Hermes+Kimi K2.6 打造7x24h Agent军团

最近 AI 的热风从龙虾吹到了 Hermes Agent，也就是江湖外号「爱马仕」。

虽然现实中这玩意买不起，但这个还是能玩的起的。我同样跑通了不少工作流。

就包括之前龙虾的多智能体军团，我也用 Hermes Agent 跑通了。

从飞书给我的 Agent 总管发需求，到最终交付，中间的市场调研、PRD、架构设计、开发、测试，「全部由不同的 Agent 自动完成」。

每一个 Agent 负责不同的工作，各个 Agent 之间可以互相通信、发送消息，且每个 Agent 独立上下文，互不干扰。

这是我的开发军团跑了一晚上，完成的「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，提供趋势图和异常波动标记。

并在低价、剧烈波动、缺货时通过飞书预警，支持 Excel 导出。助你快人一步掌握市场定价主动权。

值得一提的是，开发总监我设置的是自主调用本地的 Claude Code，他能自行决策，7 * 24 小时写代码。

这篇文章理论上是一篇超级长的万字保姆级教程，建议无情的点赞转发收藏。

你可以稍微看下大纲，并尝试着滑到底，比比手速需要多久。

在介绍教程之前，有必要推荐下 Kimi 刚开源的模型 K2.6，代码能力大提升，看到 Hermes 官方都下场安利了，所以我也用K2.6来演示一下如何启动这只 Agent 军团。

具体评分和介绍我就不在这里多 BB 了，大家可以看看：

Kimi K2.6 发布并开源，全面精进代码和 Agent 集群能力

因为这套多 Agent 协同系统对模型的要求极高，不只是单次对话的理解能力，更考验「长任务的稳定性、超长上下文的不失忆、以及跨轮次的任务链路保持」。

整个流程跑下来，从市场调研到最终交付，几十轮对话、上下文没有丢失、任务链路也没有断掉。

K2.6 在这方面的表现，说实话，远超我的预期。

下面正式进入教程：

先看效果：一个需求的完整流程

整体工作流程如下：

我在飞书给总管发了一条任务：

「需求：搭建一个竞品价格监控看板。」 支持录入竞品链接，定时采集价格/原价/优惠/库存状态，提供趋势图和异常波动标记，并在低价、剧烈波动、缺货时通过飞书预警，支持 Excel 导出。

然后，我就去摸鱼了。

第一步：市场调研

总管收到任务后，立马派给「市场总监」开始调研。

市场总监干完活，会做两件事：

1. 把调研报告发给总管，让他继续推进流程
2. 私发一份给我，让我随时掌握进度

打开看了下这份报告，好家伙，做的还挺像回事儿：

第二步：产品设计

总管拿到调研报告，自己先过一遍，看看有没有问题。

没问题就把报告转给「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，将 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，他有权通过总管打回产品总监修改」。

这一步非常关键，避免了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 + 架构设计文档一并派发给「开发总监」：

第四步：开发实现

开发总监能通过 tmux 控制本地的 Claude Code 进行开发，开发指令全部由开发总监自行规划和执行。

其中 Claude Code 也是配置的 K2.6 模型。

「这里有个关键点值得单独说一下。」

开发过程往往是整个链路中最耗时、最容易出岔子的环节。

特别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」这个模型在代码任务上专门做过针对性训练，最直观的感受：

• 「任务目标识别准确」：给出模糊的需求描述，它能自动拆解成清晰的执行步骤
• 「工具调用非常稳定」：在同时调用文件操作、搜索、终端命令等多种工具时，几乎没有幻觉或误操作
• 「长上下文不失忆」：数十轮对话后，依然能精准引用前面某一步的输出结果，任务链路完整不断掉

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

开发完成后，交给「测试总监」开始全面测试。

测试总监会输出一份完整的测试报告，总管拿到后再派发给开发总监逐项修复，并全程盯紧进度。

最终没问题了，总管会主动告知我「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功能完整电商竞品分析看板。

讲真的，看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、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？」

如果安装过程卡在某一步很久不动，别慌，大概率是 npm/Node 这一步慢了。

按一次回车，等 1-2 分钟。

如果还是没反应，按 Ctrl+C 中断，前面的 Python 环境已经装好了，可以单独处理 Node 部分。

「手动修复 Node 依赖：」

# 先测试 Node 是否装好node -vnpm -v

# 如果有版本号，手动装 Node 依赖cd ~/.hermes/hermes-agent/webnpm 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 ~/.zshrchermes # 开始对话！

如果你用的是虚拟环境：

cd ~/.hermes/hermes-agentsource venv/bin/activatehermes

第二步：配置默认 Profile

首次安装建议选「快速配置」，只配必需的几项（模型、API Key、消息方式），先把系统跑起来再说。

模型这里我选的 「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」：在文件读写、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 在这方面给了我很强的信心。

消息平台这一步可以先跳过，后面再配飞书。

配置完成，可以直接启动了。

第三步：创建多个 Agent Profile

这是核心部分，你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

我选的第一种，按回车后会出现一个二维码，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）。

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 hermessudo <这里替换成 which hermes 输出的完整路径>

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

gateway start –system

「验证安装：」

systemctl status hermes-gatewayjournalctl -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。

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

接下来，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。

也可以告诉它需求，让它创建 skill。

比如这里让它创建一个专属技能，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

你可以看到，核心逻辑就是为每个 Agent 单独配置了独立的 workspace。

所以理论上，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。

其实不是。

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 Agent 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 超强的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：」

• profiles/ 就是你的「员工花名册」，每个 profile 是一个独立的 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

在安装和使用过程中，你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，我真的有种「一人公司」的感觉了。

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所在。

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。