AI 智能体军团实战：Hermes Agent 多 Agent 协作构建电商竞品监控系统

最近 AI 圈的热度从“龙虾”吹到了 Hermes Agent——江湖人称“爱马仕”。虽然现实中的爱马仕买不起，但这个 Hermes Agent 你完全可以玩得起。在跑通了不少工作流之后，最让我兴奋的还是多智能体军团这套方案，而且用 Hermes Agent 就能轻松复现。

举个例子：从飞书给 Agent 总管发送一个需求，接下来的市场调研、PRD、架构设计、开发、测试——全部由不同的 Agent 自动完成。每个 Agent 各管一摊，彼此之间互相通信、传递消息，而且每个 Agent 的上下文是独立的，互不干扰。

最终交付的系统包含什么呢？一套电商竞品价格监控系统。它能定时采集价格、原价、优惠、库存状态，并提供趋势图和异常波动标记。当价格跌到低位、剧烈波动或缺货时，通过飞书发送预警，还能导出 Excel。说白了，就是帮你快人一步掌握市场定价主动权。

其中有一点值得单独提一下：我把开发总监设置为自主调用本地的 Claude Code，它能 7×24 小时自己决策、自己写代码。

大纲可以先扫一眼，然后滑到底部，试试手速够不够快？

在正式开始教程之前，先推荐一下 Kimi 刚开源的模型 K2.6。代码能力提升非常大，连 Hermes 官方都下场安利了。所以这次演示我也直接用 K2.6 来启动这套 Agent 军团。评分和具体介绍就不在这里多说了，大家自己去看。

这套多 Agent 协同系统对模型的要求非常高。不只是单次对话的理解能力，更考验长任务的稳定性、超长上下文不失忆、以及跨轮次的任务链路保持。从市场调研到最终交付，几十轮对话下来，上下文没有丢失、任务链路也没断。K2.6 在这个场景下的表现，确实远超预期。

接下来，我们一步步拆解。

先看效果：一个需求的完整流程

整体工作流程是这样的：从飞书给总管发了一条任务，然后……就去摸鱼了。

第一步：市场调研

总管收到任务后，立刻派给市场总监开始调研。市场总监干完活会做两件事：把调研报告发给总管让他继续推进流程，同时私发一份给我，让我随时掌握进度。打开报告一看，好家伙，做得还挺像回事儿。

第二步：产品设计

总管拿到调研报告先自己过一遍，没问题就转给产品总监，让他基于调研结果输出 PRD。

第三步：架构设计

总管确认没问题后，把 PRD 派发给架构总监。架构总监会审查 PRD 的可实现性——如果发现重大问题，他有权通过总管把文档打回给产品总监修改。这一步很关键，可以避免产品设计不合理导致后面开发大规模返工。架构通过后，总管将市场调研报告、PRD 和架构设计文档一并派发给开发总监。

第四步：开发实现

开发总监通过 tmux 控制本地的 Claude Code 进行开发，开发指令全部自行规划和执行。Claude Code 同样配置的是 K2.6 模型。开发阶段往往是整个链路中最耗时、最容易出岔子的环节。尤其是复杂的长链路任务，不只考验模型的编码能力，更考验它在大量工具调用和多步骤规划中的稳定性。

Kimi K2.6 在代码任务上做过针对性训练。最直观的感受有这么几点：

• 任务目标识别准确：给一个模糊的需求描述，它能自动拆解成清晰的执行步骤。
• 工具调用稳定：同时操作文件、搜索、终端命令等工具时，几乎没有幻觉或误操作。
• 长上下文不失忆：几十轮对话后，依然能精准引用前面某一步的输出结果，任务链路完整。

整个开发阶段，K2.6 基本上是“给方向、它自跑”，中途几乎不需要人工介入纠偏。

第五步：测试验收

开发完成，交给测试总监全面测试。测试总监输出完整的测试报告后，总管再派发给开发总监逐项修复。最终没问题了，总管会主动告知“已就绪”。这就是一个 AI 研发军团完成一个完整开发任务的全过程。市场调研、产品设计、架构设计、开发实现、测试验收，全部由 Agent 自主完成。输出的是一个拿来即用的电商竞品分析看板。说实话，看着它们自己协调干活的时候，有种当甲方的快感。

