用Hermes框架打造自然语言驱动的多智能体实验室调度系统

1. 起点一个偶然改变了实验室的运转方式1.1 先说下“剑的AI实验室”原本是怎么跑的熟悉我的朋友知道我有个个人项目叫“剑的AI实验室”。名字听着挺唬人实际上就是在自己家里一台小服务器上把各种大模型API、自动化脚本、机器人小车、飞书机器人、数据库这些零散零件堆在一起试图跑出点“智能”的感觉。最早就是单纯好奇想看看大模型到底能不能真的帮我干点活而不是只会聊天。在改造之前实验室的运转方式非常原始。我写了几十个Python脚本每个脚本只干一件事有的负责调图像识别模型有的负责把自然语言转成SQL去查数据有的负责控制机器人底盘前后左右移动有的负责定时把报告推送到飞书群。这套东西勉强能跑但有一个致命问题它们彼此之间完全靠我手动串联。我想让“查一下实验室的温度如果超过28度就自动让机器人去打开风扇”得我自己写一个脚本去调两个服务的接口再写一个脚本做判断。如果哪天想加一个新的传感器又得从头把胶水代码写一遍。最让我崩溃的是这些脚本之间没有统一的状态管理。机器人跑到一半卡住了传感器数据已经更新了三轮可调度脚本还在用五分钟前的旧值做判断。我当时就在想如果能有一个东西让我直接用自然语言描述任务由它自动决定该调用哪些能力、按什么顺序调用、什么时候该回头问我那就太好了。1.2 偶然发现Hermes它在解决我一直头疼的问题发现Hermes纯属偶然。有天晚上我照例在刷开源社区的热门仓库看到一个名字很扎眼Hermes翻译过来是赫尔墨斯希腊神话里负责传递消息、沟通神人的信使神。我点进去看了下它的介绍一下子被一句话击中了它是一个轻量级的多智能体编排框架核心思路是让用户用自然语言定义任务框架会自动拆解任务、规划步骤并把每一步分派给不同的Agent去执行。这句话翻译成大白话就是我可以把“如果温度过高就让机器人开风扇”这句话丢给它剩下的事它自己安排。哪个Agent负责查温度哪个Agent负责控制机器人哪个Agent负责在最后把结果汇报给我全部不需要我手工写胶水代码了。我当晚就把它下载下来用了一个多小时做了个最简单的实验定义了两个Agent一个负责调用天气API另一个负责把天气结果整理成日报文字。结果它真的自己完成了任务拆解、工具调用和数据整理整个过程的日志清楚展示了我此前需要写十几个函数才能实现的事情。那天晚上我基本没睡一直在想一个问题既然它能串起两个API那我实验室里那些散落的机器人、传感器、模型接口是不是也能全部交给它来编排1.3 为什么是它先给结论在后文展开之前我先给个结论方便大家判断这篇文章值不值得往下读。我最终选择Hermes有三个核心理由。第一它对“多智能体团队”这件事的理解非常到位。它不是简单地把多个Agent放在一起而是真的有一套“团队管理”的机制每个Agent有明确的角色定位、职责范围和能力边界任务会像一个项目一样被分派、被追踪、被验收。第二它的工具接入方式极其轻量。大部分时候我给一个Agent配一个工具只需要写一个简单的普通函数再在配置里声明一下就行不用去理解复杂的框架概念。第三它天然支持“人机协作”的任务模式。有些任务它可以全自动跑完有些任务它会在关键节点停下来问我“下一步怎么处理”这对我这种既想让机器干活、又不想完全失控的人来说太合适了。当然它也不是没有坑。后面我会专门用一整章来写我在实际使用中踩过的那些坑包括Agent之间的死循环、上下文越撑越爆、机器人执行失败但它假装成功等问题。但整体来说这次改造是我个人项目里性价比最高的一次技术投入。2. 改造前的“家底”我到底有哪些东西需要被串起来2.1 软件资产盘点在动手改造之前我花了一下午把实验室里所有的“家底”盘了一遍。这里也建议大家在做类似改造前先做同样的事把自己拥有的能力、接口、数据源全部列出来否则后面定义Agent的时候一定会乱套。我当时手上大概有这几类软件资产一是大模型接口。包括几个主流厂商的对话模型、一个本地部署的轻量模型、还有一个专门用来做文本向量化的模型。它们各自有各自的调用方式有SDK的用SDK没有SDK的直接用HTTP请求。二是数据处理服务。包括一个用于图像识别的Python服务、一个自然语言转SQL的模块、一个定时爬虫脚本、还有一个用于生成图表的工具。这些服务平时都跑在Docker容器里通过端口对外提供接口。三是消息通道。主要是飞书机器人。实验室的日常状态、定时报告、异常告警都是通过飞书推送到我的手机上的。飞书机器人支持接收消息、发送消息、发送富文本卡片还能上传文件。四是存储。