跳转至


课程  因子投资  机器学习  Python  Poetry  ppw  tools  programming  Numpy  Pandas  pandas  算法  hdbscan  聚类  选股  Algo  minimum  numpy  回测  数据标准化  algo  FFT  模式识别  配对交易  GBDT  LightGBM  XGBoost  statistics  CDF  KS-Test  monte-carlo  VaR  过拟合  algorithms  machine learning  strategy  python  sklearn  pdf  概率  数学  面试题  量化交易  策略分类  风险管理  Info  interview  career  强化学习  监督学习  AI量化  复权  数据  tushare  akshare  xgboost  PCA  wavelet  时序事件归因  SHAP  深度学习  归一化  BN  LN  WN  machine-learning  quant-trading  dropout  kaggle  boosting  决策树  泰勒展开  quant  deep-learning  tcn  time-series  causal-convolution  交易实战  避坑指南  Figures  Behavioral Economics  graduate  arma  garch  人物  职场  Quantopian  figure  Banz  金融行业  买方  卖方  story  量化传奇  rsi  zigzag  穹顶压力  因子  ESG  因子策略  投资  策略  pe  ORB  Xgboost  Alligator  Indicator  factor  alpha101  alpha  技术指标  wave  algorithm  pearson  spearman  套利  LOF  白银  因子分析  Alphalens  涨停板  herd-behaviour  momentum  因子评估  review  SMC  聪明钱  trade  history  indicators  zscore  波动率  lightgbm  顶背离  另类数据  freshman  resources  others  AI  DeepSeek  network  量子计算  金融交易  IBM  weekly  进化论  logic-factor  Agent Skills  Skills Marketplace  VS Code  Tushare  XtQuant  BaoStock  A股  量化  neutralization  basics  LLT  backtest  backtrader  研报  papers  UBL  金融阅读  免费资源  华尔街日报  WSJ  量化学习  quantlib  jupyter-notebook  scikit-learn  pypinyin  qmt  xtquant  blog  static-site  duckdb  工具  colors  free resources  barra  world quant  Alpha  openbb  risk-management  llm  prompt  CANSLIM  Augment  arsenal  copilot  vscode  code  量化数据存储  hdf5  h5py  OpenClaw  Hermes Agent  Agent  cursor  augment  trae  Jupyter  jupysql  pyarrow  parquet  数据源  quantstats  几何收益  实盘  clickhouse  polars  滑动窗口  openclaw  notebook  sqlite  sqlite-utils  fastlite  大数据  PyArrow  UV  Pydantic  Engineering  redis  remote-agent  AI-tools  Moonshot  回测,研报,tushare  dividend 

tools »

既生瑜 何生亮! Hermes Agent究竟怎么样?


在较深度地使用了 OpenClaw 之后,还是非常想尝试一下 HermesAgent。使用了一天之后,现在可以得出结论:很难比较 OpenClaw 和 Hermes 哪一个更好,因为两者都在快速迭代之中,每一天或者几天就有较大的改进。

但是两个显然都非常好,都属于值得一用的状态。

不过,在我前几天使用 OpenClaw 的时候,它确实在安装和维护上体验会差一些,更像是一部手动档的车。我记得要先切换 nodejs 版本,设置 npm 国内源,安装 bun 等等。

Hermes Agent 对依赖几乎是自包含的。实际上它的依赖还要更多--在 nodejs 之外,还要依赖 python.但是 Hermes 把所有的依赖都打包在一起了,所以你只需要从一个安装包开始,就能安装到底,中间应该是不需要再访问网络。

当然这个安装包仍然放在 github 上,访问速度和稳定性还是有一定的限制。

这一篇不做测评,就是把 Hermes Agent 安装之后,如何零帧起手,到让他做一些有用的任务,这个过程分享给大家。

第一次安装也失败了

第一次安装 Hermes 的时候,我还是失败了。后来通过查询日志才发现,应该是我输入 API key 的时候输入错了。Hermes 似乎在这里少了一次对模型的验证。如果 API 输入正确的话,它会列出可用的模型列表;反倒是如果 API Key 输错了,它并没有给出足够的提示,还会让你继续往下进行设置,这样最终会导致安装失败。

