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4	Provider 运行时解析	Hermes 如何在运行时解析 provider、凭据、API 模式及辅助模型

Provider 运行时解析

Hermes 拥有一个共享的 provider 运行时解析器，用于以下场景：

• CLI
• gateway
• cron 任务
• ACP
• 辅助模型调用

主要实现：

• hermes_cli/runtime_provider.py — 凭据解析，_resolve_custom_runtime()
• hermes_cli/auth.py — provider 注册表，resolve_provider()
• hermes_cli/model_switch.py — 共享 /model 切换流水线（CLI + gateway）
• agent/auxiliary_client.py — 辅助模型路由
• providers/ — ABC + 注册表入口点（ProviderProfile、register_provider、get_provider_profile、list_providers）
• plugins/model-providers/<name>/ — 每个 provider 的插件（内置），声明 api_mode、base_url、env_vars、fallback_models 并在首次访问时将自身注册到注册表。用户插件位于 $HERMES_HOME/plugins/model-providers/<name>/，会覆盖同名的内置插件。

providers/ 中的 get_provider_profile() 为给定 provider id 返回一个 ProviderProfile。runtime_provider.py 在解析时调用它，以获取规范的 base_url、env_vars 优先级列表、api_mode 和 fallback_models，无需在多个文件中重复这些数据。在 plugins/model-providers/<your-provider>/（或 $HERMES_HOME/plugins/model-providers/<your-provider>/）下添加一个调用 register_provider() 的新插件，即可让 runtime_provider.py 自动识别它——无需在解析器本身中添加分支。

如果你想添加一个新的一等推理 provider，请结合本页阅读 添加 Provider 和 Model Provider 插件指南。

解析优先级

从高层来看，provider 解析使用以下顺序：

1. 显式 CLI/运行时请求
2. config.yaml 中的模型/provider 配置
3. 环境变量
4. provider 特定的默认值或自动解析

该顺序很重要，因为 Hermes 将已保存的模型/provider 选择视为正常运行的真实来源。这可以防止过时的 shell 导出变量悄悄覆盖用户在 hermes model 中最后选择的端点。

Provider

当前 provider 系列包括（完整内置集合见 plugins/model-providers/）：

• AI Gateway（Vercel）
• OpenRouter
• Nous Portal
• OpenAI Codex
• Copilot / Copilot ACP
• Anthropic（原生）
• Google / Gemini（gemini、google-gemini-cli）
• Alibaba / DashScope（alibaba、alibaba-coding-plan）
• DeepSeek
• Z.AI
• Kimi / Moonshot（kimi-coding、kimi-coding-cn）
• MiniMax（minimax、minimax-cn、minimax-oauth）
• Kilo Code
• Hugging Face
• OpenCode Zen / OpenCode Go
• AWS Bedrock
• Azure Foundry
• NVIDIA NIM
• xAI（Grok）
• Arcee
• GMI Cloud
• StepFun
• Qwen OAuth
• Xiaomi
• Ollama Cloud
• LM Studio
• Tencent TokenHub
• Custom（provider: custom）— 适用于任何 OpenAI 兼容端点的一等 provider
• 命名自定义 provider（config.yaml 中的 custom_providers 列表）

运行时解析的输出

运行时解析器返回的数据包括：

• provider
• api_mode
• base_url
• api_key
• source
• provider 特定的元数据，如过期/刷新信息

为什么这很重要

该解析器是 Hermes 能够在以下场景之间共享认证/运行时逻辑的主要原因：

• hermes chat
• gateway 消息处理
• 在全新会话中运行的 cron 任务
• ACP 编辑器会话
• 辅助模型任务

AI Gateway

在 ~/.hermes/.env 中设置 AI_GATEWAY_API_KEY，并使用 --provider ai-gateway 运行。Hermes 从 gateway 的 /models 端点获取可用模型，筛选出支持工具调用的语言模型。

OpenRouter、AI Gateway 与自定义 OpenAI 兼容 base URL

Hermes 包含相关逻辑，以避免在存在多个 provider 密钥时（例如同时存在 OPENROUTER_API_KEY、AI_GATEWAY_API_KEY 和 OPENAI_API_KEY）将错误的 API key 泄露给自定义端点。

每个 provider 的 API key 仅作用于其自身的 base URL：

• OPENROUTER_API_KEY 仅发送至 openrouter.ai 端点
• AI_GATEWAY_API_KEY 仅发送至 ai-gateway.vercel.sh 端点
• OPENAI_API_KEY 用于自定义端点及作为回退

