Hermes Agent 深度指南 06：实战——搭建你的第一个 AI 工作流

AIHermes工具教程自动化

这是 Hermes Agent 深度指南系列的第六篇，也是最后一篇。前五篇分别是入门指南、配置详解、Skills 系统、Cron 定时任务和多平台集成。

前五篇把 Hermes 的每个组件都拆开讲透了。但这就像你学会了发动机、变速箱、悬挂系统各自怎么工作——你还是不知道怎么把车造出来。

这篇就是把零件拼成整车的过程。我们从头搭建一个完整可用的 AI 工作流：每日 AI 资讯摘要。

为什么选这个场景

不是随便挑的。这个场景恰好需要用到 Hermes 全部核心能力：

  • Skills：定义摘要格式、信息源、筛选标准
  • Cron：每天早上 8 点自动触发
  • 多模型切换：搜索用便宜模型，摘要用强模型
  • Gateway：结果推送到 Telegram 和飞书

而且这个场景真的有用。我跑了三周，每天早上一杯咖啡的时间就能看完 AI 圈 24 小时内最重要的事，不用自己刷 Twitter、HN、Reddit、ArXiv。省下来的时间比我写这套东西花的时间多得多。

整体架构

先看全貌，知道每个组件在什么位置：

Hermes 工作流架构图

六个环节，环环相扣。下面逐个搭建。

第一步：创建 AI Digest Skill

Skill 是整个工作流的灵魂。它定义了 Hermes 要怎么搜、怎么筛、怎么写。

在 ~/.hermes/skills/ 下创建 ai-daily-digest.md：

# AI Daily Digest

生成每日 AI 领域重要资讯摘要。按固定格式输出中文摘要，
每条包含标题、一句话要点、原文链接。

## 信息源（按优先级）

1. Hacker News (news.ycombinator.com) — AI/ML 相关热帖
2. Reddit r/MachineLearning — 当日热门讨论
3. GitHub Trending — AI 相关仓库
4. ArXiv — cs.AI / cs.CL 当天新论文（选 3 篇最有价值的）

## 筛选标准

- 只收录 24 小时内的内容
- 优先选择有实质讨论的（HN 评论 > 50，Reddit 点赞 > 100）
- 论文只选有代码开源或方法有突破性的
- 略过纯营销文、币圈、NFT 相关内容

## 输出格式

\`\`\`
📡 AI 每日速递 — 2026年X月X日

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔥 头条
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1. 【标题】
   要点：一句话总结
   🔗 链接

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📋 必读
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
（3-5 条精选，格式同上）

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📄 论文速览
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
（1-3 篇，包含论文标题 + 核心贡献一句话）

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🛠 工具 & 开源
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
（1-3 个值得关注的仓库）
\`\`\`

## 执行流程

1. 依次访问 4 个信息源，使用 web_search 工具搜索
2. 按筛选标准过滤，保留 8-15 条候选
3. 按重要程度排序，选出头条 1 条 + 必读 3-5 条
4. 搜索论文和工具仓库
5. 按输出格式生成完整摘要
6. 保存到 ~/digests/YYYY-MM-DD.md
7. 将摘要文本返回（Gateway 会负责推送到各平台）

## 质量要求

- 每条要点必须是自己读过内容后总结的，禁止直接翻译标题
- 中文流畅自然，避免机翻腔
- 如果当天没有够格的内容，宁可少写不要凑数

这个 Skill 大约 300 行。因为 Hermes 采用渐进式加载，平时只占 ~100 token 的名字和简介，只有每天 8 点真正跑的时候才展开全部内容。

关键设计决策：我把输出格式写死在 Skill 里，而不是让每次动态决定。这让每天的输出保持一致，方便阅读。格式调整只需要改一次 Skill 文件。

第二步：配置 Cron 定时任务

Cron 配置在 ~/.hermes/profiles/default/cron/ 目录下。

创建 ai-digest-daily.yaml：

name: ai-daily-digest
schedule: "0 8 * * *"
enabled: true
timeout: 600

task: |
  请执行 ai-daily-digest 技能，生成今天的 AI 资讯摘要。
  
  要求：
  1. 严格按 Skill 定义的格式输出
  2. 摘要保存到 ~/digests/ 目录
  3. 完成后将完整摘要文本作为最终输出返回
  
  如果某个信息源暂时无法访问，跳过它并在摘要末尾注明。

delivery:
  platforms:
    - telegram
    - feishu
  feishu:
    webhook: "${FEISHU_AI_DIGEST_WEBHOOK}"
  telegram:
    chat_id: "${TELEGRAM_PERSONAL_CHAT_ID}"

几个要点：

  • schedule 0 8 * * *：每天早上 8 点。选这个时间是因为欧美的重要更新通常在午夜发布，北京时间早上已经可以看到完整情况。
  • timeout 600：给了 10 分钟。搜索多个信息源 + 模型生成摘要，实际通常 3-5 分钟完成，600 秒足够应对网络波动。
  • delivery.platforms：任务完成后，结果会交给 Gateway，由它负责推送到 Telegram 和飞书。

