mirror of
https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git
synced 2026-06-04 07:31:58 +00:00
76135b329d
Translates the full English docs corpus (335 files) into Simplified Chinese under website/i18n/zh-Hans/. Combined with PR #31895 (cross- locale link fix), the 简体中文 locale toggle now serves a complete Chinese site with working cross-page navigation. Pipeline: - Claude Sonnet 4.6 via OpenRouter, 8-way concurrent - Preserves frontmatter keys, code blocks, MDX/JSX, link URLs, brand names, and technical jargon (prompt/token/hook/MCP/ACP/etc.) - Translates only frontmatter title/description and prose - Two largest files (configuration.md 93KB, research-paper-writing.md 107KB) retried with 64K max_tokens after initial fence-drift - 3 manual post-fixes for MDX edge cases the model didn't escape: < in optional-skills-catalog table, double-quotes in an alt= tag, and a bare URL adjacent to a full-width period Cost: ~$30 total (Sonnet 4.6 input $3/M + output $15/M). Verified `npm run build` succeeds for both en and zh-Hans locales, no double-prefixed /docs/zh-Hans/docs/ URLs in rendered output, all in-page navigation resolves correctly. Translations are machine-generated and may need human review on specific pages — but they're an enormous improvement over the previous state (3 zh-Hans pages out of 335).
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title: "Hermes Agent 文档"
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description: "由 Nous Research 构建的自我改进 AI 智能体。内置学习循环，从经验中创建技能，在使用过程中持续改进，并跨会话保持记忆。"
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import Link from '@docusaurus/Link';
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# Hermes Agent
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由 [Nous Research](https://nousresearch.com) 构建的自我改进 AI 智能体。唯一内置学习循环的智能体——它从经验中创建技能，在使用过程中持续改进，主动提示自身持久化知识，并在会话间不断深化对你的建模。
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<div style={{display: 'flex', gap: '1rem', marginBottom: '2rem', flexWrap: 'wrap'}}>
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<Link to="/getting-started/installation" style={{display: 'inline-block', padding: '0.6rem 1.2rem', backgroundColor: '#FFD700', color: '#07070d', borderRadius: '8px', fontWeight: 600, textDecoration: 'none'}}>快速开始 →</Link>
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<a href="https://github.com/NousResearch/hermes-agent" style={{display: 'inline-block', padding: '0.6rem 1.2rem', border: '1px solid rgba(255,215,0,0.2)', borderRadius: '8px', textDecoration: 'none'}}>在 GitHub 上查看</a>
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</div>
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## 安装
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**Linux / macOS / WSL2**
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```bash
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curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
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```
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**Windows（原生，PowerShell）** — *早期测试版，[详情 →](/user-guide/windows-native)*
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```powershell
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iex (irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1)
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```
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**Android（Termux）** — 与 Linux 相同的 curl 一行命令；安装程序会自动检测 Termux。
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请参阅完整的 **[安装指南](/getting-started/installation)**，了解安装程序的具体操作、按用户与 root 的目录布局以及 Windows 相关说明。
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## Hermes Agent 是什么？
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它不是绑定在 IDE 上的编程副驾驶，也不是对单一 API 的聊天机器人封装。它是一个**自主智能体**，运行时间越长，能力越强。它可以部署在任何地方——5 美元的 VPS、GPU 集群，或者闲置时几乎零成本的 serverless 基础设施（Daytona、Modal）。在 Telegram 上与它对话，同时让它在你从未亲自 SSH 登录的云端虚拟机上工作。它不依赖你的本地电脑。
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## 快速链接
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| 🚀 **[安装](/getting-started/installation)** | 在 Linux、macOS、WSL2 或原生 Windows（早期测试版）上 60 秒完成安装 |
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| 📖 **[快速入门教程](/getting-started/quickstart)** | 第一次对话及值得尝试的核心功能 |