实战：从零搭建研发军团

接下来手把手教你怎么搭一套。

第一步：安装 Hermes Agent

打开 PowerShell，输入 wsl 进入 WSL 2，然后一键安装：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

脚本会自动安装 Python、Node.js、代码仓库、虚拟环境和全局 hermes 命令。安装过程中会问你要不要装 ripgrep（更快的文件搜索）和 ffmpeg（语音消息），建议都装，输入 y。

遇到卡顿怎么办？

如果安装卡在某一步很久不动，别慌，大概率是 npm 或 Node 这一步慢了。按一次回车，等 1-2 分钟。要是还没反应，按 Ctrl+C 中断，前面的 Python 环境已经装好了，单独处理 Node 部分即可。

手动修复 Node 依赖：

# 先测试 Node 是否装好
node -v
npm -v

# 如果有版本号，手动装 Node 依赖
cd ~/.hermes/hermes-agent/web
npm install

如果提示有安全漏洞，跑一次 npm audit fix 修补。

启动 Hermes：

source ~/.bashrc
# 或者: source ~/.zshrc
hermes
# 开始对话！

如果你用的是虚拟环境：

cd ~/.hermes/hermes-agent
source venv/bin/activate
hermes

第二步：配置默认 Profile

首次安装建议选择快速配置，只配置必须的几项就行：模型、API Key、消息方式。先把系统跑起来再说。模型这里我选了Kimi Coding Plan。输入 API Key，选择模型 kimi-for-coding。推荐使用 K2.6-code-preview。

这个模型是 Kimi 专门针对代码和长任务场景优化的版本，核心优势有三点：

• 超长上下文窗口：支持更大规模的任务输入，不用担心关键信息被截断。
• 长任务链路稳定：多轮任务下来不会出现“忘了前面在干什么”的情况。
• 多工具协同能力强：文件读写、终端执行、搜索等工具混合调用时，决策准确率高。

在多 Agent 协同这种极端复杂的场景下，底层模型的稳定性直接决定了整个系统能不能跑通。K2.6-code-preview 在这方面确实让人放心。

消息平台这一步可以先跳过，后面再配飞书。配置完成后直接启动。

第三步：创建多个 Agent Profile

这是核心部分——需要为每个角色创建独立的 profile。

1. 创建总管 Agent

hermes profile create commander

输入 commander setup 设置模型和 API Key。总管是整个系统的调度核心，需要持续跟踪、协调、催办多个下游 Agent，对上下文的连贯性要求极高。这里同样用 K2.6-code-preview，超长的上下文窗口保证了总管在多轮调度中不会“忘事”。完成后运行，Ready to go！

2. 告诉总管他的职责

直接在对话框中输入：

从现在开始，你是我的研发总管。你的职责是接收我的需求，并按"市场调研 -> PRD -> 架构设计 -> 开发实现 -> 测试验收"的流程推进。你不直接做专业产出，只负责调度、催办、汇总和推进。先复述一遍你的职责边界，不要开始执行。

3. 创建其他 Agent

可以在主 Agent 对话框中提需求让它生成，也可以用命令手动创建：

hermes profile create market-director  # 市场总监
hermes profile create product-director # 产品总监
hermes profile create architect-director # 架构总监
hermes profile create dev-director     # 开发总监
hermes profile create test-director    # 测试总监

每个 profile 都需要：

1. 设置模型和 API Key
2. 定义角色职责和工作范围
3. 配置可以使用的技能和工具

最终的 profile 结构：

profiles/
├── commander/          # 总管：负责调度和流程推进
├── market-director/    # 市场总监：负责市场调研
├── product-director/   # 产品总监：负责PRD输出
├── architect-director/ # 架构总监：负责技术架构设计
├── dev-director/       # 开发总监：负责代码实现
└── test-director/      # 测试总监：负责测试验收

