Skill: briefness/hermes-agent-skill (version 1.0.3)

--- name: Hermes Agent description: 突触式多智能体调度 + 主动记忆洞察 + GEPA 技能自进化 author: OpenClaw version: 1.0.3 tags: [hermes, multi-agent, scheduling, memory, evolution] --- # Hermes Agent Skill > Hermes 协议：极致的"执行效率"与"自我进化" ## 功能特性 - 🧠 **突触式多智能体调度**：100个Agent同时协同，通信成本降到最低，毫秒级分发 - 🧩 **主动记忆与自我建模**：自动提取用户偏好习惯，SQLite FTS5 全文检索快速翻旧账 - 🧬 **GEPA 技能自进化**：多次执行后自动提炼技能卡，越用越聪明 - ⚡ **极致轻量**：纯Python，零依赖，启动快内存占用低 - 🔧 **工程化友好**：完美集成 `sessions_spawn`，开箱即用 - 🔒 **隐私优先**：持久化默认关闭，数据存储完全可控 ## 安装 在 OpenClaw 中： ``` /install-skill https://github.com/你的仓库/hermes-agent-skill ``` 或者手动放到 `~/.openclaw/workspace/skills/` 即可。 ## 快速开始 ### 1. 导入 ```python from hermes_agent import ( hermes, # 核心路由器 hermes_workflow, # 工作流调度 hermes_sessions, # sessions_spawn 集成 hermes_insight, # 记忆洞察数据库 insight_extractor, # 洞察提取器 hermes_gepa, # GEPA 技能进化 hermes_skill_executor, # 带自进化的执行器 hermes_config # 全局配置（控制持久化开关） ) ``` ### 2. 多智能体任务分发 ```python # spawn 子智能体之后，自动注册 Hermes 订阅 hermes_sessions.on_agent_spawn( session_key="session-code-agent", agent_id="code-review-agent", hermes_topics=["task:code-review"] ) # 提交任务，自动分发给所有订阅了该类型的 Agent task_id = hermes_sessions.submit_task_to_agents( task_type="code-review", creator="user", session_id="main", payload={"pr": "https://github.com/openclaw/openclaw/pull/123"} ) ``` ### 3. 主动记忆用户洞察 ```python # 从对话提取洞察 insights = insight_extractor.extract_from_conversation( "我喜欢用 Python 写脚本，更快，不喜欢重型框架", context="对话上下文" ) # 存储 for ins in insights: hermes_insight.add_insight(ins) # 全文检索 results = hermes_insight.search_memory("Python") ``` ### 4. GEPA 技能自进化 ```python # 开始任务，自动记录 exec_id = hermes_skill_executor.start_task( "video-clip", {"input": "input.mp4", "start": 10, "end": 20} ) # 一步一步执行，自动记录 hermes_skill_executor.step("load-video", load_video, path) hermes_skill_executor.step("cut-segment", cut, start, end) result = hermes_skill_executor.step("export-video", export, output) # 完成，自动触发提炼 hermes_skill_executor.finish_task(True, result) # 几次之后自动生成技能卡 skill = hermes_gepa.get_skill_card("video-clip") print(f"推荐步骤: {skill.steps}") print(f"成功率: {skill.success_rate:.1%}") ``` ## 架构 ``` hermes.py # 核心路由器（突触式通信） ├─ hermes_config.py # 全局配置（持久化开关、隐私控制） ├─ hermes_openclaw.py # 工作流调度（任务/进度/完成） ├─ hermes_sessions_integration.py # sessions_spawn 自动集成 ├─ hermes_agent_insight.py # 主动记忆 + FTS5 全文检索 └─ hermes_skill_evolution.py # GEPA 技能自进化 ``` ## 控制参数（避免 token 浪费） GEPA 默认参数： - `min_success_samples = 2` - 最少 2 次成功才提炼 - `min_new_executions = 3` - 已有技能后新增 3 次才重新提炼 - `max_refines_per_task = 10` - 单个任务最多提炼 10 次 - `min_improvement = 0.05` - 成功率变化 < 5% 不提炼 自定义： ```python from hermes_skill_evolution import GEPASkillEvolution my_gepa = GEPASkillEvolution( min_success_samples=5, max_refines_per_task=5 ) ``` ## 数据存储 **默认关闭，需显式开启。** ``` # 方式一：环境变量 export HERMES_PERSISTENCE_ENABLED=true # 方式二：运行时代码控制 from hermes_agent import hermes_config hermes_config.set_persistence(True) ``` 开启后数据存储位置： - `~/.hermes/insights.db` - 洞察和记忆（SQLite FTS5） - `~/.hermes/skills.db` - 技能卡和执行记录 首次运行自动创建，不需要手动初始化。 ### 隐私控制参数 | 环境变量 | 默认值 | 说明 | |----------|--------|------| | `HERMES_PERSISTENCE_ENABLED` | `false` | 是否启用持久化（默认关闭）| | [REDACTED_SECRET] | `true` | 是否提取对话洞察 | | `HERMES_SENSITIVE_FILTER_ENABLED` | `true` | 是否自动过滤敏感信息 | | `HERMES_SESSION_LOG_LEVEL` | `summary` | fallback 日志级别：`off`/`summary`/`full` | | `HERMES_INSIGHTS_DB` | `~/.hermes/insights.db` | 洞察 DB 路径 | | `HERMES_SKILLS_DB` | `~/.hermes/skills.db` | 技能 DB 路径 | **敏感信息过滤**：自动过滤 API Key、密码、Token、私钥、证书、邮箱等。 ## 依赖 - Python 3.8+ - 不需要第三方包，SQLite 内置 ## 性能 测试数据（100 Agent，1000 条发布，49500 次投递）： - 平均单消息处理：**14 微秒** → 真·毫秒级分发 ## License MIT


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