OS:windows11 WSL2容器:Docker Desktop镜像:ghcr.io/deepflowio/rust-build:1.18(根据时间采用最新的)代码版本:v6.2.62 启动构建环境本地先准备先下载好代码 name=dfbuild --network=host -v e:/deeflow:/deepflow -itd ghcr.io/deepflowio/rust-build:1.18 /bin/sh3 构建Agent cargo/configRUSTFLAGS="-D warnings" && cargo build --release && cargo build --release --bin deepflow-agent-ctl 由于DeepFlow的Agent是采用Rust编写的,所以最终生成的文件中不会包含eBPF内核态的elf文件,因为字节码已经编译链接到Agent的二进制文件中,这也是Rust的优势。
Hermes Agent本地部署完全指南:从零到一,手把手教你“养马”(附完整案例) Hermes Agent(爱马仕)是2026年最火的AI智能体项目,GitHub星标突破6.6万,登顶全球编程应用榜首 关键词:Hermes Agent、爱马仕、本地部署、WSL2、AI智能体、自我进化、微信接入、模型配置标签:#HermesAgent #爱马仕 #本地部署 #AI智能体 #WSL2 #微信机器人 写在前面 :Hermes Agent是什么? 为什么值得本地部署? 优势说明数据隐私所有对话记录、记忆、技能文件存储在本地,不上传云端成本可控可接入本地Ollama模型,零API成本;或选择低成本API7×24小时运行部署在本地服务器或NAS上,全天候待命完全掌控可自由修改配置
Hermes Agent新手入门教程:从零开始,手把手教你“养马”(附完整案例) 2026年,AI Agent赛道最火的不是OpenClaw,而是Hermes Agent(爱马仕)。 Hermes Agent是什么? 第一部分:准备工作(10分钟)1.1 选择部署方式Hermes Agent不依赖本地电脑,推荐部署在云服务器上,实现7×24小时在线。 以下是三种主流方案: 部署方式成本难度适合人群阿里云轻量应用服务器38-199元/年★☆☆☆☆新手首选,零代码部署阿里云计算巢约0.254元/小时★☆☆☆☆短期体验、弹性使用本地部署(WSL2 )免费★★★☆☆技术爱好者、本地测试 新手推荐:选择阿里云轻量应用服务器,预装Hermes Agent镜像,买完就能用,不用自己配环境。
agent是一款开源的智能化运维代理工具,能够对接本地或云端的大语言模型(LLM),通过自然语言交互自动执行监控配置、数据查询、性能分析等任务。 本文档详细介绍如何通过LM Studio调用本地部署的Google Gemma4开源大模型,配置Hermes agent,实现对Zabbix监控系统的智能化操作,提升运维管理效率。 格式的 API 端点,记录该链接,后续用于 Hermes agent 配置,如下图: 后台操作系统请求LM Studio中提供的本地模型接口,获取支持的大模型信息,如下图: 三、Hermes agent ,如下图: 配置对接LM Studio中提供的本地大模型,如下图: 执行Hermes agent配置查看命令: hermes config Hermes agent配置信息如下图: 4.2 测试连接 更换其他大模型:Hermes agent支持 OpenAI API 格式的任何模型(包括 GPT-4、Claude、本地 Ollama 等)。
摘要:本文通过一个从零构建的本地编程助手Agent项目,详解FunctionCalling如何与ReAct(推理-行动)模式协同工作,实现大模型对文件系统的增删改查操作。 在讲概念之前,先讲一个代码样例(github地址:https://github.com/coder-sswdg/myAIAgent/tree/main),该样例是作者从0开始创建的一个本地编程Agent def main(): """ 主函数:启动交互式命令行界面 """ print(" 欢迎使用本地编程助手 Agent") #print("输入您的需求,例如 = simulate_llm(messages) print(f" Agent:{agent_response}") # 检查是否已有最终答案 if " 理解了这一点,也就可以理解为什么同样的功能,针对不同的Agent都需要挨个实现一遍,因为Function就在Agent内部。
展开代码语言:BashAI代码解释brewinstallpython@3.12node步骤2:一键安装HermesAgent展开代码语言:BashAI代码解释curl-fsSLhttps://hermes-agent.org sudoaptupgrade-ysudoaptinstall-ypython3.12python3.12-venvnodejsnpmgitripgrep步骤2:一键安装展开代码语言:BashAI代码解释curl-fsSLhttps://hermes-agent.org sudoaptupgrade-ysudoaptinstall-ypython3.12python3.12-venvnodejsnpmgitripgrepcurl-fsSLhttps://hermes-agent.org hermesinithermesstart验证安装展开代码语言:BashAI代码解释hermes--version#查看版本hermesstatus#检查运行状态hermeschat#进入交互式对话升级到云端本地安装适合体验和开发场景 建议先用curl-fsSLhttps://hermes-agent.org/install.sh|less审查脚本内容。Q2:安装后配置文件在哪里?
