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 = f"https://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。

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。