLI エントリーポイントを作成 - ✅
~/.hermes/設定ディレクトリを初期化 - ✅ デフォルトの
.env設定テンプレートを生成
インストール後の API Key 設定
# 编辑配置文件,填入你的 API Key
nano ~/.hermes/.env
任意のプロバイダーを選択してください。
# 智谱 AI(推荐国内用户)
GLM_API_KEY=your-key-here
# OpenRouter(支持多种模型)
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-your-key-here
# Anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-key-here
# OpenAI
OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here
インストールの確認
# 确认 PATH 包含 hermes
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
hermes --version
# 运行诊断
hermes doctor
別の Claw インスタンスへの移行
Skill ディレクトリ全体を移行先のインスタンスにコピーするだけです。
# 在目标实例上执行:
cp -r /path/to/hermes-agent ~/.workbuddy/skills/hermes-agent
bash ~/.workbuddy/skills/hermes-agent/scripts/install_hermes.sh
# 然后配置 API Key
コアワークフロー
1. 呼び出しパターン早見表
| シナリオ | コマンド | 説明 |
|---|---|---|
| クイック質問応答 | hermes run "問題" --non-interactive --no-stream | 最もシンプルな呼び出し |
| コンテキスト付き | hermes run "問題" --context-file ./ctx.md --non-interactive | プロジェクトのコンテキストを注入 |
| サブエージェントへの委任 | scripts/hermes_delegate.sh を使用 | 複雑なタスクを分解 |
| スキルの検索 | hermes skills list | 習得済みのスキルを確認 |
| メモリ検索 | hermes memory search "キーワード" | 過去の知識を検索 |
| 状態の確認 | hermes status または hermes doctor | インストール状態を診断 |
2. CLI コマンド完全リファレンス
基本コマンド
# 启动交互式对话
hermes
# 单轮执行(WorkBuddy 集成首选)
hermes run "prompt" [选项]
# 非交互模式选项
--non-interactive # 关闭交互式 TUI(必需)
--no-stream # 禁用流式输出,返回完整结果
--context-file PATH # 注入上下文文件
--toolset NAME # 限制使用的工具集
--model MODEL # 指定模型
--timeout SECONDS # 超时时间(默认300秒)
サブエージェントへの委任
# 通过 wrapper 脚本调用(推荐)
./scripts/hermes_delegate.sh \
--task "分析竞品A和B的产品特性" \
--tools "web_search,browser,file_write" \
--timeout 300 \
--output ./result.md
# 直接在 hermes run 中使用 delegate_task 工具
hermes run '使用delegate_task工具,任务是:分析XXX,工具限制:web_search,browser' \
--non-interactive --no-stream
メモリ管理
# 搜索历史记忆
hermes memory search "关键词"
# 查看所有笔记
hermes memory notes list
# 添加手动笔记
hermes memory notes add "重要发现:..."
# 导出/导入记忆
hermes memory export ./backup/
hermes memory import ./backup/
スキル管理
hermes skills list # 列出所有技能
hermes skills create my-skill --description "描述" # 创建新技能
hermes skills edit my-skill # 编辑技能
hermes skills remove my-skill # 删除技能
プラグイン管理
hermes plugins list # 列出插件
hermes plugins install user/repo # 安装插件
hermes plugins enable/disable/update/remove plugin-name
スケジュールタスク(Cron)
hermes cron list # 列出定时任务
hermes cron add --name "日报" --cron "0 9 * * *" --message "生成总结"
hermes cron pause/resume/remove TASK_ID
MCP 統合
hermes mcp serve --port 8080 # 启动 MCP Server
hermes mcp connect <server-config> # 连接外部 MCP 服务
Wrapper スクリプト
scripts/hermes_wrapper.sh
JSON 形式の出力とエラー処理を提供する、統一 CLI ラッパースクリプトです。
./scripts/hermes_wrapper.sh [命令] [参数...]
# 示例
./scripts/hermes_wrapper.sh run "分析内容" --timeout 60
./scripts/hermes_wrapper.sh memory search "关键词"
./scripts/hermes_wrapper.sh status
出力形式:JSON(success、output、error、duration_ms フィールドを含む)
scripts/hermes_delegate.sh
サブエージェントへの委任専用スクリプトです。
./scripts/hermes_delegate.sh --task "任务描述" [选项]
# 可选选项
--tools "tool1,tool2" # 限制可用工具集
--timeout 300 # 超时时间(秒)
--output ./result.md # 输出文件路径
--max-concurrent 3 # 最大并发数(默认3)
--context-file ./ctx.md # 额外上下文文件
-v # 详细输出
scripts/install_hermes.sh
ワンクリックインストールスクリプトです(上記の「初回インストール」セクションを参照)。
bash scripts/install_hermes.sh [--skip-deps] [--prefix DIR]
モデル設定
対話型設定ウィザードを実行します。
hermes model
または、~/.hermes/config.yaml を直接編集します。
model:
provider: zai # 可选: openrouter, anthropic, openai, zai, gemini 等
default: "glm-5" # 默认模型
base_url: "https://api.z.ai/api/paas/v4" # 自定义 API 地址
対応プロバイダー:openrouter、anthropic、openai、gemini、zai、kimi-coding、nous、custom
ベストプラクティス
✅ 推奨事項
- 常に
--non-interactive --no-streamを使用する:TUI によるブロックを回避します - 適切なタイムアウト時間を設定する:単純なタスクは 60s、複雑なタスクは 300s にします
- ツールセットを制限する:
--toolsetを使って Token 消費を削減します - コンテキストファイルを使用する:大量の背景情報は prompt ではなくファイルに入れます
- エラー時の再試行を設定する:ネットワークの問題が発生した場合は、自動的に 1~2 回再試行します
⚠️ 注意事項
- Token コスト:呼び出しごとにコストが発生します
- 同時実行数の制限:同時に実行できるサブエージェントは最大 3 つです
- タイムアウト保護:長時間実行されるタスクには必ず timeout を設定してください
- API Key の安全性:Skill ファイルにキーをハードコードしないでください
- Python のバージョン:Python 3.11+ を使用していることを確認してください
トラブルシューティング
| 問題 | 解決策 |
|---|---|
command not found: hermes | export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" を実行するか、install_hermes.sh を再実行します |
TypeError: unsupported operand | Python 3.11+ を使用していることを確認します |
| API Key エラー | ~/.hermes/.env の設定を確認します |
| 接続タイムアウト | ネットワークを確認するか、LLM プロバイダーを変更します |
| サブエージェントの失敗 | --max-concurrent を減らすか、--timeout を増やします |
| インストールスクリプトの失敗 | hermes doctor を実行して診断します |
ファイル構成
hermes-agent/
├── SKILL.md # 本文件(Skill 说明文档)
├── _meta.json # Skill 元数据(可移植性声明)
├── scripts/
│ ├── install_hermes.sh # 一键安装脚本(通用)
│ ├── hermes_wrapper.sh # 统一 CLI 封装(动态路径检测)
│ └── hermes_delegate.sh # 子代理委托脚本(动态路径检测)
└── references/ # 参考文档
更新履歴
- v2.0.0 (2026-04-12): 完全ポータブル版 — ハードコードされたパスをすべて削除し、ワンクリックインストールスクリプトを追加。任意の Claw インスタンスへの移行に対応
- v1.0.0 (2026-04-11): 初期バージョン。基本的な CLI 呼び出し、サブエージェントへの委任、メモリ/スキル管理に対応