### Hermes Agent：极致算力优化，让每一笔推理成本都用在关键处 随着大模型API调用成本持续攀升，每一次推理都对应着真金白银的支出。Hermes Agent 并非仅仅封装 API 接口，而是通过本地缓存机制、批量请求合并以及轻量级推理路由策略，将重复查询彻底消除、冗余计算大幅削减，让高价值推理仅在最需要的场景下触发。 ### 自动识别并复用历史相似请求 操作步骤非常直观：打开控制台→点击左上角「设置」→在「智能缓存」页签中开启「语义相似度匹配（阈值≥0.87）」。启用之后，系统会对每个新请求提取向量特征，并与本地缓存中最近10万条响应进行近似最近邻检索；一旦匹配成功，直接返回缓存结果，无需触发任何远程API调用。如果未开启此功能，即便是将“怎么重置密码”改为“密码忘了怎么弄”这种同义表述，也会重新发起请求——白白浪费算力与费用。 缓存命中率默认显示在首页右上角的小字区域，首次启用后建议观察24小时的数据变化趋势，成本节省情况一目了然。 ### 批量指令自动聚合成单次调用 **方法一**：在输入框中连续粘贴多条指令（以换行分隔），例如： ``` 生成一周工作摘要 列出三项待办任务 用表格对比Q3与Q4销售额 ``` Hermes Agent 会自动识别为同一上下文下的复合任务，调用一次具备多输出能力的模型（如 Qwen2.5-7B-Instruct-Int4），而不是分别发起三次独立API调用。 **方法二**：拖入一个包含5～20行任务的 .txt 文件，系统会按语义聚类分组，每组最多合并为1次调用；若任务超过20行则强制分片，避免单次token超限导致整批失败。 > **【注意】** 单次调用的最大输入长度为32768 token，超出部分会被静默截断且不给出错误提示，请务必控制输入长度。 ### 关键决策路径强制走本地小模型 第一步：进入「推理路由」设置页→开启「规则引擎」开关。 第二步：点击「+ 新建规则」→在「触发条件」中选择「用户提问含『应该选A还是B』『如何权衡』『利弊分析』等关键词」→在「执行动作」中指定模型为「Phi-3-mini-4k-instruct（CPU可运行）」。 第三步：保存后，所有符合该语义模式的请求将跳过云端大模型，由本地加载的Phi-3负责处理。虽然它不擅长生成诗歌或故事，但用于结构化判断、选项打分、逻辑拆解等任务已经足够准确——单次推理成本不足0.002元。 这条规则一旦生效，就不再依赖网络延迟，也不会产生API计费记录。费用直接归零，而响应速度反而提升3倍以上，真正实现了成本与效率的双赢。