27 · 批量处理——大规模自动化任务张鹏接到了公司的一个任务：需要生成 200 条高质量的对话轨迹（Trajectory），用于训练一个垂直领域的 AI 模型。手动一条一条生成，以他的速度至少需要一周。但如果能用 Hermes 的批量处理能力，把单次对话变成流水线，把人力操作变成自动化流程，这个任务可能半天就搞定。这正是批量处理的用武之地。一、批量处理适用场景批量处理指的是让 Hermes 按照预先设定的参数和模板，自动执行大量相似任务的过程。它不是简单的重复，而是带有配置化、可并行、可追踪特点的工业化操作。适合批量处理的典型场景包括：训练数据生成：为模型微调生成海量的问答对、对话轨迹或指令数据。这是目前最主流的应用场景，因为高质量训练数据的稀缺性使得自动生成极具价值。大规模内容生产：批量生成产品描述、SEO 文章、邮件模板等内容。每个样本使用不同的种子参数（如产品名、目标受众），确保内容多样性。测试用例生成：为软件项目批量生成单元测试或集成测试用例，覆盖不同的边界条件。评估数据集构建：生成用于评估模型性能的标准测试集，每个样本附带预期输出。批量处理的核心优势在于：人力只做一次模板设计，机器完成剩下的全部重复劳动。二、配置批量参数在进行批量处理之前，需要配置一系列参数来精确定义任务的行为。workers（并发数）：指定同时运行的 Agent 实例数量。如果你的机器性能强劲且 API 没有并发限制，可以设置较高的数值（如 8-16）。反之，保守一点设为 2-4，避免触发 Provider 的速率限制。batch:workers:4batch_size（批次大小）：定义一次批量任务中包含的总任务数。设置 100 意味着生成 100 个独立样本。每个样本由独立的 Agent 实例处理，互不干扰。