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| 🗺️ **[学习路径](/getting-started/learning-path)** | 根据你的经验水平找到合适的文档 |
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| ⚙️ **[配置](/user-guide/configuration)** | 配置文件、提供商、模型及选项 |
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| 💬 **[消息网关](/user-guide/messaging)** | 配置 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Teams 等平台 |
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| 🔧 **[工具与工具集](/user-guide/features/tools)** | 70+ 内置工具及其配置方式 |
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| 🧠 **[记忆系统](/user-guide/features/memory)** | 跨会话持续增长的持久记忆 |
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| 📚 **[技能系统](/user-guide/features/skills)** | 智能体创建并复用的程序性记忆 |
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| 🔌 **[MCP 集成](/user-guide/features/mcp)** | 连接 MCP 服务器、过滤其工具，并安全扩展 Hermes |
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| 🧭 **[在 Hermes 中使用 MCP](/guides/use-mcp-with-hermes)** | 实用的 MCP 配置模式、示例与教程 |
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| 🎙️ **[语音模式](/user-guide/features/voice-mode)** | 在 CLI、Telegram、Discord 及 Discord 语音频道中进行实时语音交互 |
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| 🗣️ **[在 Hermes 中使用语音模式](/guides/use-voice-mode-with-hermes)** | Hermes 语音工作流的实操配置与使用模式 |
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| 🎭 **[个性与 SOUL.md](/user-guide/features/personality)** | 通过全局 SOUL.md 定义 Hermes 的默认风格 |
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| 📄 **[上下文文件](/user-guide/features/context-files)** | 影响每次对话的项目上下文文件 |
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| 🔒 **[安全](/user-guide/security)** | 命令审批、授权与容器隔离 |
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| 💡 **[技巧与最佳实践](/guides/tips)** | 快速上手，充分发挥 Hermes 的潜力 |
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| 🏗️ **[架构](/developer-guide/architecture)** | 底层工作原理 |
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| ❓ **[常见问题与故障排查](/reference/faq)** | 常见问题及解决方案 |
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## 核心功能
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- **闭环学习循环** — 智能体管理的记忆，配合定期提示、自主技能创建、使用中的技能自我改进、基于 FTS5 的跨会话召回与 LLM 摘要，以及 [Honcho](https://github.com/plastic-labs/honcho) 辩证式用户建模
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- **随处运行，不限于本地** — 6 种终端后端：本地、Docker、SSH、Daytona、Singularity、Modal。Daytona 和 Modal 提供 serverless 持久化——环境闲置时休眠，几乎零成本
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- **在你所在的地方** — CLI、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Matrix、Mattermost、Email、SMS、DingTalk、Feishu、WeCom、Weixin、QQ Bot、Yuanbao、BlueBubbles、Home Assistant、Microsoft Teams、Google Chat 等——通过一个网关支持 20+ 平台
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- **由模型训练者构建** — 由 [Nous Research](https://nousresearch.com) 创建，该实验室是 Hermes、Nomos 和 Psyche 背后的团队。支持 [Nous Portal](https://portal.nousresearch.com)、[OpenRouter](https://openrouter.ai)、OpenAI 或任意端点
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- **定时自动化** — 内置 cron，可向任意平台投递
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- **委托与并行** — 派生隔离的子智能体以并行处理多个工作流。通过 `execute_code` 实现程序化工具调用，将多步骤流水线压缩为单次推理调用
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- **开放标准技能** — 兼容 [agentskills.io](https://agentskills.io)。技能可移植、可共享，并通过 Skills Hub 接受社区贡献
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- **完整的 Web 控制** — 搜索、提取、浏览、视觉、图像生成、TTS
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- **MCP 支持** — 连接任意 MCP 服务器以扩展工具能力
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- **研究就绪** — 批处理、轨迹导出、基于 Atropos 的 RL 训练。由 [Nous Research](https://nousresearch.com) 构建——该实验室是 Hermes、Nomos 和 Psyche 模型背后的团队
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## 面向 LLM 和编程智能体
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本文档的机器可读入口：
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- **[`/llms.txt`](/llms.txt)** — 每个文档页面的精选索引，附简短描述。约 17 KB，可安全加载到 LLM 上下文中。
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- **[`/llms-full.txt`](/llms-full.txt)** — 所有文档页面拼接为单一 markdown 文件，支持一次性摄取。约 1.8 MB。
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两个文件同样可通过 `/docs/llms.txt` 和 `/docs/llms-full.txt` 访问。每次部署时全新生成。 |