ClaudeCode架构拆解:一个本地agent运行时很多人把ClaudeCode当成一个终端里的codingagent,但从这批源码材料看,它更接近一套分层完整的本地agent运行时。 它更像一套终端优先的本地应用,前面是一层TUI,后面是一整套agent运行时。 bridge/和remote/说明它已经不只是本地REPL源码里至少能看出两套不同的远端栈:bridge/这是把本地机器变成远端控制worker的那层。 “本地机器被远端控制”remote/是“本地客户端连接远端session”而它们最后还要回到同一套工具语义和权限语义上。 这也是为什么ClaudeCode的产品边界已经不是单一本地REPL了。
一、QClaw技术定位与核心架构概述QClaw基于OpenClaw开源框架封装,是腾讯电脑管家推出的轻量化本地AI智能体,核心技术定位为「本地执行+微信直连+隐私计算」,解决传统AIAgent部署门槛高 模型适配:轻量任务(文件重命名、简单查询)使用本地内置模型;复杂任务(代码生成、多步骤编排)可切换至企业私有模型,平衡效率与精度。 、传统云AIAgent与实在Agent企业版的技术差异,为企业选型提供参考:对比维度QClaw本地部署传统云AIAgent实在Agent企业版数据安全本地执行,零数据上传数据需上传云端,存在出境风险支持本地 开发成本高低代码技能开发,适配企业复杂跨系统场景选型建议:小型企业优先选择QClaw标准部署,快速落地轻量化AI自动化;中型企业可采用QClaw+私有模型组合,平衡部署效率与数据安全;大型企业可考虑实在Agent 六、技术总结QClaw本地部署的核心优势在于「零代码、本地执行、微信直连」,大幅降低了AIAgent在企业的落地门槛,适合非核心业务场景的自动化试点。
OpenClaw 这玩意儿,在 Windows 上的原生兼容性,说难听点,基本没法用。官方明确建议 Windows 用户通过 WSL 来安装,原生 PowerShell 安装虽然能跑,但开发者自己都不推荐,因为不稳定。
在Ubuntu终端中粘贴并运行:展开代码语言:BashAI代码解释curl-fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent 配置完成后,你可以通过hermes命令直接与Agent对话,测试其基本功能。避坑提示:网络问题:如果curl命令卡住或失败,很可能是网络问题。请确保你的WSL2能正常访问GitHub。
Mistral AI 是一家位于法国的人工智能初创公司,成立于 2023 年 4 月。由曾在 Google DeepMind 工作的 Arthur Mensch,以及曾在 Meta AI 工作的 Guillaume Lample 和 Timothée Lacroix 共同创立。
为什么要纯本地运行? 虽然云端API(如DeepSeek、Claude)很方便,但有些场景需要完全本地化:安全合规:处理敏感数据,不允许数据离开本地网络网络受限:部署在内网环境或网络不稳定的地区零成本:不想花一分钱API费用隐私极客 ───────────────────────┐│你的电脑/服务器││││┌──────────────┐┌──────────────┐│││HermesAgent│──│Ollama││││││(本地模型 ollamapullqwen2.5:7b#如果内存充足(16GB+)ollamapullqwen2.5:32b步骤3:安装HermesAgent展开代码语言:BashAI代码解释curl-fsSLhttps://hermes-agent.org :Telegram等在线平台无法使用,但WebUI仍可在内网访问系统时间需同步:Cron定时任务依赖准确的系统时间混合模式也可以配置"混合模式"——简单任务用本地模型,复杂任务用云端API:展开代码语言
关注腾讯云开发者,一手技术干货提前解锁 01 Clawdbot 技术方案 Clawdbot(现名 OpenClaw) 是一个 Local-First (本地优先) 的 AI Agent 运行时环境,旨在将大模型 (LLM)的能力与用户的本地系统、工具链和通讯软件深度结合。 不同于沙盒化的Agent,它可以真正管理文件、运行脚本、部署代码。 私有记忆 (Privacy-First Memory): 基于 sqlite-vec + 本地 Markdown 文件。 子 Agent 在独立上下文中运行,完成后回调主 Agent。 clawdbot这套方案,严重依赖模型能力和上下文能力; query: 大白是谁 本地模型:已经忘记了大白 云端大模型:自己会读USER.md,继续理解用户 Query: 小白是谁 本地模型:已经忘记了小白
导语: 谁说强大的 AI Agent 只能在 Linux 上运行? 本指南将手把手带你完成从 零配置 WSL2 到 成功部署 Hermes Agent,再到 接入飞书机器人 的全过程。 配合 WSL2,你甚至能以 5 美元/月 的成本(本地 PC + 免费模型 API)养一个 7×24 小时在线的数字员工! ⚠️ 重要前提:为什么必须用 WSL2? 加入 Hermes Agent 中文社区,获取最新插件和最佳实践! 本文是 Hermes Agent 的“能跑起来”阶段。 但真正的生产力革命,在接下来3篇: 5分钟定位线上故障:Agent 自动拉取 Prometheus 日志 + 关联告警,生成根因报告(附可运行脚本) 周报0人工:每周一早8点,Agent 自动汇总代码提交
