Hermes Agent 的模型配置,和 Cherry Studio、Dify 不是一类东西。
Cherry Studio 更像客户端;Dify 更像应用搭建平台;Hermes Agent 是一个能长期运行、能用终端、文件、记忆、技能和消息网关的 Agent。也就是说,你给 Hermes 配模型,不只是为了“聊两句”,而是在给一个会执行任务的代理选择大脑。
所以接入 DeepAI 时,重点不是把 Base URL 填进去就完了,而是先确认三件事:
- Hermes 版本支持 Custom Endpoint;
- DeepAI 的接口按 OpenAI Compatible API 使用;
- 选的模型上下文足够 Hermes 做多步工具调用。
我看了 NousResearch/hermes-agent 的 GitHub README 和官方文档。官方 README 里明确写了 Hermes 可以使用 OpenRouter、OpenAI、Hugging Face、Nous Portal,或者 “your own endpoint”;Quickstart 里也把 Custom Endpoint 标成可接 vLLM、SGLang、Ollama 或任何 OpenAI-compatible API 的入口。DeepAI 就按这个路径接。
GitHub 地址:
https://github.com/NousResearch/hermes-agent
DeepAI API 地址:
https://api.deepai.wang/
这篇只解决一个问题
把 Hermes Agent 的主模型切到 DeepAI 的 OpenAI Compatible API。
不讲 Telegram、Discord、微信网关;不讲 Skills;不讲 OpenClaw 迁移;不讲 API Server 反向暴露。那些是 Hermes 跑起来之后的下一层。
本文示例值:
Base URL: https://api.deepai.wang/v1
API Key: YOUR_DEEPAI_API_KEY
Model ID: 以 DeepAI 控制台可用模型为准
先确认 Hermes 装得起来
Hermes 官方 GitHub README 给的 Linux / macOS / WSL2 安装命令是:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
Windows 原生也有 PowerShell 安装方式,但官方 README 同时提醒:Native Windows 仍是 early beta;如果想稳,Windows 用户优先用 WSL2。
安装结束后,重新加载 shell:
source ~/.bashrc
# 或者
source ~/.zshrc
然后运行:
hermes doctor
如果 doctor 已经报 Python、Node、uv、权限或 PATH 问题,先修 Hermes 本身。不要急着配置 DeepAI,否则你分不清是模型没通,还是 Hermes 环境没好。
Hermes 的配置文件在哪里
官方配置文档写得比较清楚:Hermes 的配置主要在 ~/.hermes/ 下面。
常见文件是:
| 文件 | 放什么 |
~/.hermes/config.yaml | 模型、终端后端、工具、上下文等非密钥配置 |
~/.hermes/.env | API Key、Token、Bot Token 等密钥 |
~/.hermes/SOUL.md | Agent 个性与身份 |
~/.hermes/memories/ | 长期记忆 |
~/.hermes/logs/ | 错误日志、gateway 日志 |
官方也强调:密钥放 .env,普通配置放 config.yaml。
更省事的方式是用命令:
hermes config set KEY VALUE
Hermes 会尽量把值放到正确位置。比如 API Key 会进 .env,普通配置会进 config.yaml。
推荐方式:用 hermes model 选择 Custom Endpoint
官方 Quickstart 里建议:配置模型优先用 hermes model。
原因很简单:Hermes 的 provider 比普通聊天客户端复杂,手改 YAML 很容易漏字段。尤其是 Custom Endpoint,还涉及 provider、base_url、model、context length、API Key。
运行:
hermes model
在交互向导里找类似选项:
Custom Endpoint
官方文档说明 Custom Endpoint 可以用于:
- vLLM;
- SGLang;
- Ollama;
- 任何 OpenAI-compatible API。
选择 Custom Endpoint 后,按提示填:
Base URL: https://api.deepai.wang/v1
API Key: YOUR_DEEPAI_API_KEY
Model: 从 DeepAI 控制台复制可用模型 ID
这里不要写:
https://api.deepai.wang/v1/chat/completions
Hermes 需要的是 OpenAI-compatible 的 Base URL,通常不是完整接口路径。
如果你要手动写 config.yaml
更推荐 hermes model,但有些人部署服务器时就是想手写配置。
可以参考这个方向:
model:
provider: "custom"
default: "YOUR_MODEL_ID"
base_url: "https://api.deepai.wang/v1"
API Key 不建议直接写在这个 YAML 里。放到:
~/.hermes/.env
示例:
CUSTOM_API_KEY=YOUR_DEEPAI_API_KEY
不过这里有一个要注意的地方:不同 Hermes 版本对 Custom Endpoint 的密钥变量名可能有调整。最稳的是用 hermes model 交互向导保存一次,然后再打开 ~/.hermes/config.yaml 和 ~/.hermes/.env 看它实际写了什么。
不要照搬别人旧版本教程里的变量名。
Hermes 对模型上下文有要求
这是 Hermes 和普通聊天工具差异很大的地方。
官方 Quickstart 里写了一个很关键的限制:Hermes Agent 需要至少 64K tokens 的上下文窗口。上下文太小的模型,不适合 Hermes 做多步工具调用和长会话,启动时可能会被拒绝。
所以你在 DeepAI 控制台选模型时,不要只看价格,也要看上下文长度。
建议顺序:
1. 先选一个上下文足够的聊天模型; 2. 在 Hermes 里完成第一次普通对话; 3. 再让它做文件、终端、项目分析这些多步任务; 4. 如果长任务频繁失败,再考虑换更大上下文模型。
