Hermes Agent橙皮书共读｜第四篇：落地场景开发｜MCP集成、多平台网关、自定义Skill开发

专栏系列回顾

第一篇：认知导论｜从 Harness 工程到 Hermes，五大核心概念厘清

第二篇：核心内核拆解｜五大支柱深度解析（Memory/Skill/Soul/Crons/自进化闭环）

第三篇：保姆级实战部署｜本地 / VPS 从零搭建 Hermes

本篇为第四篇：场景开发实战。

前置要求：已经完成第三篇部署，Hermes可以正常跑通CLI交互，理解Skill、Crons、Memory基础机制。

本篇重点：跳出单机终端CLI，做真实业务落地：自定义Skill开发、MCP协议对接、多平台网关、子Agent协同、定时任务业务实战，附带可运行Demo代码。
阅读提示：CLI仅适合调试；真正对外提供服务，需要网关、工具协议、业务Skill，也就是本篇要解决的问题。

0. 本篇前言：为什么不能只停留在CLI模式

CLI模式只适合开发者本地调试，存在3个落地硬伤：

只能人工在终端输入，无法被其他程序、机器人、业务系统调用；
没有标准化工具协议，外部工具很难接入Agent；
无法对外提供API，不能对接微信、钉钉、企业内部系统。

本篇围绕三个核心能力展开：

自定义Skill手动开发：不止让AI生成Skill，我们手写可控的业务技能；
MCP协议集成：对接外部工具、数据库、本地文件服务；
启动HTTP网关 + 子Agent协同 + Crons定时业务实战。

1. 深度理解Skill规范：手写自定义Skill

第三篇我们体验了AI自动生成Skill ，生产环境很多场景需要人工编写可控Skill，保证稳定性、可调试。

Hermes的Skill统一规范：xxx.skill.md，采用「元信息头 + 执行代码」两段式，存放于./skills目录，框架启动自动扫描加载。

Skill完整格式规范

markdown 复制代码

## skill_name: 文件重命名
## description: 技能描述，大模型依靠这个判断什么时候调用该技能
## params:
{
  "folder_path": {"type":"string","desc":"目标文件夹路径","required":true}
}
## author: human # human代表人工编写；auto代表AI自动生成
## version: 1.0.0

```python
# 业务执行代码
import os

def run(params):
    folder = params.get("folder_path",".")
    file_list = os.listdir(folder)
    return {"code":0,"data":file_list,"msg":"获取文件列表成功"}

if __name__ == "__main__":
    import sys
    import json
    input_params = json.load(sys.stdin)
    res = run(input_params)
    print(json.dumps(res,ensure_ascii=False))

复制代码

> 关键知识点
1. `params`：定义入参schema，大模型调用时会自动填充参数；
2. run函数**必须接收params字典**，返回标准json格式结果；
3. 标准输出只允许输出json，不要随意print调试信息，避免解析失败；
4. 保存到`skills/list_dir.skill.md`，框架重启后自动识别加载。

### 🧪Demo实战：手写读取目录Skill
把上面这份文件保存，回到CLI模式测试：
```powershell
python main.py --mode cli

输入指令：

复制代码

调用list_dir技能，查看当前项目config文件夹下全部文件

✅预期效果：Agent不再生成新skill，直接调用我们手写的技能，返回config目录下文件列表。

💡对比：自动生成Skill vs 人工手写Skill

类型	优点	适用场景
AI自动生成Skill	快速、无需编码，原型验证	探索性任务、临时一次性任务
人工手写Skill	稳定、可控、可版本管理	生产业务、高频调用、复杂逻辑

自进化闭环逻辑：Agent优先检索已有skill库，命中就直接调用；没有匹配技能，才触发AI生成新Skill存入库。
注意:关于 Skill可以看一下《Skill 蓝⽪书》

github.com/zhuyansen/skill-blue-book · agentskillshub.top/book/

2. MCP协议集成：打通外部工具生态

MCP：Model Context Protocol，模型上下文协议，统一Agent调用外部工具的标准协议。

Hermes支持作为MCP客户端，可以对接MCP服务：本地文件服务、数据库、浏览器、Git工具、自研业务接口。

2.1 修改.env开启MCP能力

env 复制代码

# MCP开关
ENABLE_MCP=true
MCP_CONFIG_PATH=./config/mcp_config.json

新建config/mcp_config.jsonMCP服务配置文件，示例：

json 复制代码

{
  "mcp_servers": [
    {
      "name":"local_file_server",
      "command":"npx",
      "args":["@modelcontextprotocol/server-filesystem","./workspace"]
    }
  ]
}

上面配置启动官方文件MCP服务，允许Agent读写workspace目录文件。
⚠️依赖：需要本地安装node环境，才能运行npx的MCP服务；如果你不想装node，可以使用python实现的MCP服务。

