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Agent工作流

hermes-rs Agent工作流

基于 Rust · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:hermes-rs
⭐ 23 Stars 🍴 6 Forks 💻 Rust 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
workflowaiai-agentai-agentsanthropicchatgptrust
✦ AI Skill Hub 推荐

hermes-rs Agent工作流 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析
hermes-rs Agent工作流 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

hermes-rs Agent工作流 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 7.5 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览

Hermes-RS是一款高性能的Rust实现,用于Hermes-Agent的orchestration循环。它提供了一个开源的AI工作流解决方案,支持高效的AI应用程序开发。

hermes-rs Agent工作流 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 23
开发语言
Rust
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Agent工作流
Forks
6
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Hermes-RS是一款高性能的Rust实现,用于Hermes-Agent的orchestration循环。它提供了一个开源的AI工作流解决方案,支持高效的AI应用程序开发。

hermes-rs Agent工作流 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:cargo install(推荐)
cargo install hermes-rs

# 方式二:从源码编译
git clone https://github.com/eikarna/hermes-rs
cd hermes-rs
cargo build --release
# 二进制在 ./target/release/hermes-rs
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
hermes-rs --help

# 基本运行
hermes-rs [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/eikarna/hermes-rs
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# hermes-rs 配置说明
# 查看配置选项
hermes-rs --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export HERMES_RS_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 81/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

A high-performance Rust implementation of the Hermes-Agent orchestration loop for LLM-driven tool execution.

TUI Overview

  • hermes chat starts on a prompt-first landing screen
  • i enters prompt editing, and typing on landing also bootstraps prompt entry immediately
  • Enter runs the current prompt
  • Prefix a prompt with ! or $ to prepare a shell command in the workspace, then press Enter again to confirm and run it
  • Up / Down in prompt mode replay recent prompts from history
  • Tab cycles workspace panels
  • Up / Down scroll the chat in command mode
  • PageUp, PageDown, Home, and End scroll the conversation even while prompt mode is active
  • Ctrl+L starts a fresh session when you want to discard the current conversation history
  • The workspace uses a split desktop layout at 120 columns and above, stacks panels below that, and collapses secondary panels into popups below 65 columns or 20 rows
  • The Reasoning pane renders model thinking with quote rails, while tool calls in Activity render as compact blocks for easier scanning
  • The header shows a step progress indicator while a run is active, and the Session panel updates token/context usage during streaming, remaining context percentage, latest auto-compaction status, and estimated spend when [telemetry] rates are configured
  • Streaming responses normalize both OpenAI-compatible chat-completion chunks and Claude/Anthropic-style SSE text, thinking, and tool-use deltas into the same TUI event flow
  • After a run completes or fails, the workspace returns to prompt mode so you can send a follow-up in the same session
  • stream = false now uses the non-streaming response path instead of the streaming parser

Features

  • Streaming-First Architecture: Detect and execute tool calls incrementally from partial LLM outputs
  • Tolerant XML Parser: Handle malformed tags and unclosed JSON with state-machine parsing
  • Early Tool Detection: Initiate tool execution as soon as </tool_call> is detected
  • Self-Healing: Automatically re-prompt LLM with error context on failures
  • Dynamic Schema Generation: Automatically generate JSON Schema from Rust structs
  • Shared TOML Configuration: One runtime config model across hermes-cli and hermes-core
  • Ratatui TUI: Prompt-first landing view, responsive workspace panes, constrained-terminal fallback, blockquote-style reasoning, block-style tool activity, MCP/Skills/Behavior management
  • Autonomous Coding Mode: 24/7 workspace-driven loop that reads TODO.md, validates with local tests, and only pushes after success
  • Structured Logging: Comprehensive observability via the tracing crate

Installation

```bash

Build from source

cargo build --release

Or install the CLI crate directly

cargo install --path crates/hermes-cli ```

Tagged releases publish per-platform binaries automatically in the repository's GitHub Releases tab.

Quick Start

```bash

Library Usage

use hermes_core::{
    agent::{HermesAgent, AgentConfig},
    client::{OpenAIClient, ClientConfig},
    tools::{HermesTool, ToolRegistry, ToolContext},
    schema::ToolSchema,
};
use async_trait::async_trait;
use serde_json::Value;

// Define a custom tool
struct MyTool;

#[async_trait]
impl HermesTool for MyTool {
    fn name(&self) -> &str { "my_tool" }
    fn description(&self) -> &str { "My custom tool" }
    fn schema(&self) -> ToolSchema { /* ... */ }

    async fn execute(&self, args: Value, context: ToolContext) -> ToolResult {
        // Your tool logic here
    }
}

// Create the agent
let client = OpenAIClient::new(ClientConfig::default());
let registry = ToolRegistry::new(std::time::Duration::from_secs(30));
registry.register(MyTool).await.unwrap();

let agent = HermesAgent::new(
    AgentConfig::default(),
    client,
    registry,
);

// Run the agent
let response = agent.run("Hello!").await?;
println!("{}", response.content);

Screenshots

Prompt-first landing screen:

Hermes landing screen

Workspace session with conversation, reasoning, and activity panes:

Hermes workspace chat screen

Create a local auth profile that references an environment variable

hermes auth set-api-key openai --env OPENAI_API_KEY

Show provider names, documented auth methods, and Hermes-supported env sources

hermes auth providers

Reference an existing OAuth/ADC bearer token without storing it in config

hermes auth set-bearer-token Google --env GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN --base-url https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta ```

Configuration

Hermes reads configuration in this order:

  1. --config <path>
  2. ./hermes.toml
  3. ./.hermes.toml
  4. OS config directory (for example ~/.config/hermes/config.toml on Linux)
  5. Environment variables
  6. CLI flags