有一个MySQL数据库用于存放实验记录和传感器历史数据还有一个Redis缓存用于存放实时状态值比如当前温度和机器人当前位置。这些资产单独看都不复杂但要把它们组合成一个能解决实际问题的系统就需要一个“指挥层”。这正是Hermes要承担的角色。2.2 硬件机器人这边的情况软件之外实验室还有两台真实的机器人。一台是带激光雷达的轮式移动机器人搭载的是基于ROS2开发的导航系统能够实现室内地图构建、定位和路径规划也就是大家常说的SLAM。另一台是一个小型机械臂装在移动底盘上末端是一个音圈电机驱动的夹爪用来做一些精细的抓取动作。这里多说一句音圈电机。当初选它做夹爪驱动就是看中它的响应速度快、定位精度高适合做轻柔抓取不会把实验用的脆弱零件捏坏。但它的控制接口比较特殊不是简单的给个PWM信号就能动而是要走专门的驱动器指令。这就给后面的硬件接入带来不少麻烦。两台机器人在改造前和软件系统是完全隔离的。我想让它动一下得先SSH到上位机再手动启动导航节点再发目标点坐标。每次要编一长串命令行特别麻烦。而且因为机器人控制代码是用ROS2写的和我的Python服务之间又隔着一层通信协议导致我一直懒得把它们接入到自动化的流程里。2.3 最大的痛点调度与协同软件和硬件盘点完我最大的感受是什么都不缺缺的是一个能统一调度它们的大脑。我需要的不是一个能“多轮对话”的聊天机器人而是一个能理解任务、拆解任务、在合适的时机调用合适能力的执行引擎。举个真实例子。我特别想实现一个功能每天早上九点让机器人自动到实验台前拍一张设备状态照片然后调用图像识别模型分析仪表盘读数把结果整理成报告推送到飞书。这个任务听起来不复杂但它涉及的能力链条非常长定时触发功能、机器人路径规划、相机拍照、图像识别、结果汇总、飞书推送。在没有统一调度层的时候我要写至少三四个脚本还要处理它们之间的异常传递。而用Hermes之后我把这个需求变成了一个句子“每天早上九点派巡检机器人去三号实验台拍摄仪表盘照片识别读数并把结果推送给我。”剩下的任务拆解、工具调用顺序、失败重试策略全部由框架负责。整个改造的核心价值就在这里把“人肉写胶水代码”变成“用自然语言描述意图框架负责执行”。3. Hermes改造的整体设计与Agent团队规划3.1 总体架构从“人肉胶水”到“自然语言编排”确定要动手之后我给自己画了一张很简单的架构图这里不用画图工具用文字描述就是四层最底层是各类资源包括大模型接口、数据库、ROS2机器人服务、飞书机器人、传感器数据源。第二层是工具层我把这些资源全部封装成一个个功能函数比如get_temperature()、navigate_to_point()、capture_image()、send_feishu_message()统一通过函数接口暴露给上层。第三层是Hermes核心它负责加载Agent配置、管理对话上下文、规划任务执行路径、调用工具并收集结果。最顶层是我和系统交互的入口包括飞书对话、本地命令行、定时触发任务。这套架构本质上把“控制流”从我的代码里彻底剥离出去了。以前业务流程写死在脚本里想改一个环节就要改代码现在业务流程由Hermes根据任务内容动态规划我只需要把工具准备好把Agent的角色定义好剩下的事情交给框架去临场发挥。3.2 团队成员与职责定义Hermes最吸引我的一点是它允许我把不同的能力拆成不同的“人”。我参考了一个小公司的组织架构给实验室设计了一支由五个Agent组成的“AI机器人团队”。第一个是管理员Agent我管它叫“调度官”。它不直接干活负责接收用户请求做任务拆解然后分派给其他Agent。它相当于整个团队的入口所有任务都先经过它。第二个是数据Agent负责所有和数据库、传感器、历史记录相关的操作。用户问“昨天的温度曲线”它去查数据库“仪表盘读数是多少”它去调图像识别服务。这个Agent内部挂了好几个工具函数。第三个是机器人控制Agent负责和两台机器人打交道。它知道怎么发导航指令、怎么读取机器人状态、怎么控制夹爪。这里我特别给它配了一个“安全闸门”凡是涉及机器人移动的任务它执行前都必须先向调度官确认目标点是否合理。第四个是内容Agent负责把各种数据整理成人类看得懂的文案、报告、图表说明。它不负责计算只负责表达相当于团队的“笔杆子”。第五个是通知Agent负责所有对外消息推送主要是飞书。它处理消息的格式、发送的时机、以及失败后的重试策略。这个组织方式非常接近真实工作场景。以前我把所有功能写在同一个脚本里就像一个人同时干调度、开发、文案、行政的活现在拆成五个Agent每一块的职责单一、边界清晰排查问题的时候也方便谁出了问题就找谁。