Hermes作为综合Agent核心，HagiCode的选择依据是什么？

HagiCode 为什么选择 Hermes 作为综合 Agent 核心 在构建 AI 辅助编码平台时，选择合适的 Agent 核心直接决定了系统能力的天花板。毕竟有些事情，勉强不来——选错了框架，怎么折腾都不得劲。本文分享 HagiCode 在技术选型中的思考，以及 Hermes Agent 的集成实践。 背景 做 AI 辅助编码这事儿，最头疼的莫过于选择底层 Agent 框架了。其实市面上可选的方案也挺多的，只是吧——有的功能太简单，有的部署太复杂，有的扩展性又不够看。我们要的是一个既能跑在 5 美元 VPS 上，又能接入 GPU 集群的方案，这要求说高也不高，说低吧，也不少人被劝退了。 但实际情况是，很多所谓的"全能 Agent" 要么只能跑在云端，要么本地部署要求高得离谱。花了两周时间调研各种方案后，我们做了一个大胆的决定：整个 Agent 核心推倒重来，采用 Hermes 作为综合 Agent 的底层引擎。 这决定带来的一切，或许都是冥冥之中罢。 关于 HagiCode 本文分享的方案来自 HagiCode 项目中的实践经验。HagiCode 是一个 AI 辅助编码平台，通过 VSCode 扩展、桌面客户端和 Web 服务，为开发者提供智能编码助手。或许你也用过类似的工具，只是总觉得差了那么一口气——这我们也理解。 GitHub: github.com/HagiCode-org/site 官网: hagicode.com 为什么 HagiCode 需要 Hermes 在详细介绍 Hermes 之前，先说说 HagiCode 为什么会有这样的需求。这世上的事情啊，往往不是你想怎么样就能怎么样的，总得找个合适的由头。 作为一个 AI 代码助手，HagiCode 需要同时支持多种使用场景： 本地开发环境：开发者希望在自gu电脑上运行，数据不出本地——这年头，数据安全这事说大不大，说小也不小 团队协作环境：小团队可以共享部署在服务器上的 Agent——省钱嘛，大家都不容易 云端弹力扩展：处理复杂任务时，能自动扩展到 GPU 集群——有备无患 这种"既要又要"的需求，让我们把目光投向了 Hermes。这选择对不对我不知道，只是当时也没别的更好的办法了。 什么是 Hermes Agent Hermes Agent 是由 Nous Research 创建的自主 AI Agent。可能有人对 Nous Research 不熟悉——他们就是开发了 Hermes、Nomos 和 Psyché 等开源大模型的实验室。说起来他们也挺不容易的，做了这么多好东西，知道的人却不多。 跟传统的 IDE 编程助手或者简单的 API 聊天包装器不同，Hermes 有一个特点：运行时间越长，能力越强。它不是一次性完成任务就完事，而是能在长时间运行中持续学习和积累经验。这点也挺像人的，是不是？ 核心特性 Hermes 的几个核心特性，正好契合了 HagiCode 的需求。你说巧不巧？ 这意味着 HagiCode 可以根据用户场景，选择最合适的部署方式。个人用户本地跑，团队用户服务器部署，复杂任务上 GPU——一套代码搞定。这世道，能省一事算一事罢。 多平台消息网关 Hermes 原生支持 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp 等平台。对 HagiCode 来说，这意味着未来可以轻松支持这些渠道的 AI 助手。毕竟谁不想多几条路呢？ 丰富的工具系统 40+ 内置工具，加上 MCP（Model Context Protocol）扩展能力。这对于代码助手来说太重要了——执行 shell 命令、操作文件系统、调用 Git，这些都需要工具支持。没有工具的 Agent，就像没有翅膀的鸟——想飞也飞不起来。 跨会话记忆 Hermes 有持久记忆系统，用 FTS5 全文检索召回历史对话。这让 Agent 能记住之前的上下文，不会每次都"失忆"。有时候我也想失忆一下，什么都不想，可就是做不到。 HagiCode 如何集成 Hermes 说完了"为什么"，接下来看看"怎么做"。有些事情想明白了，就得动手，光想不做也不是个事儿。