Hermes Agent 安装与配置指南：DeepSeek + cc-connect

Hermes Agent 是什么

Hermes Agent 是一个强大的自主 AI Agent 框架，支持多平台消息接入、定时任务、技能系统等特性。本文将手把手教你：

在 Windows 上安装 Hermes Agent
配置 DeepSeek 作为主模型
接入飞书 cc-connect 实现群聊交互

1. 安装 Hermes Agent

环境要求

系统: Windows 10/11（建议 22H2+）
Python: 3.10 或 3.11
终端: Git Bash 或 PowerShell

安装步骤

# 使用 pip 安装
pip install hermes-agent

# 或者使用 uv（推荐，更快）
uv pip install hermes-agent

安装完成后验证：

hermes --version

初始化

hermes init

这会创建配置目录：%LOCALAPPDATA%\hermes\（Windows 上位于 C:\Users\<用户名>\AppData\Local\hermes\）。

主要目录结构：

%LOCALAPPDATA%\hermes\
├── config.yaml        # 主配置文件
├── .env              # 环境变量（API Key 等）
├── skills/           # 技能目录
├── plugins/          # 插件目录
├── cron/             # 定时任务
└── memories/         # 记忆存储

⚠️ 路径说明：Hermes 在 Windows 上的配置目录是 %LOCALAPPDATA%\hermes\，不是 ~/.hermes/。这一点与文档中 Unix 系统的路径不同，请注意区分。

2. 配置 DeepSeek

DeepSeek 是 Hermes 的主模型推荐选择，性价比高且支持中文友好。

获取 API Key

访问 DeepSeek 开发者平台
注册/登录后，在 API Keys 页面创建新的 Key
复制 Key（格式为 sk-...）

配置方式

编辑 %LOCALAPPDATA%\hermes\.env：

# DeepSeek API Key
DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-key-here

# 可选：配置自定义端点
# DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1

编辑 %LOCALAPPDATA%\hermes\config.yaml：

# 主模型提供商
model:
  provider: deepseek
  model: deepseek-v4-flash  # 或 deepseek-chat

# 辅助视觉模型（可选）
auxiliary:
  vision:
    provider: custom
    model: glm-4v-flash
    base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
    api_key: your-glm-key  # 可在 .env 中通过 ZHIPUAI_API_KEY 变量引用

验证配置：

hermes chat
> 你好，我是 Hermes Agent！

💡 小技巧：如果想使用 DeepSeek 的视觉能力（图片分析），需要搭配一个辅助视觉模型，如 GLM-4V-Flash。Hermes 的 auxiliary.vision 配置可以在主模型不支持视觉时自动切换。

3. 配置 cc-connect（飞书集成）

cc-connect 是连接飞书（Feishu/Lark）与 Hermes Agent 的中间件网关，负责消息的双向桥接。

3.1 飞书应用准备

前往飞书开放平台 → 创建企业自建应用
获取以下凭证：
- App ID（应用标识）
- App Secret（应用密钥）
开启机器人能力：应用 → 添加能力 → 机器人
配置事件订阅：
- 订阅 接收消息（以应用身份） 和 接收消息 im.message.receive_v1
- 回调地址指向 cc-connect 的 /webhook/feishu 路径
发布应用并添加权限：
- im:message（消息读写）
- im:resource（下载图片/文件）
- contact:contact（读取用户信息）
版本管理与发布 → 创建版本 → 线上版本

3.2 安装 cc-connect

cc-connect 是独立的网关服务，需要部署在一台可以同时访问飞书和 Hermes Agent 的机器上。

方式一：NPM 安装（推荐）

npm install -g @nousresearch/cc-connect

方式二：Docker

docker pull nousresearch/cc-connect

3.3 配置 cc-connect

创建配置文件 config.json：

{
  "app_id": "cli_xxxxxxxxxxxxx",
  "app_secret": "your_app_secret",
  "hermes_url": "http://localhost:8080",
  "port": 9000,
  "verify_token": "your_verify_token",
  "encrypt_key": ""
}

🛡️ 安全提示：app_secret 和 verify_token 属于敏感信息，建议通过环境变量传入而非明文写在配置文件中。

3.4 启动服务

# 方式一：NPM
cc-connect --config config.json

# 方式二：Docker
docker run -d \
  -v ./config.json:/app/config.json \
  -p 9000:9000 \
  nousresearch/cc-connect

3.5 配置 Hermes 网关

编辑 %LOCALAPPDATA%\hermes\config.yaml：

gateway:
  enabled: true
  port: 8080
  hosts:
    - "0.0.0.0"

platforms:
  feishu:
    enabled: true
    app_id: cli_xxxxxxxxxxxxx
    # 其他飞书配置从 .env 读取

启动 Hermes 网关：

hermes gateway &

验证连通性：在飞书群中 @你的机器人，发送一条消息，Hermes Agent 应该能正常响应。

4. 完整配置示例

以下是一份完整的 config.yaml 参考配置：

# ===== 模型配置 =====
model:
  provider: deepseek
  model: deepseek-v4-flash

auxiliary:
  vision:
    provider: custom
    model: glm-4v-flash
    base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
    api_key: ${ZHIPUAI_API_KEY}

# ===== 网关 =====
gateway:
  enabled: true
  port: 8080
  hosts:
    - "0.0.0.0"

# ===== 平台接入 =====
platforms:
  feishu:
    enabled: true
    app_id: ${FEISHU_APP_ID}
    # cc-connect 负责消息回调，这里只需配置机器人身份

对应的 .env 文件：

DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxx
ZHIPUAI_API_KEY=xxxxxxxxxxxx
FEISHU_APP_ID=cli_xxxxxxxxxxxx
FEISHU_APP_SECRET=xxxxxxxxxxxx

5. 常见问题

5.1 114514 连接被拒

检查 Hermes 网关是否启动，端口是否正确。可以先 curl http://localhost:8080/health 测试连通性。

5.2 飞书机器人不响应消息

确认飞书应用的权限已正确配置
确认 cc-connect 的 webhook 地址可被飞书访问（需要公网或内网穿透）
检查 cc-connect 日志：cc-connect 启动后会输出连接状态

5.3 API Key 相关

DeepSeek API Key 的开头必须是 sk-
如果同时使用 DeepSeek 和 GLM，确保两者的 API Key 都正确配置
API Key 优先从 .env 文件读取，config.yaml 中的值是后备

5.4 Windows 特殊问题

Hermes 配置目录在 %LOCALAPPDATA%\hermes\，不是 ~/.hermes/
建议使用 Git Bash 运行终端命令
中文路径支持良好，但建议使用英文目录名

总结

完成上述配置后，你就拥有了一个完整的 Hermes Agent 环境：

DeepSeek 作为主模型驱动对话和任务执行
飞书作为消息入口，通过 cc-connect 桥接
Hermes 网关 处理消息路由和平台适配

这套组合可以支撑日常的 AI 助手场景：自动巡检、定时报告、智能问答、代码协助等。

下一步可以探索：

📚 编写自定义技能（Skills）
⏰ 配置定时任务（Cron Jobs）
🔗 接入更多平台（Telegram、Discord、微信）

📝 本文由AI生成