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。
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。
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。
# 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
# 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
# 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"
A high-performance Rust implementation of the Hermes-Agent orchestration loop for LLM-driven tool execution.
hermes chat starts on a prompt-first landing screeni enters prompt editing, and typing on landing also bootstraps prompt entry immediatelyEnter runs the current prompt! or $ to prepare a shell command in the workspace, then press Enter again to confirm and run itUp / Down in prompt mode replay recent prompts from historyTab cycles workspace panelsUp / Down scroll the chat in command modePageUp, PageDown, Home, and End scroll the conversation even while prompt mode is activeCtrl+L starts a fresh session when you want to discard the current conversation history[telemetry] rates are configuredstream = false now uses the non-streaming response path instead of the streaming parser</tool_call> is detectedhermes-cli and hermes-coreTODO.md, validates with local tests, and only pushes after successtracing crate```bash
cargo build --release
cargo install --path crates/hermes-cli ```
Tagged releases publish per-platform binaries automatically in the repository's GitHub Releases tab.
```bash
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);
Prompt-first landing screen:

Workspace session with conversation, reasoning, and activity panes:

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 ```
Hermes reads configuration in this order:
--config <path>./hermes.toml./.hermes.toml~/.config/hermes/config.toml on Linux)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
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.
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
export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here # PowerShell: $env:OPENAI_API_KEY="..."
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
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。
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。
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。
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```
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 {
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```
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"```
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```
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。
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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。
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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。
| 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 |
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。
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