常见问题与故障排除

最常见问题和问题的快速答案和修复。

常见问题

什么 LLM 提供商与 Hermes 兼容？

Hermes Agent 适用于任何 OpenAI 兼容的 API。支持的提供商包括：

OpenRouter —— 通过一个 API 密钥访问数百个模型（推荐用于灵活性）
Nous Portal —— Nous Research 自己的推理端点
OpenAI —— GPT-4o、o1、o3 等
Anthropic —— Claude 模型（通过 OpenRouter 或兼容代理）
Google —— Gemini 模型（通过 OpenRouter 或兼容代理）
z.ai / ZhipuAI —— GLM 模型
Kimi / Moonshot AI —— Kimi 模型
MiniMax —— 全球和中国端点
本地模型 —— 通过 Ollama、vLLM、llama.cpp、SGLang 或任何 OpenAI 兼容服务器

使用 hermes model 设置您的提供商，或通过编辑 ~/.hermes/.env。有关所有提供商密钥，请参阅环境变量参考。

它能在 Windows 上工作吗？

不能原生运行。 Hermes Agent 需要类 Unix 环境。在 Windows 上，安装 WSL2 并从内部运行 Hermes。标准安装命令在 WSL2 中完美运行：

bash

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

它能在 Android / Termux 上工作吗？

是的 —— Hermes 现在有一个经过测试的 Termux 安装路径用于 Android 手机。

快速安装：

bash

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

有关完全显式的手动步骤、支持的附加组件和当前限制，请参阅 Termux 指南。

重要提示：完整的 .[all] 附加组件目前在 Android 上不可用，因为 voice 附加组件依赖于 faster-whisper → ctranslate2，而 ctranslate2 不发布 Android wheel。请改用经过测试的 .[termux] 附加组件。

我的数据会被发送到任何地方吗？

API 调用仅发送到您配置的 LLM 提供商（例如，OpenRouter、您的本地 Ollama 实例）。Hermes Agent 不收集遥测、使用数据或分析。您的对话、记忆和技能存储在本地 ~/.hermes/ 中。

我可以在离线 / 使用本地模型时使用它吗？

是的。运行 hermes model，选择自定义端点，然后输入您服务器的 URL：

bash

hermes model
# 选择：自定义端点（手动输入 URL）
# API 基础 URL：http://localhost:11434/v1
# API 密钥：ollama
# 模型名称：qwen3.5:27b
# 上下文长度：32768   ← 将其设置为与服务器实际上下文窗口匹配

或直接在 config.yaml 中配置：

yaml

model:
  default: qwen3.5:27b
  provider: custom
  base_url: http://localhost:11434/v1

Hermes 将端点、提供商和基础 URL 持久化到 config.yaml，以便它在重启后仍然存在。如果您的本地服务器恰好加载了一个模型，/model custom 会自动检测它。您还可以在 config.yaml 中设置 provider: custom —— 它是一级提供商，不是任何其他东西的别名。

这适用于 Ollama、vLLM、llama.cpp 服务器、SGLang、LocalAI 等。详情请参阅配置指南。

Ollama 用户

如果您在 Ollama 中设置了自定义 num_ctx（例如，ollama run --num_ctx 16384），请确保在 Hermes 中设置匹配的上下文长度 —— Ollama 的 /api/show 报告模型的最大上下文，而不是您配置的有效 num_ctx。

本地模型超时

Hermes 自动检测本地端点并放宽流式超时（读取超时从 120 秒提高到 1800 秒，禁用陈旧流检测）。如果您在非常大的上下文中仍然遇到超时，请在 .env 中设置 HERMES_STREAM_READ_TIMEOUT=1800。详情请参阅本地 LLM 指南。

它要花多少钱？

Hermes Agent 本身是免费和开源的（MIT 许可证）。您只需为您选择的提供商的 LLM API 使用付费。本地模型完全免费运行。

多人可以使用一个实例吗？

是的。消息网关允许多个用户通过 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp 或 Home Assistant 与同一个 Hermes Agent 实例交互。访问通过允许列表（特定用户 ID）和 DM 配对（第一个发消息的用户声明访问权限）控制。

记忆和技能有什么区别？

记忆存储事实 —— 智能体知道的关于您、您的项目和偏好的事情。记忆基于相关性自动检索。
技能存储程序 —— 如何做事的分步说明。当智能体遇到类似任务时回忆技能。

两者都跨会话持久化。详情请参阅记忆和技能。

我可以在自己的 Python 项目中使用它吗？

是的。导入 AIAgent 类并以编程方式使用 Hermes：

python

from run_agent import AIAgent

agent = AIAgent(model="openrouter/nous/hermes-3-llama-3.1-70b")
response = agent.chat("简要解释量子计算")

有关完整 API 用法，请参阅 Python 库指南。

故障排除

安装问题

安装后 `hermes: command not found`

原因： 您的 shell 尚未重新加载更新的 PATH。

解决方案：

bash

# 重新加载您的 shell 配置文件
source ~/.bashrc    # bash
source ~/.zshrc     # zsh

# 或开始新的终端会话

如果仍然不起作用，请验证安装位置：

bash

which hermes
ls ~/.local/bin/hermes

提示

安装程序将 ~/.local/bin 添加到您的 PATH。如果您使用非标准 shell 配置，请手动添加 export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"。

Python 版本太旧

原因： Hermes 需要 Python 3.11 或更新版本。

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