不要一上来就拿小上下文模型跑 Hermes,然后把失败归因到 DeepAI。
接入后怎么验证
Hermes 官方 Quickstart 的思路很对:先验证一个普通聊天,不要马上加网关和自动化。
配置完 DeepAI 后,运行:
hermes
或者:
hermes --tui
进去后先问一个很短的问题:
用一句话说说你当前使用的模型提供商是什么。
如果能正常回答,再试一个带工具倾向但风险低的问题:
查看当前目录,告诉我这里像不像一个项目目录,不要修改文件。
Hermes 如果能完成这个任务,说明:
- DeepAI 模型调用正常;
- Hermes 会话能启动;
- 工具调用链没有立刻崩;
- 模型上下文至少能支撑基础任务。
这时再考虑接入 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal 或 API Server。
用 curl 先排除 DeepAI API 问题
如果 Hermes 配好后没响应、空响应、或者提示 provider 错误,先别在 Hermes 里乱改。
用 curl 测 DeepAI:
curl https://api.deepai.wang/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_DEEPAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "YOUR_MODEL_ID",
"messages": [
{"role": "user", "content": "回复 ok"}
]
}'
curl 能通,Hermes 不通,重点查 Hermes 的 provider、base_url、model 和 .env。
curl 也不通,先修 DeepAI Key、模型 ID 或网络。
这篇有更完整的 curl / Python 测试方法:
从 curl 到 Python:如何确认 DeepAI OpenAI 兼容接口真的能用
常见卡点
1. 把 Hermes 当普通聊天壳
Hermes 不是只把 prompt 发给模型。它会用工具、读文件、跑命令、管理记忆和技能。模型太弱或上下文太小,体验会明显差。
2. Base URL 填成完整 endpoint
不要填:
https://api.deepai.wang/v1/chat/completions
优先填:
https://api.deepai.wang/v1
3. 手写配置但变量名抄错
Hermes 还在快速迭代,GitHub 上的 README 和官方文档比二手教程更可信。
如果手写配置不生效,先用:
hermes model
让它自己写一遍。
4. Windows 原生环境踩坑
官方 README 说 Windows native 是 early beta。想少踩坑,Windows 用户优先 WSL2。
5. 还没跑通主聊天就接网关
Hermes 官方 Quickstart 也建议:普通 chat 先跑通,再加 gateway、cron、skills、voice、routing。
如果主模型都没通,Telegram / Discord / WhatsApp 接得再好也没用。
和 Dify、Cherry Studio 的区别
DeepAI 接入 Hermes 时,不要完全照搬 Dify 或 Cherry Studio 的思路。
| 工具 | 更像什么 | DeepAI 接入重点 |
| Cherry Studio | 桌面聊天客户端 | 模型列表、Base URL、模型是否显示 |
| Dify | AI 应用/Workflow 平台 | LLM、Embedding、Rerank、工作流节点 |
| Hermes Agent | 长期运行的工具型 Agent | Custom Endpoint、上下文、工具调用、终端安全 |
所以 Hermes 文章不能只写“填 Key 就能用”。它真正需要关注的是:这个模型能不能稳定支撑 Agent 做多步任务。
如果你从 OpenClaw 迁移到 Hermes
Hermes GitHub README 里还提到:如果你来自 OpenClaw,hermes setup 会检测 ~/.openclaw 并提供迁移;也可以之后运行:
hermes claw migrate
hermes claw migrate --dry-run
hermes claw migrate --preset user-data
它可能迁移 SOUL、记忆、技能、消息设置、allowlist 和部分 API Key。
这里要谨慎:迁移 API Key 前,先确认你真的想把旧环境里的密钥带过去。团队机器或共享服务器上尤其要小心。
最小可用路径
如果你只想最快跑通 Hermes + DeepAI,顺序是:
安装 Hermes
→ hermes doctor
→ hermes model
→ Custom Endpoint
→ Base URL 填 https://api.deepai.wang/v1
→ 填 DeepAI API Key
→ 填 DeepAI 控制台可用模型 ID
→ hermes
→ 发一句短问题测试
→ 再测试一个低风险工具任务
这条路径跑通后,再去加 gateway、API Server、cron、skills。
不要倒过来。
继续阅读
Hermes GitHub:
https://github.com/NousResearch/hermes-agent
DeepAI API 中转站:
https://api.deepai.wang/
如果你还不清楚 OpenAI Compatible API、Base URL、Model ID 的关系:
OpenAI Compatible API 是什么?Base URL、API Key、Model ID 与 DeepAI 接入教程
如果你想先用 curl / Python 确认 DeepAI 接口可用:
从 curl 到 Python:如何确认 DeepAI OpenAI 兼容接口真的能用
如果你还在对比 Dify、Cherry Studio、Open WebUI 这类工具:
DeepAI 与 Cherry Studio、Dify、Open WebUI 的关系:谁负责前端,谁负责 API
收尾
Hermes 接 DeepAI 的关键入口是 Custom Endpoint,不是某个写死的 “DeepAI Provider”。
按官方 GitHub 和文档的说法,Hermes 可以使用自己的 OpenAI-compatible endpoint;DeepAI 的接入就走这条路:https://api.deepai.wang/v1、DeepAI API Key、DeepAI 控制台里的模型 ID。
但 Hermes 是 Agent,不是普通聊天壳。跑通以后,真正要观察的是长任务、工具调用、上下文和稳定性。先让最小聊天成功,再逐层加能力,这是接入 Hermes 最不容易翻车的路线。