重启Hermes（CLI模式），启动日志会多出一行：

[INFO] MCP客户端初始化完成，已加载 1 个MCP服务

🧪Demo测试MCP文件服务

CLI输入：

复制代码

使用MCP工具，在workspace下面创建一个note.txt，写入内容：Hermes MCP测试成功

✅预期：Agent通过MCP协议调用外部文件服务完成写文件，而不是靠本地Skill。

核心区别

Skill：运行在Hermes进程内部，Python代码；
MCP工具：独立进程，跨语言，外部服务，能力复用，可以对接第三方成熟工具。

开发落地经验：简单逻辑写Skill；复杂、重量级外部工具，优先MCP。

3. 启动HTTP网关模式：对外提供API服务

前面一直用--mode cli，网关模式--mode api会启动HTTP服务，对外暴露OpenAI风格接口，其他程序可以调用Hermes。

3.1 .env网关配置追加

env 复制代码

# API网关配置
API_HOST=0.0.0.0
API_PORT=8000

VPS部署注意：安全组放行8000端口；不要直接公网裸奔，生产环境增加鉴权token。

PowerShell启动网关

powershell 复制代码

python main.py --mode api

启动成功日志：

[INFO] HTTP Gateway listen on 0.0.0.0:8000

🧪Demo：curl调用网关接口

PowerShell执行：

powershell 复制代码

Invoke-RestMethod -Uri "http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions" `
-Method Post `
-ContentType "application/json" `
-Body (@{
    model = "hermes-agent"
    messages = @(
        @{role="user";content="列出skills目录所有技能"}
    )
}|ConvertTo-Json)

返回结果：Hermes完整应答，内部自动走完Memory、Skill、Soul全链路。

网关价值：

可以对接钉钉、企业微信机器人、前端页面；
其他Python/Java业务服务通过HTTP调用Hermes智能体；
为后面子Agent调用打下基础。

4. 子Agent协同实战：多智能体分工

Hermes支持孵化子Agent，每个子Agent拥有独立Memory、独立Skill库、独立Soul人格配置，实现任务拆分。

简单调用示例（通过API网关发送请求）

json 复制代码

{
  "model":"hermes-agent",
  "messages":[
    {"role":"user","content":"孵化一个子Agent，名字file_helper，专门处理文件操作任务，当需要文件处理任务交给它完成"}
  ]
}

底层行为：

在memory下生成独立子Agent存储目录；
分配独立soul人格；
主Agent把文件相关任务路由转发给子Agent执行，结果返回主会话。

典型业务场景：

子AgentA：专门做代码分析；
子AgentB：专门做文档摘要；
主Agent负责理解用户需求，分配任务，汇总结果。

注意：子Agent会消耗更多token，不要无限制大量创建子Agent。

5. Crons定时任务业务实战

第三篇只是测试30秒打印hello，本篇做真实业务定时任务。

Crons本质：Agent持久定时任务，支持cron表达式，框架调度触发，自动执行Skill/MCP工具。

CLI输入指令创建定时任务：

复制代码

创建定时任务，每天22点，扫描workspace目录，统计全部md文档数量，将结果写入report.md

执行之后，任务定义文件生成到./crons/目录，调度器会按照cron表达式自动触发执行。

⚠️重要提醒

CLI进程退出，定时任务停止；线上环境必须以api网关常驻运行；
Cron任务执行日志输出到日志文件，方便排查定时任务失败；
不要写高频率短间隔定时任务，避免大量消耗LLM调用额度。

6. 落地开发常见踩坑汇总

Skill返回非标准JSON：会造成框架解析失败；调试时，直接单独运行skill的md里面python代码，看输出。
MCP服务启动失败：检查node/python环境，看MCP子进程报错日志。
网关公网访问不通：0.0.0.0监听，检查防火墙、VPS安全组端口放行。
子Agent记忆混乱：不同子Agent数据隔离，不要跨子Agent直接读取记忆。
Crons任务不触发：确认是api常驻模式，CLI模式进程关闭定时失效。

7. 本篇小结 & 下一篇预告

本篇从调试走向落地：

掌握Skill完整规范，可以手写业务技能，区分自动生成/人工编写两种模式；
通过MCP协议对接外部工具生态，突破Agent本地能力边界；
HTTP网关对外暴露API，打通外部系统；
子Agent任务分工、业务级定时Crons任务实战。

现在你的Hermes不再仅仅本地玩一玩，已经具备对接真实业务系统的全部基础。

下一篇：第五篇｜横向对比与深度思考｜边界、优劣、生产落地建议

会横向对比 Hermes vs OpenClaw / Claude Code；分析自进化Agent的固有局限；给出生产环境部署建议、风险控制、成本预估、未来拓展思路，为本专栏做收尾。