3.3 为什么不用LangChain或自研调度我的取舍我知道一定有人会问市面上做Agent编排的框架不止Hermes一个为什么偏偏选它这里我如实说一下我的对比过程。我最早用的是LangChain它确实生态丰富网上教程也多。但用了一段时间之后我发现它更适合“把模型接入各种工具”的开发者视角而不是“让多个智能体像团队一样协作”的视角。我需要的是带角色的Agent之间互相配合LangChain在这块给我的感觉是能做但配置起来太绕我要花大量时间去理解它内部的链式调用逻辑。我也考虑过自己写一个调度模块。毕竟我的场景不算特别复杂硬写也能写出来。但我想清楚一件事调度系统的难点不在“能做出来”而在“做得稳”。异常处理、任务重试、上下文管理、工具调用的回溯和纠错这些细节如果要自己写完没有两三个月打磨不成熟。而我的主要精力应该放在应用层面而不是造轮子。所以选择Hermes的理由很实在它在“多Agent协作”这件事上有现成的机制配置灵活度够我用学习成本又在可接受范围内。我可以在一个周末就把它跑起来后面再逐步加深度。后面的事实证明这个选择帮我省下了大量时间。4. 实操拆解部署、配置与首次跑通4.1 部署Hermes到实验室服务器Hermes的部署方式我选了Docker Compose。原因很简单实验室服务器上已经跑着十几个容器继续用Docker可以保持环境一致不用手动配一堆依赖。我写了一个最基本的docker-compose.yml内容类似下面这样version: 3.8 services: hermes-core: image: hermes-agent-core:latest container_name: hermes-core ports: - 8080:8080 volumes: - ./config:/app/config - ./logs:/app/logs environment: - HERMES_CONFIG_PATH/app/config/agents.yaml restart: unless-stopped这里有个小建议一定要把配置目录和日志目录以volume方式挂载出来。我第一次部署的时候偷懒直接把配置放进了容器里后来每改一次Agent定义都要重新build镜像非常痛苦。改成挂载之后我只需要在宿主机上修改YAML文件然后重启容器就行了。启动之后Hermes会对外暴露一个HTTP接口同时也提供了一个命令行入口。我习惯先有命令行确认配置正确再通过HTTP接口接入飞书。4.2 定义第一个Agent需求分析官部署完成之后我做的第一件事是定义第一个Agent。我把“需求分析官”设计成整个系统的入口所有用户的请求先到它这里。它的配置长这样agents: - name: dispatcher role: 需求分析官 description: - 负责接收用户的所有请求拆解任务并分派给合适的Agent执行。 需要数据查询时调用data_agent需要操作机器人时调用robot_agent 需要生成内容时调用content_agent需要推送消息时调用notifier_agent。 model: qwen-plus tools: - dispatch_to_agent memory: type: buffer max_turns: 10这段配置里有几个关键点值得展开说。第一role字段决定了这个Agent在系统中的定位Hermes会把role描述注入到模型的系统提示词里让模型始终按照这个身份来思考。第二description字段极其重要它相当于这个Agent的“工作手册”我在这里写清楚了什么情况下该找哪个下游Agent。第三tools字段指定了这个Agent能调用哪些工具我的调度官实际上只调用一个工具就是dispatch_to_agent。这里有个经验不要一上来就把Agent定义得很复杂。我建议先做一个“最小可用配置”确认整个链路能跑通再逐步加工具、加上下文管理、加异常处理。4.3 让Agent调用真实工具飞书、ROS2、数据库Agent本身只是个“脑子”真正让它产生价值的是身上挂的工具。Hermes对工具函数的定义非常宽容基本就是一个普通Python函数加上一个装饰器声明。