Start from the checked-in example file:

cp hermes.example.toml hermes.toml

Configuration is TOML, not YAML. Example:

```toml [client] base_url = "https://api.openai.com/v1" timeout_secs = 60

Optional provider/model rates for spend estimates.

input_cost_per_million = 0.0 output_cost_per_million = 0.0


Or use environment variables:
bash export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here export OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 export HERMES_MODEL=gpt-4 ```

See hermes.example.toml for the full schema, including MCP, Skills, gateway, and tool/runtime defaults.

CLI Options

hermes [OPTIONS] <COMMAND>

Commands:
  autonomous  Run the autonomous coding loop
  run     Run the agent with a query
  tools   List available tools
  chat    Interactive chat mode
  test    Test a specific tool
  help    Print this message or the help of the given subcommand(s)

Options:
  -v, --verbose           Enable verbose output
  -l, --log-level <LOG>  Log level (debug, info, warn, error) [default: info]
  -c, --config <FILE>    Configuration file path
  --api-key <KEY>        OpenAI API key
  --base-url <URL>       OpenAI base URL
  -m, --model <MODEL>    Model to use [default: gpt-4]
  -i, --max-iterations <N>  Maximum iterations [default: 20]
  --tool-timeout <SECS>  Tool timeout in seconds [default: 30]
  --request-timeout <SECS>  Request timeout in seconds
  --context-window <TOKENS> Context window size
  --max-healing-attempts <N> Maximum self-healing retries
  --stream / --no-stream  Force streaming on or off

Set your API key

export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here # PowerShell: $env:OPENAI_API_KEY="..."

api_key = "set me or use OPENAI_API_KEY"

Disposable Repo Workflow

Use a throwaway repository first to validate your autonomous setup end to end:

mkdir hermes-autonomous-sample
cd hermes-autonomous-sample
git init
git checkout -b agent-dev
cp ../hermes-rs/hermes.example.toml ./hermes.toml

Create a minimal TODO.md:

```md

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-05-23
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

hermes-rs 是一个高性能的 Rust 实现,用于 LLM 驱动工具执行的 Hermes-Agent 调度循环。它提供了一个高效的、可扩展的框架,用于构建和管理 LLM 驱动工具执行的工作流。

⚡ 功能介绍

hermes-rs 的主要特性包括:流式架构、容错 XML 解析器、早期工具检测、自我修复和动态模式生成。这些特性使得 hermes-rs 成为一个强大的工具,用于构建和管理 LLM 驱动工具执行的工作流。

📋 环境依赖

hermes-rs 不需要任何特定的环境依赖或系统要求。它是一个独立的 Rust 库,能够在各种平台上运行。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

要安装 hermes-rs,需要使用 Cargo 构建工具。可以通过以下命令安装 hermes-rs: ```bash cargo build --release 或 cargo install --path crates/hermes-cli```

🚀 使用教程

hermes-rs 提供了一个库接口,允许开发者使用 Rust 语言编写自定义工具。开发者可以通过以下方式使用 hermes-rs: ```rust use hermes_core::{agent::{HermesAgent, AgentConfig}, client::{OpenAIClient, ClientConfig}, tools::{HermesTool, ToolRegistry, ToolContext}, schema::ToolSchema, }; use async_trait::async_trait; use serde_json::Value; // 定义一个自定义工具 struct MyTool; #[async_trait] impl HermesTool for MyTool { fn name(&self) -> &str {

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

hermes-rs 提供了一个配置系统,允许开发者配置工具和工作流。开发者可以通过以下方式配置 hermes-rs: ```bash hermes auth set-api-key openai --env OPENAI_API_KEY hermes auth providers hermes auth set-bearer-token Google --env GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN --base-url https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta```

🔌 API 说明

hermes-rs 提供了一个 API 接口,允许开发者访问和控制工具和工作流。开发者可以通过以下方式使用 hermes-rs API: ```bash export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here api_key = "set me or use OPENAI_API_KEY"```

🔄 工作流/模块

hermes-rs 提供了一个工作流系统,允许开发者构建和管理 LLM 驱动工具执行的工作流。开发者可以通过以下方式使用 hermes-rs 工作流: ```bash mkdir hermes-autonomous-sample cd hermes-autonomous-sample git init git checkout -b agent-dev cp ../hermes-rs/hermes.example.toml ./hermes.toml```

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-23

Hermes-RS是一个高性能的Rust实现,提供了一个开源的AI工作流解决方案。它支持高效的AI应用程序开发,但需要进一步的测试和优化。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 使用 Cursor 编辑器、希望提升 AI 编程效率的开发者
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
  • Cursor rules 控制在 80 行内,否则模型上下文成本会显著上升
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
部署方案
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能
👥 适合谁
  • 使用 Cursor 编辑器、希望提升 AI 编程效率的开发者
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
  • Cursor rules 控制在 80 行内,否则模型上下文成本会显著上升
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
👥 适合人群
自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队
🎯 使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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解答
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,hermes-rs Agent工作流 在Agent工作流赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 hermes-rs Agent工作流
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 hermes-rs
原始描述 开源AI工作流:A high-performance Rust implementation of the Hermes-Agent orchestration loop fo。⭐23 · Rust
Topics workflowaiai-agentai-agentsanthropicchatgptrust
GitHub https://github.com/eikarna/hermes-rs
License Apache-2.0
语言 Rust
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/eikarna/hermes-rs 🌐 官方网站  https://hermes-agent.nousresearch.com

收录时间:2026-05-17 · 更新时间:2026-05-19 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。