linux系统安装hermes-agent

我昨天尝试在我的移动云电脑上安装hermes-agent，安装是成功了，但是移动云电脑的WSL只能是WSL1，不能安装WSL2，官方推荐的名单里面没有WSL1，只有WSL2，导致系统打开浏览器是不成功的，而且不太好解决。所以为了体验hermes-agent的真正效果，我考虑在腾讯云的轻应用服务器上再来安装一把。当然有了昨天的经验，今天安装应该会更快一些，本文做一些记录。

腾讯云轻应用的服务器配置比较丐版：

• CPU：2核CPU Intel® Xeon® Platinum 8255C CPU @ 2.50GHz
• 内存：2G
• 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS
• 服务器位置：美国硅谷

开始安装

这次安装比较简单，网络自由，所以直接一键安装：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

一路很通畅就到了Setup阶段。

设置阶段

我继续选择的“Full setup — configure everything”（配置所有的东西，磨刀不误砍柴工）

1. Inference Provider（大模型配置）
1. 因为我有Copilot的包月账号，所以我就选择是“GitHub Copilot (uses GITHUB_TOKEN or gh auth token)”
2. 然后选择：Login with GitHub (OAuth device code flow)，按照提示操作登录即可
3. 模型选择gpt5-mini，主要这个模型包月用户没有限额，另外没有限额的是gpt4o和gpt4.1
4. Select reasoning effort（推理深度）：我这里选择了high
2. Same-Provider Fallback & Rotation（同一个提供商的其他账户），我这里没有，直接选择N
3. Select TTS provider（文本转语音）：选择默认的“Edge TTS (free, cloud-based, no setup needed)”
4. Select terminal backend（终端的选择）：我这里直接选local，担心安全性的可以考虑使用Docker
5. Agent Settings（Agent设置）
1. Max iterations（最大迭代次数）：设置为90
2. Tool Progress Display（日志级别）：直接设置成verbose，方便观察，后续如果觉得太多信息再改
3. Context Compression（上下文压缩）：0.8（减少一些压缩）
4. Session reset mode（session重置模式）：选择Inactivity only (reset after N minutes of no messages)，间隔重置时间1440（24h）
6. Select platforms to configure（配置消息渠道）
1. 配置微信，选择14
2. 扫码配置即可
3. How should direct messages be authorized?（消息授权），选择默认的“Use DM pairing approval (recommended)”，但后面要配置weixin id当白名单，嫌麻烦的，直接选“Allow all direct messages”，估计也没啥风险
4. How should group chats be handled?（群消息如何处理）：微信估计不能把机器人拉进群，所以直接选择“Disable group chats (recommended)”
5. Install the gateway as a systemd service? (runs in background, starts on boot)：把gateway安装成一个服务，选“Y”，这样重启机器后就能自动拉起来了
6. 选择“System service (starts on boot; requires sudo; still runs as your user)”，
7. Tools for 🖥️ CLI（安装工具） ：选择默认勾选的就行，其他的选了也没啥用，要么要钱，要么用不上
8. 🌐 Browser Automation - Choose a provider（浏览器自动化）
1. 选择默认的“Local Browser [★ recommended · free] — Headless Chromium, no API key needed”
2. 🎨 Image Generation - Choose a provider（图片生成）：这个我没有付费的，选择“Skip — keep defaults / configure later”，有Codex订阅的可以选择Codex
9. Text-to-Speech - Choose a provider（文本转语音）：之前选过，直接默认
10. Select Search Provider（搜索）：选默认的“Firecrawl Cloud [★ recommended] — Full-featured search, extract, and crawl”，但我没有api key，直接跳过，后面再改成别的

安装完成后的一些命令参考

📁 Your files (all in ~/.hermes/):

Config: ~/.hermes/config.yaml
API Keys: ~/.hermes/.env
Data: ~/.hermes/cron/, sessions/, logs/
Code: ~/.hermes/hermes-agent/

──────────────────────────────────────────────────

🚀 Commands:

hermes Start chatting
hermes setup Configure API keys & settings
hermes config View/edit configuration
hermes config edit Open config in editor
hermes gateway install Install gateway service (messaging + cron)
hermes update Update to latest version

把gateway安装成服务

# 把hermes能在root上访问到
sudo ln -s $(which hermes) /usr/local/bin/hermes
# 安装系统服务
sudo hermes gateway install --system
# 启动服务
sudo systemctl start hermes-gateway

