学习路径
Hermes Agent 可以做很多事: 既能当 CLI 助手，也能做 Telegram/Discord bot、任务自动化、强化学习训练等等。这一页会根据你的经验水平和使用目标，帮你判断该从哪里开始、接下来该读哪些文档。
如何使用本页
- 已经清楚自己的阶段？ 直接跳到经验层级表，按对应层级的推荐顺序阅读。
- 有明确目标？ 直接看按使用场景，找到符合你场景的那一项。
- 只是想先扫一眼？ 查看核心功能速览表格，快速了解 Hermes Agent 能做什么。
按经验层级
| 级别 | 目标 | 推荐阅读 | 预计耗时 |
|---|---|---|---|
| 初学者 | 完成安装并跑起来，进行基础对话，使用内置工具 | 安装 → 快速开始 → CLI 用法 → 配置 | 约 1 小时 |
| 进阶 | 配置消息 bot，使用记忆、定时任务（Cron）、技能等进阶能力 | 会话 → 消息平台 → 工具 → 技能 → 记忆 → 定时任务（Cron） | 约 2-3 小时 |
| 高级 | 构建自定义工具、创建技能、用 RL 训练模型，并参与项目贡献 | 架构 → 添加工具 → 创建技能 → RL 训练 → 参与贡献 | 约 4-6 小时 |
按使用场景
选择最符合你目标的场景。每一项都会按推荐顺序链接到对应文档。
"我想把它当成 CLI 编码助手"
把 Hermes Agent 当成一个交互式终端助手，用来编写、审查和运行代码。
提示
你可以通过上下文文件把文件直接带入对话。Hermes Agent 能在你的项目中读取、编辑并运行代码。
"我想要一个 Telegram/Discord bot"
把 Hermes Agent 部署成你常用消息平台上的 bot。
完整的项目示例可参考：
"我想自动化任务"
安排定时任务、运行批处理作业，或者把多个 agent 动作串起来。
提示
定时任务（Cron jobs）可以让 Hermes Agent 按计划执行任务，例如每日摘要、周期性检查和自动报告，而不需要你一直在线。
"我想构建自定义工具 / 技能"
用你自己的工具和可复用技能包来扩展 Hermes Agent。
提示
工具是 agent 可直接调用的单个函数。技能则是由工具、提示词和配置打包而成的组合。建议先从工具开始，再逐步发展到技能。
"我想训练模型"
借助 Hermes Agent 内置的 RL 训练流水线，用强化学习微调模型行为。
提示
当你已经理解 Hermes Agent 如何处理对话和工具调用时，RL 训练效果会更好。如果你还是新手，建议先走完初学者路径。
"我想把它当成 Python 库使用"
以编程方式把 Hermes Agent 集成到你自己的 Python 应用里。
核心功能速览
还不确定有哪些能力？下面这张表可以帮你快速建立整体印象：
| 功能 | 作用 | 链接 |
|---|---|---|
| 工具 | agent 可调用的内置工具（文件 I/O、搜索、shell 等） | 工具 |
| 技能 | 可安装的插件包，用于扩展新能力 | 技能 |
| 记忆 | 跨会话持久保留的记忆 | 记忆 |
| 上下文文件 | 将文件和目录带入对话上下文 | 上下文文件 |
| MCP | 通过 Model Context Protocol 连接外部工具服务器 | MCP |
| 定时任务（Cron） | 安排周期性 agent 任务 | 定时任务（Cron） |
| 委派 | 生成 sub-agent 并行工作 | 委派 |
| 代码执行 | 运行可程序化调用 Hermes 工具的 Python 脚本 | 代码执行 |
| 浏览器 | 网页浏览与抓取 | 浏览器 |
| Hooks | 事件驱动的回调与中间件 | Hooks |
| 批处理 | 批量处理多份输入 | 批处理 |
| RL 训练 | 通过强化学习微调模型 | RL 训练 |
| 大模型提供商（provider）路由 | 在多个 LLM 大模型提供商（provider）之间路由请求 | 大模型提供商（provider）路由 |
接下来读什么
根据你当前所在的阶段：
- 刚完成安装？ → 去快速开始跑通你的第一次对话。
- 已经完成快速开始？ → 继续阅读CLI 用法和配置，开始自定义配置。
- 已经熟悉基础能力？ → 继续探索工具、技能和记忆，释放 agent 的完整潜力。
- 准备给团队使用？ → 阅读安全和会话，了解访问控制与对话管理。
- 准备自己构建？ → 直接进入开发者指南，理解内部机制并开始贡献。
- 想看真实案例？ → 去指南区域查看实战项目与使用技巧。
提示
你不需要把所有内容都读完。只要选择符合自己目标的路径，按顺序读下去，很快就能上手。如果之后要找下一步，也可以随时回到这一页。