新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

两分钟打通 Hermes 的 DeepSeek:awesome-deepseek-agent 接入指南

发布时间:2026/11/12 10:29:29来源:尧图网络
两分钟打通 Hermes 的 DeepSeek:awesome-deepseek-agent 接入指南
两分钟打通 Hermes 的 DeepSeekawesome-deepseek-agent 接入指南【免费下载链接】awesome-deepseek-agent项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-deepseek-agentawesome-deepseek-agent 是一份把 DeepSeek 接入主流 AI 工具的实战指南合集。本文解决一个问题如何给 Hermes 换上 DeepSeek 模型。全程无需写代码从装到用大约两分钟。为什么选 Hermes 搭配 DeepSeekHermes 是 Nous Research 开源的自我进化 AI Agent它内置学习闭环能从你的使用经验里生成技能、持续优化并跨会话记住你的偏好。DeepSeek 则提供高性价比的推理能力和开放 API。一个会学习的 Agent配上响应快、价格低的模型就像给会记笔记的助手装上了聪明的大脑。前置检查清单动手前确认这三件事✅ 系统是 Linux / macOS / WSL2✅ 已安装 Git安装脚本唯一的硬性依赖其余自动处理✅ 已在 DeepSeek 开放平台控制台申请好API Key一键安装 Hermes在终端粘贴官方安装命令脚本会自动下载并配好 Hermescurl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash装完请重新加载 shell 或重开一个终端窗口让hermes命令生效。整个过程一般不超过两分钟。配置向导三组动作装好了怎么接 DeepSeek输入hermes setup进入交互向导hermes setup选提供商。启动后选择Quick Setup快速模式向导会跳过繁琐的手动配置直达模型接入环节提示选择 Model Provider 时选DeepSeek它已内置不用装任何插件。填凭证。输入你在 DeepSeek 开放平台创建的API Key完整复制注意保管Base URL 一项填https://api.deepseek.com拼写要一字不差。选模型。模型列表里选deepseek-v4-pro其余选项保持默认继续走完接入即告完成可以直接开聊。DeepSeek 接入参数速查参数填写值 / 来源说明API KeyDeepSeek 开放平台控制台完整复制勿泄露给他人Base URLhttps://api.deepseek.com固定值末尾不要加多余路径模型名deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash向导中直接选择选型建议复杂任务、深度推理选deepseek-v4-pro日常高频对话、更看重速度与成本选deepseek-v4-flash。新手默认deepseek-v4-pro即可。常见坑速查现象原因解决提示找不到hermes命令安装后未重新加载 shell重开终端窗口再试连接报 401 错误API Key 复制不完整或已失效回控制台重新生成并完整粘贴一直连接失败Base URL 拼写有误或带了多余路径核对为https://api.deepseek.com模型名提示不存在沿用了已弃用的旧版模型名只选deepseek-v4-pro/deepseek-v4-flash延伸与资源Hermes 完整接入指南其他工具接入目录贡献与写作规范想一次收藏全部工具的接入指南把仓库克隆到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-deepseek-agent照着复制命令两分钟后你的 Hermes 就跑在 DeepSeek 上了 【免费下载链接】awesome-deepseek-agent项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-deepseek-agent创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/11 13:52:51

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/10 19:42:40

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/12 9:50:02

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/12 9:25:38

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/11 15:37:39

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/10 17:14:10

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