1. 引言最近 Hermes Agent 在 AI 圈子里热度很高作为一个能自主规划、调用工具、执行复杂任务的智能体框架它让很多人看到了 AI Agent 落地的更多可能性。我也忍不住上手试了试从零开始安装配置最终成功把它接入了飞书机器人可以在飞书群里直接跟它聊天。这篇文章就把整个过程记录下来希望能帮到同样感兴趣的朋友。本文配套完整代码仓库GitHub - hermes-agent-feishu-demo含完整配置文件和启动脚本下面是 Hermes Agent 的整体架构图方便你理解各组件之间的关系发送消息Webhook 回调调用 LLM执行工具回复消息推送回复用户飞书飞书开放平台Hermes Agent 服务大语言模型 API外部工具搜索/代码/文件2. 什么是 Hermes Agent简单来说Hermes Agent 是一个基于大语言模型的智能体框架它具备以下核心能力自主规划给定一个目标它能自动拆解成多个子任务并规划执行步骤。工具调用支持定义和调用各种外部工具如搜索、代码执行、文件操作等。多轮交互能记住上下文在连续对话中逐步推进任务。可扩展可以方便地接入不同的 LLM 后端和消息平台。它的设计理念是让 Agent 像人类一样思考、行动和反思而不是简单地一问一答。2.1 核心工作流程Hermes Agent 的工作流程可以用下图概括是否接收用户输入任务规划器需要工具调用工具获取结果生成回复输出给用户2.2 技术栈组件技术选型说明LLM 后端OpenAI / Claude / 本地模型支持 OpenAI 兼容接口消息平台飞书 / Slack / Discord通过适配器模式接入工具框架自定义工具注册机制基于 Pydantic 做参数校验存储SQLite / Redis会话记忆与状态持久化3. 环境准备在开始之前需要准备好以下环境Python 3.10推荐使用 3.11 或 3.12。Git用于克隆项目代码。一个 LLM API Key我使用的是 OpenAI 兼容接口也可以是本地部署的模型。飞书开发者账号用于创建飞书机器人应用。4. 安装 Hermes Agent参考截图4.1 克隆项目gitclone https://github.com/your-org/hermes-agent.gitcdhermes-agent注意这里用的是示例地址实际请以官方仓库为准。克隆完成后项目目录结构如下hermes-agent/ ├── agent/ # Agent 核心逻辑 │ ├── planner.py # 任务规划器 │ ├── executor.py # 任务执行器 │ └── tools/ # 工具注册目录 ├── platform/ # 平台适配层 │ ├── feishu/ # 飞书适配器 │ ├── slack/ # Slack 适配器 │ └── discord/ # Discord 适配器 ├── config/ # 配置文件 │ ├── settings.py # 配置加载 │ └── .env.example # 环境变量模板 ├── run.py # 启动入口 ├── requirements.txt # Python 依赖 └── Dockerfile # Docker 部署文件4.2 创建虚拟环境并安装依赖python-mvenv venvsourcevenv/bin/activate# Windows 用 venv\Scripts\activatepipinstall-rrequirements.txt如果安装过程中遇到依赖冲突可以尝试使用pip install --upgrade pip升级 pip 后再试。安装完成后可以用以下命令验证依赖是否完整# 查看已安装的核心依赖pip list|grep-Eopenai|fastapi|uvicorn|feishu# 预期输出示例# openai 1.30.0# fastapi 0.115.0# uvicorn 0.30.0# lark-oapi 1.3.0如果缺少某个依赖可以单独安装pipinstalllark-oapi# 飞书 SDK4.3 配置环境变量在项目根目录创建一个.env文件填入以下内容LLM_API_KEYsk-your-api-key-here LLM_BASE_URLhttps://api.openai.com/v1 LLM_MODELgpt-4o-mini # 飞书配置 FEISHU_APP_IDcli_xxxxxxxxxxxx FEISHU_APP_SECRETyour-app-secret FEISHU_BOT_NAMEHermes助手5. 配置飞书机器人要让 Hermes Agent 接入飞书需要先在飞书开放平台创建一个应用。5.1 创建飞书应用登录 飞书开放平台。点击「创建应用」→「企业自建应用」。填写应用名称如「Hermes 助手」和描述。创建成功后在「凭证与基础信息」页面获取App ID和App Secret。5.2 配置机器人能力在应用详情页进入「添加能力」→「机器人」启用机器人能力。在「事件与回调」→「事件配置」中添加以下事件im.message.receive_v1接收消息配置回调地址格式为https://your-domain.com/webhook/feishu后面会启动服务。5.3 发布应用在「版本管理与发布」中创建一个新版本。填写版本号如 1.0.0和更新说明。提交审核企业自建应用通常秒过。审核通过后在企业管理后台添加该应用。6. 启动 Hermes Agent 服务6.1 启动主服务python run.py--modefeishu启动后你会看到类似这样的日志INFO: Started server process [12345] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:80006.2 配置 Webhook 回调如果你在本地开发需要使用内网穿透工具如 ngrok、frp将本地服务暴露到公网ngrok http8000得到公网地址后回到飞书开放平台将回调地址更新为https://your-ngrok-url.ngrok.io/webhook/feishu。7. 在飞书里跟 Hermes Agent 聊天一切就绪后打开飞书找到刚才添加的机器人「Hermes 助手」就可以开始对话了。7.1 基础对话直接发送消息Agent 会理解你的意图并给出回复我帮我查一下今天的天气 Hermes 助手好的我来查询今天的天气。请稍等... [正在调用天气查询工具...] Hermes 助手今天北京天气晴朗气温 25-32°C适合户外活动。7.2 复杂任务它还能处理更复杂的多步骤任务我帮我写一篇关于 AI Agent 的 500 字介绍然后翻译成英文 Hermes 助手好的我先写中文介绍再翻译成英文。 [正在调用写作工具...] [正在调用翻译工具...] Hermes 助手已完成以下是中文介绍和英文翻译 [内容展示]7.3 群聊模式把机器人拉进飞书群它就能在群里使用Hermes 助手 帮我们整理一下今天会议纪要的要点8. 常见问题与排错8.1 飞书机器人不回复检查.env中的FEISHU_APP_ID和FEISHU_APP_SECRET是否正确。确认回调地址在飞书开放平台配置正确且服务已启动。查看服务端日志看是否有报错信息。8.2 LLM 调用失败确认 API Key 有效且余额充足。检查LLM_BASE_URL是否正确尤其是使用代理或本地模型时。尝试在命令行中直接调用 API 测试连通性。8.3 工具执行超时某些工具如网页搜索可能耗时较长可以在配置中调整超时时间。检查网络连接是否稳定。9. 总结从安装到成功在飞书里跟 Hermes Agent 聊天整个过程比想象中顺利。它的规划能力和工具调用机制确实让人印象深刻尤其是在处理多步骤任务时能自动拆解并逐步执行体验非常流畅。如果你也在探索 AI Agent 的落地场景不妨试试 Hermes Agent 飞书的组合说不定会有惊喜。后续我还会分享更多关于自定义工具、接入私有知识库的玩法欢迎关注。Happy coding