新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

hermes 安装

发布时间:2026/11/15 21:53:14来源:尧图网络
hermes 安装
这篇文章主要讲解如何从源码安装hermes请自行解决科学上网的问题Linux / macOS / WSL2这几种系统应该是一致的如果懒得从源码就直接curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash这样安装吧 这是官网推荐的安装方式hermes官网wsl2十分推荐使用wsl2进行hermes的安装 如果你是windows系统如果是linux或者macos采用同样的方式应该也可以完成安装前置条件还是同样要保证git的安装这是前置条件git下载地址还需要nodejs的环境nodejs下载随后安装uv进行python环境的管理 这是官方推荐的形式比conda好在是免费使用蛮好curl-LsSfhttps://astral.sh/uv/install.sh|shuv官方地址安装可以直接复制下面的命令进行自动安装gitclone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.gitcdhermes-agent# 使用 Python 3.11 创建虚拟环境uv venv venv--python3.11exportVIRTUAL_ENV$(pwd)/venv# 安装所有扩展messaging、cron、CLI 菜单、开发工具uv pipinstall-e.[all,dev]# 可选浏览器工具npminstall注意npm install的时候别开加速器不然很慢把hermes放到PATH上mkdir-p~/.local/binln-sf$(pwd)/venv/bin/hermes~/.local/bin/hermes随后你就可以在任何路径用hermes调用了这里显示我们缺少tirith直接用npm安装npminstall-gtirith用hermes model进行模型的选择选择你自己使用的模型提供商如果没有就选custom推荐配置建议默认采用tui启动hermes configsetdisplay.interface tui语法解析的skillhermes skillsinstallofficial/software-development/ast-grep如果你嫌默认的压缩上限太低了可以这么调整hermes configsetcompression.threshold0.8hermes configsetcompression.threshold_tokens512000如果想让子agent也可以派生agent可以这么配置hermes configsetdelegation.max_spawn_depth2hermes configsetdelegation.max_concurrent_children20#增加agent的并发上限三次重试可能太少 可以这样增加hermes configsetagent.api_max_retries6hindsight记忆服务商安装直接让hermes看资源即可
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 2026/11/15 4:54:16

【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 2026/11/15 2:04:12

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 2026/11/14 10:11:15

【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 ... 2026/11/14 17:14:38

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 2026/11/14 16:35:50

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 2026/11/15 4:06:36

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
📞 ✉