部署 Cron：

# 重启 Hermes 让 Cron 配置生效
hermes restart

# 手动触发一次测试
hermes cron trigger ai-daily-digest

第三步：Gateway 路由配置

确保 Gateway 的路由规则能让这个任务的结果到达正确的地方。

在 Gateway 配置中补充两条路由：

routes:
  # AI Digest → 个人 Telegram
  - match:
      source: cron
      task: ai-daily-digest
    deliver_to:
      - platform: telegram
        chat_id: "${TELEGRAM_PERSONAL_CHAT_ID}"
        format: markdown

  # AI Digest → 团队飞书群
  - match:
      source: cron
      task: ai-daily-digest
    deliver_to:
      - platform: feishu
        webhook: "${FEISHU_AI_DIGEST_WEBHOOK}"
        format: text

注意 Telegram 用了 markdown 格式，飞书用了 text。因为飞书的 Markdown 支持和 Telegram 有差异，我实测下来飞书用纯文本 + emoji 的排版效果更好。

为什么要两个平台都推送？ Telegram 给我自己看——轻量、手机通知、方便回溯。飞书推给团队——不需要他们装额外 App，在工作流里就能看到。同一个任务，不同交付渠道，Gateway 负责格式适配。

第四步：环境变量管理

上面用了 ${FEISHU_AI_DIGEST_WEBHOOK} 和 ${TELEGRAM_PERSONAL_CHAT_ID}，这些不能硬编码。

# 在 ~/.hermes/.env 中添加
export FEISHU_AI_DIGEST_WEBHOOK="https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxxxx"
export TELEGRAM_PERSONAL_CHAT_ID="-1001234567890"

然后确保 Hermes 启动时加载环境变量：

# 在 ~/.hermes/config.yaml 中
env_file: ~/.hermes/.env

第五步：测试与调优

手动触发第一次：

hermes cron trigger ai-daily-digest

第一次跑通常会暴露问题。我踩过的坑：

问题 1：搜索工具返回的是搜索引擎摘要，内容太短，没办法判断质量。

解决：在 Skill 里补充了具体指令——不要只看搜索结果摘要，打开链接读前 500 字再做判断。这增加了约 30 秒的处理时间，但摘要质量飙升。

## 重要指令补充
使用 web_search 获取列表后，对每条候选用 browser 工具
打开原文链接，读取前 500 字。基于实际内容做筛选和总结，
禁止只看搜索结果摘要就下判断。

问题 2：某些来源偶尔不能被访问。

解决：在 Skill 里加了一个容错规则。任何来源 3 次重试失败就跳过，在摘要末尾标注「今日 X 来源不可用」。同时增加了备用来源（Reddit r/artificial、Hugging Face Daily Papers），确保即使主力信源挂了也有产出。

问题 3：摘要太长，Telegram 单条消息装不下。

Telegram Bot 单条消息限制 4096 字符。解决方式是在 Gateway 层做分段：

deliver_to:
  - platform: telegram
    chat_id: "${TELEGRAM_PERSONAL_CHAT_ID}"
    format: markdown
    max_length: 3800        # 留点余量
    split: true             # 超长自动分段

运行效果

稳定运行三周后的实际数据：

指标数值
日均处理时间3 分 12 秒
日均收录条数8.3 条
人工阅读时间（之前）~45 分钟/天
人工阅读时间（现在）~5 分钟/天
错过重要信息率0（我验证了三周）
运行成功率93%（失败的那天是 HN 全站挂了）

最大的感受不是「省了 40 分钟」，而是信息摄入的确定性。以前刷资讯是随机的——打开 Twitter 看到什么是什么，经常漏掉重要东西。现在每天早上准时收到一份经过筛选的摘要，我知道该看的都看了。

扩展思路

这个工作流是一个起点。基于同样的模式，你可以搭建：

  • GitHub Star 监控：每天检查你关注的仓库有没有新 star/release，推送到 Telegram
  • 竞品动态跟踪：监控竞品官网/文档/博客更新，有变化立即通知
  • 服务器健康报告：结合 system metrics，每天生成服务器状态摘要
  • RSS 精选摘要：订阅 30 个技术博客，每天挑最有价值的 3 篇做总结

核心模式都一样：Skill 定义怎么做 + Cron 定义什么时候做 + Gateway 定义结果送到哪。换一个 Skill 文件，你就有了一个全新的自动化流程。

系列总结

六篇文章写完了。回顾一下我们构建的体系：

  1. 入门指南：Hermes 是什么、怎么装、怎么跑起来
  2. 配置详解：providers、模型选择、toolsets——让 Hermes 用上最强的模型和工具
  3. Skills 系统：把工作流写成可复用的 SOP，渐进式加载保证性能
  4. Cron 定时任务：你不在的时候 Hermes 也能自己干活
  5. 多平台集成：飞书、Telegram、Discord——一个实例覆盖所有场景
  6. 实战工作流：把上面所有东西串起来，造一辆能跑的车

这套东西不是「学会了一个新工具」。它是一个能持续运作的自动化系统。我每天早上收到 AI 摘要的时候才意识到——这个东西是真的在替我干活，不只是聊天。

而这一切是开源的、跑在你自己的机器上的、不依赖任何第三方 SaaS。

系列导航：01 入门指南 | 02 配置详解 | 03 Skills 系统 | 04 Cron 定时任务 | 05 多平台集成 | 06 实战工作流

Hermes Agent 深度指南系列完。下一个系列将聚焦 Python 自动化实战——从爬虫到数据分析，用代码解决真实的效率问题。