下面是我接入飞书机器人的工具函数示例from hermes import tool tool def send_feishu_message(receiver: str, content: str): 向指定飞书用户或群组发送文本消息 import requests webhook_url fhttps://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/{receiver} resp requests.post(webhook_url, json{msg_type: text, content: {text: content}}) if resp.status_code ! 200: raise RuntimeError(f飞书消息发送失败{resp.text}) return 消息已发送tool装饰器会让Hermes自动把这个函数注册为Agent可调用的工具同时函数名、参数名、类型注解、文档字符串都会被提取出来作为模型判断“何时调用、传什么参数”的依据。所以写工具函数的时候函数名要直白参数名要清楚文档字符串要写清楚这个工具是干什么的、参数分别代表什么。这不是做给注释看的是做给模型看的。接入ROS2机器人稍微麻烦一点。我的机器人服务跑在另一台工控机上和服务器之间通过网络连接。我在工具函数里调用的是我自己的ROS2服务封装接口传入目标点位坐标由机器人端执行导航。这里多一句嘴Agent调工具本质上就是发一次HTTP请求或者调一个函数但实际执行是否成功Agent自己是不知道的。这个问题我在后面踩坑章节会专门讲。数据库接入最简单我把一个execute_sql工具挂到了数据Agent上让它能够查询MySQL。但注意这里有个安全细节我没有给Agent直接执行任意SQL的权限而是在工具层做了一层白名单校验只允许只有SELECT开头的查询语句。涉及数据写入的操作必须经过我手动确认。4.4 第一次端到端跑通的全过程记录配置好调度官、数据Agent、飞书工具之后我做了第一次端到端测试。我在命令行里输入了一句话“查一下昨天实验室的最高温度然后通过飞书告诉我。”这条请求的流向大概是这样的Hermes先把这句话交给调度官Agent调度官理解任务后判定需要调用数据Agent去查数据库数据Agent执行了温度查询工具拿到结果后返回给调度官调度官发现用户要求“通过飞书告诉”于是调用通知Agent通知Agent调用了飞书发送工具。整个过程中我只登录到命令行输入了一句话剩下的全部由框架自主完成。这里我印象最深的是日志。Hermes会把每个Agent的思考过程、工具调用参数、返回结果全部打印出来我像一个项目经理一样看着我的“AI员工”们一步步把任务做完。那种感觉真的很难用语言形容就像是自己终于从“码农”变成了“指挥家”。第一次跑通之后我心里其实还有点不踏实又连续试了好几个任务包括“把三号实验台的仪表盘照片生成一份图文报告发给我”“统计本周机器人自动巡检了多少次”等。大部分都成功了但也暴露了一些问题最典型的就是Agent有时候会啰嗦、会绕圈子、会调用不必要的工具。这些我在下一章详细讲。5. 从单Agent到团队协作我踩过的坑与排查实录5.1 Agent之间互相“踢皮球”任务一直不结束第一个大坑是Agent之间的“踢皮球”。最开始我让调度官把任务分派给下游Agent但下游Agent遇到一点问题就把任务返回给调度官调度官又转给另一个Agent另一个Agent又觉得不该自己干又转回来。整个任务像一个皮球一样被踢来踢去久久得不到结果。排查之后发现问题出在配置里的description字段写得太模糊。我之前只在调度官的描述里写了“负责拆解任务并分派给合适的Agent”但没有写明“当任务成功执行后必须由调度官向用户返回最终结果”“当任务无法完成时必须在三次尝试后停止并说明原因”。解决办法是给每个Agent的description补上非常明确的“终局条件”和“失败退出条件”。比如我在数据Agent的描述里加了一句“如果查询不到数据必须直接回复用户‘暂无数据’不得将该任务转派给其他Agent。”这个改动虽然简单但效果立竿见影Agent之间互相推诿的情况少了很多。5.2 上下文窗口被日志撑爆第二个坑是上下文被撑爆。Hermes的Agent之间会传递中间结果如果一个Agent调用了很多工具工具的返回结果又比较长这些内容全部会累积到对话上下文中。我遇到过好几次任务跑到一半模型报错说context length exceeded整个流程直接中断。我当时的解决思路分两步。第一步在Agent配置里把memory的max_turns调小没用因为问题的根源是单次工具返回值太大。第二步我检查了所有工具函数对返回值做了瘦身比如查数据库时只返回结果的前20行查机器人状态时只返回关键状态字段不返回原始日志。这里我学到一条经验Agent框架不是魔法它一样受大模型上下文窗口的限制。