Hermes Agent 自我进化实战：用 SOUL.md 与 AGENTS.md 搭建可迭代的 AI 智能体

1. 为什么你的 Hermes Agent 用了一周还是「原地踏步」很多人第一次跑 Hermes Agent 的感受是装完挺新鲜聊两天就发现它跟普通对话工具没差——换个会话照样失忆项目背景还得重新贴一遍。问题不在模型而在你还没把它的「自我进化」开关打开。Hermes Agent 是 Nous Research 开源的一套 AI 智能体框架和一次性问答工具最大的区别在于它把「人格」「记忆」「项目规则」「技能」拆成独立文件让智能体在多轮任务里持续沉淀经验。核心就是两个文件——SOUL.md定义它是谁、怎么说话AGENTS.md定义它在当前项目里该守什么规矩。前者是全局人格后者是项目说明书两者配合才能让智能体越用越顺手。这篇不聊虚的直接给你可复制的SOUL.md/AGENTS.md骨架再走一遍用 TaoToken 统一 Key 接入模型、跑通一轮「自我进化」验证的完整流程。适合已经在本地或 WSL2 里装好 Hermes Agent、但还没搞明白怎么让它「长记性」的开发者。如果你还没装先把安装跑通再回来本文默认你已经有可用的hermes命令。我试过把 SOUL.md 写成一大段「你是一个乐于助人的助手」结果智能体回答依旧四平八稳、毫无个性。后来才明白人格文件不是许愿池它需要具体到语气、边界、拒绝方式智能体才会真的按这个「人设」行动。2. 前置准备TaoToken 统一 Key 与 Hermes 模型接入Hermes Agent 本身不带大模型它需要一个「大脑」。你可以接任意兼容 OpenAI 协议的服务但如果你同时跑多个智能体、多个项目最省心的做法是用一个统一入口管理 Key避免每个工具各配一套、轮换时到处改。TaoToken 提供的就是这样一个统一接入层一个 Key 走通对话、编码、Agent 场景模型切换在控制台完成不用改本地配置。官网入口在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册后在控制台生成 API Key 即可。接入前你需要准备三样东西一个可用的 TaoToken API Key在控制台 API Keys 页面创建Hermes Agent 已安装并能执行hermes --version一个测试项目目录用来放AGENTS.mdTaoToken 的 API 基地址是https://taotoken.net/api兼容 OpenAI 的/v1/chat/completions协议所以 Hermes 里凡是让你填base_url的地方都指向它。Key 的创建入口在控制台的 API Keys 页面建议单独建一个给 Hermes 用方便日后按工具排查用量。注意不要把 Key 硬编码进SOUL.md或AGENTS.md这两个文件是给模型读的上下文不是配置。Key 只放.env或config.yaml。3. 可复制配置SOUL.md 与 AGENTS.md 骨架3.1 写一份「有脾气」的 SOUL.mdSOUL.md默认位于~/.hermes/SOUL.md全局生效不管你在哪个项目里启动 Hermes 都会加载。它的作用是定义人格层语气、沟通风格、遇到不确定时的处理方式。下面这份骨架可以直接抄改掉里面的角色描述即可# Personality 你是一名务实的资深后端工程师重视事实、清晰和可执行性 不喜欢客套话和填充式表达。 ## Style - 直接但不冷漠先给结论再给理由 - 优先给可运行的命令和代码而不是泛泛而谈 - 遇到明显糟糕的方案要直接指出并说明原因 - 不确定时明确说「不确定」不要编造 ## Boundaries - 不擅自执行破坏性命令rm -rf、DROP、强制推送 - 修改生产相关配置前必须先说明影响 - 涉及密钥、令牌时只引用变量名不回显明文 ## Output - 代码块必须标注语言 - 步骤类回答用有序列表每步一句话说清做什么关键点在于Boundaries这一段。人格文件不只是「说话风格」它同时是行为约束。你把「不擅自执行破坏性命令」写进去智能体在触发危险操作时会更倾向于先确认而不是直接跑。写完保存下次启动 Hermes 时它会自动读取。想临时换风格可以在会话里用/personality concise之类的命令切换内置预设会话结束自动恢复不会污染SOUL.md。3.2 写一份「项目说明书」AGENTS.mdAGENTS.md放在项目根目录Hermes 启动时会自动发现并加载作用范围仅限当前项目。它告诉智能体这个项目是什么技术栈、有哪些约定、哪些文件不能碰。骨架如下# 项目说明 ## 技术栈 - Python 3.12 FastAPI SQLAlchemy 2.x - 数据库 PostgreSQL 16迁移用 Alembic - 测试用 pytest pytest-asyncio ## 目录结构 - app/api/ 路由层只做参数校验和调用 service - app/service/ 业务逻辑 - app/models/ ORM 模型 - tests/ 测试文件名 test_*.py ## 约定 - 所有接口统一返回 {data, error, meta} 结构 - 日志用 logging禁止 print 调试 - 不要直接改 migrations 下的历史迁移文件新增用 alembic revision ## 禁止事项 - 不要读取或提交 .env.local - 不要修改 CI 配置文件 .github/workflows/这份文件的价值在于「一次写、长期省」。以前你每次开新会话都要重复「我用的是 FastAPI、返回格式是 data/error/meta」现在智能体进项目目录就自动知道。AGENTS.md支持渐进式子目录发现——当智能体进入app/service/操作时如果那里也放了AGENTS.md会额外加载适合大型项目分层管理。3.3 配置模型走 TaoToken在~/.hermes/config.yaml或.env里配置模型提供商把base_url指向 TaoToken# ~/.hermes/config.yaml provider: name: openai-compatible base_url: https://taotoken.net/api api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY model: your-preferred-model对应的环境变量写在~/.hermes/.envTAOTOKEN_API_KEYsk-你的key这样配置的好处是模型名和 Key 分离换模型只改config.yaml一行Key 不动多个工具共用同一个TAOTOKEN_API_KEY轮换时只改一处。