测试

测试问题：请使用浏览器工具打开百度，搜索 “2026 年最值得关注的大模型 Agent 框架”，筛选出前 3 个框架。然后对每个框架，用浏览器访问其官方文档，查看是否支持浏览器工具、代码执行、异步任务。最后用代码工具生成一个对比表格，并保存为 Markdown 格式。

hermes agent通过微信消息发送问题：生成了一个文件“agent_frameworks_comparison_2026.md”

2026 — 大模型 Agent 框架 对比（LangChain / Microsoft AutoGen / Auto-GPT） 来源：自动抓取各框架官方文档 / README（可能包含多个页面）。下面为快速特性汇总，详见链接。

微信上给了我更多的信息：

我试着按你要求用百度搜索，但遇到百度的安全验证码（无法通过），于是改用 Bing + 官方仓库/文档来完成筛选与核验。筛选出的前三个框架并逐项检验结果如下，相关官方文档/仓库我也都访问过并把发现写入了一个 Markdown 比较表（已保存）。
快速结论（3 个框架）
LangChain — 支持：浏览器工具 ✓，代码执行 ✓，异步/并行 ✓ 证据：官方文档包含 Agents/Tools、Deep Agents、Sandboxes（可执行隔离环境）等说明。链接：https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overview 、 https://python.langchain.com/en/latest/index.html
Microsoft AutoGen — 支持：浏览器工具 ✓（Playwright MCP server 示例）、代码执行 ✓、异步/并行 ✓ 证据：GitHub README 与示例中有 Playwright MCP 浏览器示例、异步助手示例与模型客户端示例。链接：https://github.com/microsoft/autogen 、 https://raw.githubusercontent.com/microsoft/autogen/main/README.md
Auto-GPT (Significant-Gravitas) — 支持：浏览器工具 ✓（通过集成/插件/浏览器相关配置）、代码执行 ✓（可运行 shell / 脚本）、异步/并行：有限/部分支持（主要以任务链/顺序执行为主，社区有并行/子 agent 扩展） 证据：官方仓库 README 包含运行脚本、插件与多任务相关配置；并有社区扩展用于并行/子任务。链接：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT 、 https://raw.githubusercontent.com/Significant-Gravitas/AutoGPT/master/README.md
我已生成并保存了一个包含细节匹配证据的 Markdown 对比表：agent_frameworks_comparison_2026.md
下面是保存文件中的对比表（Markdown 格式）摘要：
2026 — 大模型 Agent 框架 对比（LangChain / Microsoft AutoGen / Auto-GPT）

我在检查时遇到的限制与说明
百度搜索被安全验证（验证码）拦截，无法完成原路（百度）检索；所以我改用 Bing 与直接访问官方仓库/文档来完成核验。若你仍想我坚持使用百度，我可以在你能通过验证码时再试一次。
我通过访问官方文档和 README（已在脚本中抓取并保存为 Markdown）查找关键字/示例来判定“是否支持”。对“异步/并行任务”的判定在不同项目中语义略有差异：有的是内置异步 API/示例（LangChain、AutoGen），有的是以插件/扩展或社区方案支持并行（Auto-GPT）。
下一步你想怎么做？
我可以把 agent_frameworks_comparison_2026.md 的完整内容贴出到聊天里（目前文件已保存），或将文件发给你下载。
如果你要更严格的证据（逐页截取确切文档段落或更多代码片段），我可以逐个页面截取并标注行/片段来源。
也可以把候选扩展到更多框架（例如 Deepy/Deep Agents 专门项目、OpenAI 的插件生态、其它国内框架等）。
要我把保存的 Markdown 文件内容完整贴上来，还是直接把该文件作为下载发给你？

Copilot同样切换到gpt5-mini，问同样的问题

产出了一个文件“agent_frameworks_comparison.md”，具体内容如下：

对比说明：对 LangChain、Microsoft AutoGen、CrewAI 的官方文档检查后，列出是否支持浏览器工具、代码执行和异步任务，并给出证据链接。

备注：以上结论基于对各项目官方文档的检索与示例代码核验（已访问的页面包括 LangChain 文档、Microsoft AutoGen GitHub/用户指南、CrewAI 文档页面）。如需把对比表拓展为更多框架或更细粒度功能（例如工具类型、持久化、观察能力、权限与安全策略），可继续扩展。

测试总结

总体来看两者差不多，确实都能干活了，这么看了hermes-agent还是要比openclaw更好一些，后面我会继续迭代和使用。