第四步：连接飞书

输入 hermes gateway setup，选择飞书。

有两种配置方式：

1. 自动创建飞书机器人（推荐）
2. 手动输入已有飞书应用的 AppID 和 AppSecret

选第一种，按回车后出现二维码，扫描授权。然后选择授权方式（私聊配对授权适合个人及小团队），再选择群聊处理方式。把网关安装成 systemd 系统服务，输入 y。

如果是 WSL 虚拟环境，需要提权操作：

which hermes
sudo <这里替换成which hermes输出的完整路径> gateway install --system --run-as-user lenovo
sudo <这里替换成which hermes输出的完整路径> gateway start --system

验证安装：

systemctl status hermes-gateway
journalctl -u hermes-gateway -f

回到飞书机器人对话页面，输入“你好”，会出现配对指令。将配对指令复制到命令行执行。配对成功后再次输入“你好”，系统会提示未设置主频道。在对话框中输入 /sethome，将当前聊天设置为主频道。

第五步：配置 Agent 间通信

和总管 Agent 对话，让它自己去实现 Agent 之间的通信和修复。修复问题后，它会自己创建 skill 记录这次问题以便复用，这就是 Hermes Agent 的记忆功能。也可以直接告诉它需求，让它创建 skill。比如让总管自动调度市场总监 Agent。

最终的 profile 结构：

profiles/
├── commander/              # 总管
├── market-director/        # 市场总监
├── product-director/       # 产品总监
├── architect-director/     # 架构总监
├── development_director/   # 开发总监
└── test-director/          # 测试总监

核心逻辑很简单：每个 Agent 都有独立的 workspace，上下文也是独立不污染的。

核心原理：Hermes Agent 是怎么做到的？

很多人以为多 Agent 就是开几个进程互相调用。实际上不是这样。Hermes 的多 Agent 协作，本质上是角色隔离 + 共享上下文 + 任务委派。

四个核心组件

Agent 间任务交接流程

当一个 Agent 需要把任务交给另一个时：

1. 通过 Honcho 写入共享上下文：总管将需求和调研报告写入用户 workspace。
2. 通过 Gateway 发送通知：总管通过飞书 @产品总监，触发其 gateway 接收消息。
3. 目标 Agent 读取共享上下文：产品总监从 Honcho 读取调研报告，开始输出 PRD。
4. 完成后回写结果：产品总监将 PRD 写入共享 workspace，并通过 gateway 通知总管。

关键理解

角色化分工（Profiles）+ 共享上下文（Honcho）+ 明确任务交接（Gateway + 共享记忆）= 多 Agent 协同系统

值得一提的是，底层模型的能力是这套系统能否跑通的隐形门槛。多 Agent 系统中，每个环节都依赖模型正确理解上一步传来的上下文，并输出结构化、可被下一步解析的结果。K2.6-code-preview 的超强指令遵循能力和长上下文理解能力，让整个链路的信息传递损耗降到了很低。这是系统能稳定运行的关键之一。

Hermes Agent 的文件结构

简单理解一下：

• profiles/ 就是你的“员工花名册”，每个 profile 是一个独立 Agent。
• config.yaml 定义每个 Agent 的“岗位职责”。
• gateway/ 是 Agent 与外界（飞书）沟通的“前台”。
• memory/ 是 Agent 之间共享信息的“知识库”。

常见问题

安装和使用过程中可能会遇到这些问题：

快速排查三步走：

1. 看报错信息，对照上表确定类型。
2. 用 hermes --verbose 查看详细日志。
3. 从环境配置、API 配置到服务状态，逐项检查。

写在最后

说实话，这套 Hermes Agent 研发军团搭完之后，确实有一种“一人公司”的感觉。你只需要提需求，剩下的事情交给 Agent 们自己协调完成。市场调研、产品设计、架构设计、开发实现、测试验收，每个环节有专人负责，每个环节自动流转。

当然，这套系统能跑得这么顺滑，Kimi K2.6 功不可没。框架负责协调，模型负责执行——一个好的多 Agent 框架配上一个真正能打长任务的模型，才是这套方案的核心竞争力。未来的开发模式，可能真的就是你当老板，AI 当团队，一个人指挥一支军团。

感兴趣的朋友直接上手试试。门槛不高，效果拔群。如果也搭了一套自己的 Agent 军团，欢迎评论区里晒一晒，一起卷一起飞。