如果你要跑长期编码或 Agent 任务可以在控制台开 Coding Plan用量和额度集中管理比每个工具单独充值省事。4. 验证一轮「自我进化」从任务到技能沉淀配置写完不算完得跑一轮完整流程确认智能体真的会「记住」并「复用」。下面这套验证动作能让你亲眼看到它从「一次性执行」变成「可复用技能」。4.1 第一步让它记住环境事实启动 Hermes在会话里直接告诉它你的环境记住我的开发机是 Ubuntu 22.04Python 3.12 项目在 ~/code/myapi数据库是本地 PostgreSQL 16。智能体会把这条写进~/.hermes/memories/MEMORY.md。你可以直接打开这个文件确认cat ~/.hermes/memories/MEMORY.md应该能看到类似「开发机 Ubuntu 22.04 / Python 3.12 / 项目路径 ~/code/myapi」的条目。注意记忆是冻结快照——本次会话中途写入的内容要到下一次会话开始才会注入系统提示词这是为了保留前缀缓存、降低成本属于正常行为。4.2 第二步完成一个多步任务进入项目目录让智能体做一个 5 步以上的任务比如在 app/service/ 下新增一个 user_service.py 实现按邮箱查询用户、创建用户两个函数 补上对应的 pytest 测试然后运行测试确认通过。它会读AGENTS.md知道返回格式和目录约定读MEMORY.md知道技术栈然后动手写代码、跑测试。这一步是「经验产生」的过程。4.3 第三步把流程沉淀为技能任务成功后直接说把你刚才新增 service 补测试 跑测试的完整流程 保存为名为 add-service-with-test 的 skill。Hermes 会调用skill_manage工具在~/.hermes/skills/下生成一个SKILL.md。你可以查看ls ~/.hermes/skills/ cat ~/.hermes/skills/*/SKILL.md生成的技能会自动注册为斜杠命令。下次你只要输入/add-service-with-test完整流程就会加载不用再一步步教。这就是「自我进化」的实质——不是模型变强了而是它积累的可复用流程变多了。4.4 第四步验证跨会话记忆关掉当前会话重新启动 Hermes问一句我的项目用什么数据库如果它直接答出「PostgreSQL 16」而不用你重复说明MEMORY.md生效了。再问帮我按项目约定新增一个接口。如果它自动遵守{data, error, meta}返回格式说明AGENTS.md也生效了。两个都通过这一轮自我进化验证就算完成。5. 本篇常见报错排查配置和验证过程中最容易卡在下面几个点逐个对照排查。报错一AuthenticationError: Invalid API keyKey 没读到或写错了。先确认环境变量是否真的加载echo $TAOTOKEN_API_KEY如果为空检查~/.hermes/.env是否被正确读取或者 Key 是否复制时带了空格。也可以运行hermes config list看当前生效的配置。Key 本身在 TaoToken 控制台的 API Keys 页面重新生成一个即可。报错二context length exceeded长会话把上下文撑爆了。直接在会话里运行/compress它会压缩对话历史、保留关键上下文。日常也可以/usage看当前 token 用量发现增长过快就及时压缩。需要并行调研多个方案时用delegate_task让子 Agent 各自跑只把摘要返回主会话能显著降低主对话的 token 消耗。报错三hermes: command not foundPATH 没刷新。执行source ~/.bashrc或者直接重开终端。这不是安装失败别急着重装。报错四技能生成了但/技能名调不出来技能名和斜杠命令不一致或者技能文件格式有问题。检查SKILL.md头部的 frontmatter 是否有name和description字段缺了这两个技能不会被正确注册。重新让智能体保存一次或者手动补上。报错五RateLimitError: Too many requests调用频率超限。如果你有多个 Key可以在config.yaml里配凭证池轮换credential_pool: - provider: taotoken key: sk-key1... - provider: taotoken key: sk-key2...触发限流时自动切换下一个 Key。长期高频使用的话直接在 TaoToken 控制台看用量、按需调整额度更省心。报错六危险命令审批不知道选哪个当智能体触发rm -rf、DROP TABLE这类命令时会弹出 once / session / always / deny 四个选项。不熟悉的情况下选session本次会话内放行、下次重新确认。always会永久加白名单慎用。生产环境不要关掉这个审批机制。6. 把 Key 和文档收进一个入口走到这里你已经有了可迭代的SOUL.md人格、AGENTS.md项目规则以及一轮验证过的技能沉淀流程。接下来要做的是把模型接入这件事也标准化——一个 Key 管所有工具换模型不改代码。具体动作分三步第一去 TaoToken 控制台创建或复用你的 API Key入口在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。建议给 Hermes 单独建一个方便按工具看用量。第二把接入细节对照官方文档核对一遍尤其是base_url和模型名的写法文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。遇到协议不兼容的报错先查这里。第三如果你打算让 Hermes 长期跑编码或 Agent 任务去 Coding Plan 页面看额度方案 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 把用量集中管理比每个工具单独充值清晰得多。想先验证模型对话是否通可以直接在模型对话页试一条请求 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 确认返回正常再回 Hermes 里配。最后提醒一句SOUL.md和AGENTS.md是活的文件不是写完就锁死。每次你发现智能体某个行为不对就回去改对应文件——人格问题改SOUL.md项目规则问题改AGENTS.md流程问题存成技能。改完重启会话验证这才是「可迭代」的真正含义。