从零开始部署 Hermes Agent：你的第一个会"自我进化"的 AI

本教程面向零基础用户，涵盖环境检查、安装配置、模型接入与网关设置完整流程。按步骤操作完成后，你将得到一个具备自主学习能力的专属 AI 智能体——它会随着使用逐渐沉淀经验、提升效率，而非只能给出固定回复。

由 Nous Research 于 2026 年 2 月开源（MIT 协议，当前版本 v0.13.0），采用 Python 开发。核心亮点在于自主学习能力：执行任务时自动总结方法、积累技能，用得越久，处理效率越高。

在开始之前，请确认你的环境满足以下条件：

方式一：WSL2 安装（推荐新手使用）

等待安装完成，可能需要几分钟。完成后会提示你

curl -fsSL https://ghfast.top/https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

irm https://ghfast.top/https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1 | iex

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hermes-agent.git

mkdir -p ~/.hermes
cp -r ~/hermes-agent ~/.hermes/hermes-agent

cd ~/.hermes/hermes-agent && bash scripts/install.sh

# Zsh 用户执行source ~/.zshrc
# Bash 用户执行（二选一）# source ~/.bashrc

安装完成后，运行hermes命令，你会看到一个配置向导界面。输入1并按回车，进入快速设置模式。

在这一步内，可以选择你想使用的 AI 模型提供商。

选择提供商后，系统会提示你输入 API 密钥，以Kimi提供商为例展示获取方式：

将复制的API Key贴入终端并敲击回车，然后选择Moonshot/Kimi-K2.6模型并敲击回车确认。

接下来会询问你想启用哪些工具。新手建议先启用基础工具：

web          # 网络搜索和网页提取
terminal     # 执行命令
file         # 读写文件
browser      # 浏览器自动化（可选）

全部配置完成后，就可以开始对话啦~

1、环境准备类问题（Windows 用户高发）

Windows 直接安装失败（未用 WSL2）

# 以管理员身份运行PowerShell，启用WSL2
wsl --install -d Ubuntu
# 安装后设置默认启动WSL
wsl --set-default Ubuntu

2、网络与资源下载问题（国内用户常见）

官方脚本下载失败（GitHub 访问受限）

Python 依赖安装超时（PyPI 访问慢）

pip install --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖包名

# 重新加载环境变量source ~/.bashrc  # 或~/.zshrc（根据Shell类型）# 或直接重启终端

版本不匹配（Python/Node.js 版本冲突）

# 手动创建虚拟环境并指定版本
python3.11 -m venv hermes-venv
source hermes-venv/bin/activate

# 删除残留文件并重新安装rm -rf ~/.nvm ~/.node-gyp
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
nvm install 18

pip uninstall -y pydantic pydantic-core
pip install pydantic==1.10.13

Hermes Agent 部署完毕并正常投产，全流程本地化搭建完成，核心组件运行无忧。这款源自 Nous Research 的智能体框架，支持任务驱动自主进化，场景适配性极强，还能在实操中自主积累经验、优化能力，精准贴合使用需求。即刻开启使用，依靠多工具协作与自主学习，轻松高效完成各类工作任务。

Hermes agent 安装教程3.0版：零基础2分钟一键部署全流程

人工智能

编程语言

开发工具

从零开始部署HermesAgent：一款具备自主学习能力的AI智能体。本教程详细指导Windows、macOS和Linux用户完成环境检查、安装配置及模型接入。核心亮点是AI能随使用自动总结方法、积累技能，处理效率持续提升。部署需准备大模型API密钥（推荐国内用户使用Kimi），支持WSL2、主流Linux发行版和macOS系统。完成配置后即可通过终端与智能体对话，利用网络搜索、文件操作等工具高效完成任务。

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