本指南通过使用WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)与Dify构建本地化的AI应用开发平台。 项目可通过本地方式轻松与其他Windows工具(如IDE、Office工具)进行配合,大大提高效率。WSL2提供了完整的Linux内核支持,可流畅运行Docker及相关容器化工具。 (二)核心组件解析Dify:可视化LLM应用开发平台Dify是开源的 LLM 应用开发平台,提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力,轻松构建和运营生成式
主要讲的是如何选取Agent主流框架的逻辑。 讨论了两种路径,workflows和agent。 我理解大概率是为了Agent而Agent所找的一个所谓具有代表性的例子吧。 而且你现在用Agent,未来扩展性也是一个问题。 业务想要扩展一个新的场景逻辑,你敢直接用Agent承接吗? 有人说,我们会在Agent上线之前,充分评估模型,确保Agent可以适配新的业务场景需求。 但是业务不会等你Agent ready之后再开量啊。 而Agent更适合人机协作,比如AI Coding或其他chatbot,因为有个人在旁边可以为Agent的不可控进行兜底。 大家用Agent的目的很多时候并不是从第一性原理出发,很多时候都是为了Agent而Agent,想一想Agent真的比workflow好吗?
Ollama[1] 是一个开源应用程序,允许你在MacOS、Linux和Windows上使用命令行界面本地运行、创建和分享大型语言模型。 •成本效益:在本地运行模型意味着你不需要承担云端费用。你的钱包会感激你。•隐私:使用 OLLAMA,所有数据处理都在你的本地机器上进行。这是用户隐私的一大胜利。 , 允许委派=False, llm=llm, 详细=True ) 内容编辑代理 editor = Agent( 角色="编辑", 目标="编辑给定的博客文章,使其符合" "组织 'https , agent=planner, ) 创建写作任务 write = Task( description=( "1. 使用内容计划撰写一篇引人入胜的博客文章,主题为{topic}。 , agent=writer, ) 创建编辑任务 edit = 任务( 描述=("校对给定的博客文章,检查 " "语法错误和 " "与品牌声音的一致性。")
本地部署的话,哪个更省心?哪个更适合我的需求?这篇文章从本地部署的角度,把两者的安装难度、资源消耗、能力边界、适用场景全部拆开揉碎。看完你就知道:你是该“养马”还是该“养虾”。 关键词:HermesAgent、OpenClaw、本地部署、AI智能体、自我进化、多Agent协作、Python、TypeScript、WSL2、Ollama标签:#HermesAgent#OpenClaw 第一部分:本地部署难度对比——谁更简单? 第二部分:技术架构与资源消耗对比2.1技术栈对比对比项HermesAgentOpenClaw编程语言Python(轻量、易读)TypeScript(工程化)架构风格单核心Agent驱动Gateway+编排 场景3:本地模型+隐私优先需求:完全离线运行,数据不上云,用Ollama跑本地模型。
我写技术文章基本是固定流程:VS Code 里用 Markdown 写正文,截图/流程图都丢到本地目录下,本地预览一切正常。 先说结论:这个流程应该被AI“技能化”,也就是现在很火的Agent Skills 我后来不再纠结“有没有更好用的图床插件”,而是换了一个角度看这件事: 这不是工具问题,而是流程问题。 ,发布直接翻车) 非常适合做成一个“可复用技能(Agent Skill)”。 Agent Skills 是怎么介入的? 我给这件事下了一个明确目标: 一句话,完成整篇 Markdown 的图片替换。 本地搭建 PicList,并注册 Cloudflare R2,先打通手动上传图片的链路,这个过程可以直接问AI搞定,我就是这么做的 再把“图片替换”做成你的第一个 Agent Skill,让大模型来调用
最近被Hermes Agent种草了,翻了一圈教程——好家伙,全是Linux/macOS的,Windows用户仿佛不存在。行吧,自己动手。 折腾了两天,踩了三个坑,终于跑通了。 二、在 WSL2 里安装 Hermes Agent 现在操作环境切换到了 WSL2 的 Ubuntu 终端 1.一键安装脚本 在 Ubuntu 终端中粘进去跑就行(Linux / macOS同理): curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash 这个脚本会自动搞定