设计工具函数的时候就要考虑返回值的“信息密度”能返回结论就不返回原始数据能返回摘要就不返回全文否则再大的上下文窗口也不够造的。5.3 硬件机器人执行失败后Agent“假装成功”第三个坑是让我最头疼的机器人控制Agent在硬件执行失败后会“假装成功”。具体场景是这样的。我给机器人Agent配了一个导航工具工具函数内部会调用ROS2服务如果机器人因为路径被挡住而无法到达目标点ROS2服务会返回一个错误码。但在我的工具函数里习惯性地在异常时返回了一个默认的“success”字符串而没有把错误信息透传给Agent。于是Agent拿到这个“success”之后就以为机器人真的到达了目标点继续执行后面的流程导致整个任务结果完全错误。这个问题本质上是我自己挖的坑。Agent只能依据工具返回值来判断执行结果如果工具层把失败伪装成了成功再聪明的Agent也没有办法。解决方法是把所有涉及硬件控制的工具函数改成“手下留情”的返回方式成功就是成功失败就明确返回“失败原因错误码建议处理方式”。顺带说一句这也是为什么我特别建议在硬件类Agent上设置“安全闸门”所有涉及实际运动的操作Agent必须先向调度官汇报意图调度官再向用户确认用户确认之后才能执行。这个机制虽然会让自动化程度降低一点但能避免机器人在Agent误判的情况下做出危险动作。5.4 常见问题速查表这一路踩坑下来我把遇到次数最多的问题整理成了一张速查表贴在我的实验室文档里也放上来给大家做参考。问题现象根本原因解决办法任务迟迟不结束Agent反复转派description边界不清缺少终局条件给每个Agent补充“何时停止、何时返回结果”的明确说明上下文超限任务中断工具返回值过长被全部塞进上下文工具返回值瘦身只保留关键结论和摘要硬件操作失败但流程继续工具层把异常吞掉返回假成功工具函数如实透传失败原因错误码明确Agent做出意料之外的工具调用工具描述不够具体模型误解用途在函数注释中写清适用场景必要时在工具层做白名单限制配置修改不生效配置文件没有真正被挂载进容器使用Docker挂载方式管理config目录改完重启服务多个Agent并发任务互相干扰没有做好会话隔离按任务维度隔离会话不同任务使用不同的context这张表是我在实际操作中反复碰壁总结出来的未必覆盖所有场景但如果你的Agent系统刚起步按这个表逐项排查应该能解决掉相当大一部分问题。6. 改造后的变化与继续折腾的方向6.1 实际效果实验室从“脚本动物园”变成了“可对话的团队”整套改造完成之后实验室的运转方式发生了本质变化。以前我要写脚本去调这调那现在我可以直接通过飞书一句话下令“明天上午十点让巡检机器人去仓库检查货架摆放情况生成图文报告发给我。”系统会自己完成机器人调度、拍照识别、报告整理、消息推送这一整条链路。我作为“负责人”要做的事情从写代码变成了审核结果。这里有个数字我觉得挺有说服力改造之前一个新任务的开发周期平均需要三到四个小时要写脚本、调接口、测异常改造之后只要这个能力链条涉及的工具都已经接入新增任务只需要写一段自然语言描述加上可能调整一下Agent的description平均十分钟就能跑通第一次完整流程。效率提升的幅度是非常夸张的。更重要的是整个系统的可维护性大大提高。以前每个脚本都是独立的一套发现问题只能整个脚本重新捋现在Agent职责清晰工具函数单一独立日志又完整哪个环节出了问题从日志里一眼就能看出来。6.2 下一步想做的事这次改造让我尝到了甜头所以后续的计划也排得比较满。目前我正在做两件事一件是给机器人控制Agent增加更完善的自主决策能力希望在遇到路径被挡时它能自己重新规划路线而不是直接把失败结果抛回来另一件是尝试把VDA5050协议带进来让实验室的两台机器人能够接入更标准的调度接口这样未来即使增加更多机器人也不用再单独写一套适配逻辑。另外我也在研究怎么把更多的音圈电机执行器接到Hermes的工具层里。音圈电机在精细操作上有天然优势但控制参数多、调试复杂如果能让Agent根据任务要求自动生成控制指令实验室里需要精细抓取、组装之类的实验就能全部自动化了。这件事还在摸索阶段等有阶段性成果了我再来分享。如果说这次经历有什么最值得分享的个人体会我想说的是不要把Agent框架想得太玄乎也不要把它想得太简单。它真正解决的问题是“让模型具备调用工具和协作分工的能力”但工具本身靠不靠谱、Agent边界清不清晰、异常处理到不到位这些基本功依然决定着一个Agent系统能用多久、能跑多远。框架只是给了你一个好用的组织方式真正的干活质量还是得靠底层每个工具一点一滴打磨出来。