Hermes 还区分以下两种情况：

• 用户主动选择的真实自定义端点
• 未配置自定义端点时使用的 OpenRouter 回退路径

这种区分对以下场景尤为重要：

• 本地模型服务器
• 非 OpenRouter/非 AI Gateway 的 OpenAI 兼容 API
• 无需重新运行 setup 即可切换 provider
• 通过 config 保存的自定义端点，即使当前 shell 中未导出 OPENAI_BASE_URL 也应正常工作

原生 Anthropic 路径

Anthropic 不再仅限于"通过 OpenRouter"访问。

当 provider 解析选择 anthropic 时，Hermes 使用：

• api_mode = anthropic_messages
• 原生 Anthropic Messages API
• agent/anthropic_adapter.py 进行转换

原生 Anthropic 的凭据解析现在在两者同时存在时，优先使用可刷新的 Claude Code 凭据，而非复制的环境变量 token。实际效果为：

• 包含可刷新认证的 Claude Code 凭据文件被视为首选来源
• 手动设置的 ANTHROPIC_TOKEN / CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN 值仍可作为显式覆盖
• Hermes 在调用原生 Messages API 前会预检 Anthropic 凭据刷新
• Hermes 在重建 Anthropic 客户端后，仍会在收到 401 时重试一次，作为回退路径

OpenAI Codex 路径

Codex 使用独立的 Responses API 路径：

• api_mode = codex_responses
• 专用的凭据解析和认证存储支持

辅助模型路由

辅助任务包括：

• 视觉
• 网页提取摘要
• 上下文压缩摘要
• skills hub 操作
• MCP 辅助操作
• 记忆刷新

这些任务可以使用各自独立的 provider/模型路由，而非主对话模型。

当辅助任务配置的 provider 为 main 时，Hermes 通过与普通对话相同的共享运行时路径进行解析。实际效果为：

• 环境变量驱动的自定义端点仍然有效
• 通过 hermes model / config.yaml 保存的自定义端点同样有效
• 辅助路由能够区分真实保存的自定义端点与 OpenRouter 回退

回退模型

Hermes 支持配置回退 provider 链——一个按顺序尝试的 (provider, model) 条目列表，当主模型遇到错误时依次尝试。旧版单对 fallback_model 字典仍被接受以保持向后兼容（并在首次写入时迁移）。

内部工作原理

1. 存储：AIAgent.__init__ 存储 fallback_model 字典并将 _fallback_activated 设为 False。

2. 触发点：_try_activate_fallback() 在 run_agent.py 主重试循环的三处被调用：

   • 在无效 API 响应（None choices、缺少 content）达到最大重试次数后
   • 在不可重试的客户端错误（HTTP 401、403、404）时
   • 在瞬时错误（HTTP 429、500、502、503）达到最大重试次数后

3. 激活流程（_try_activate_fallback）：

   • 若已激活或未配置，立即返回 False
   • 调用 auxiliary_client.py 中的 resolve_provider_client() 构建带有正确认证的新客户端
   • 确定 api_mode：openai-codex 使用 codex_responses，anthropic 使用 anthropic_messages，其余使用 chat_completions
   • 原地替换：self.model、self.provider、self.base_url、self.api_mode、self.client、self._client_kwargs
   • 对于 anthropic 回退：构建原生 Anthropic 客户端而非 OpenAI 兼容客户端
   • 重新评估 prompt 缓存（对 OpenRouter 上的 Claude 模型启用）
   • 将 _fallback_activated 设为 True——防止再次触发
   • 将重试计数重置为 0 并继续循环

4. 配置流程：

   • CLI：cli.py 读取 CLI_CONFIG["fallback_model"] → 传递给 AIAgent(fallback_model=...)
   • Gateway：gateway/run.py._load_fallback_model() 读取 config.yaml → 传递给 AIAgent
   • 验证：provider 和 model 键均须非空，否则回退被禁用

不支持回退的场景

• 子代理委托（tools/delegate_tool.py）：子代理继承父代理的 provider，但不继承回退配置
• 辅助任务：使用各自独立的 provider 自动检测链（见上方辅助模型路由）

Cron 任务支持回退：run_job() 从 config.yaml 读取 fallback_providers（或旧版 fallback_model）并传递给 AIAgent(fallback_model=...)，与 gateway 的 _load_fallback_model() 模式一致。参见 Cron 内部机制。

测试覆盖

参见 tests/test_fallback_model.py，其中包含覆盖所有支持 provider、单次触发语义及边界情况的完整测试。

相关文档

• Agent 循环内部机制
• ACP 内部机制
• 上下文压缩与 Prompt 缓存