我使用的版本是 0.8.0,是一个 5 天前的版本。当你读到这篇文章时,这个行为可能略有不同。

我选择的是快速安装。在这种模式下,只需要你提供大模型的配置以及通信渠道的配置。剩下的安装,我选择通过微信来指挥 Agent 进行安装设置。

我觉得这样才是正确使用 Agent 的方式。

Tip

安装完一遍 Hermes Agent 之后,我大概知道他们为什么做这个产品了。在模型列表中,第一个被推荐的就是他们自己的模型。尽管这几天 token 涨得一词难求,但长远来看,很可能会陷入过过剩状态。90%的人,可能用到 Claude Opus 4.6生成的 token 就足够好了,没有必要去消费更高级的 token.

Hermes 的自我武装

我把这种安装称作 Hermes 的自我武装。而且我并不懂 Hermes 应该怎么配置,所以,我先问它(实际上是在问大模型):

这里列出了很多很详细的内容,但其实这并不是我需要的。所以我接下来直接告诉他:“你帮我,我启用 Web 和 Browser 这两个工具。”

然后我决定给他分配一个单独的邮箱,因为很多网站注册时,特别是国外网站,往往都是可以通过邮箱来注册,只要收到验证邮件就可以完成注册了。

这里我会告诉他,『如果后面收到什么邮件,让他执行什么操作,都必须通过微信报告得到批准才能执行』。

这是因为邮箱是一个公开的媒介,任何人只要有邮箱地址都可以给他发邮件,所以这是一个安全的 surface point。当然,一定不要太过相信大模型的指令遵循能力,一旦这个邮箱暴露,其实还是很容易通过邮箱来攻破你的 hermes agent的。

这里还很奇怪,出现了一个设置哈玛拉雅,不知道这是不是所谓的幻觉。

第一个 Eureka 的时刻出现在这个截图的下方,它提示当前环境的 DNS 解析有问题。这个问题很奇怪,这台机器显然不应该有网络问题。因为我们刚刚安装了 Hermes agent,并且能够访问 GitHub。

无赖的人工智障。我当时是这么想的。跟人一样,一出错误就往网络波动上面推。

但是很快我发现,它第一次调用了工具,写了个脚本。不过现在还分不清,这是 Hermes Agent 的能力,还是 Kimi K2.5 的能力。

很快,惊喜到来。它没有被这个错误所阻挡,还是把邮件发出来了。而且,还发现是我的 wifi 设置错误,这确实是有点神奇了。如果有程序员认为大模型不能取代我们做部署,那你现在可要改变认知了。

颤抖吧碳基生物!

这里比较奇怪,它的回答断断续续的。从技术上讲,这是在回复时启用了 streaming 机制,产生一点结果,一点消息就回复用户,可以避免用户长时间等待。

但这里也确实让我有一点感受到,她是不是有点为这个神奇的发现而雀跃的心态?

不过,后面几乎就再也没出现过这种『streaming』输出了,不知道为何。

接下来,因为已经出现了访问限速问题,我让它给自己加一个 key。这里出现了第一次安全确认:

不过,Hermes 的安全意识是有了,但是这次遵循得并不好。这也有背后模型切换等部分原因。

接下来我打算启用多 Agent。目标是,每个 Agent 都有自己的会话和记忆,这样他们的上下文就会更纯粹一些,这样对大模型更加友好。另外我也希望,只有特别复杂的任务,比如复杂的编程,才使用更高端的模型,这样对 token 更加友好。而普通的任务分派跟踪,使用免费的模型就可以了。

这是它给出的架构图:

从概念上说,它确实搞清楚了。究竟执行得怎么样?

从落地情况来看,每个 Agent 已经生成了自己的文件夹和自己的记忆。

不过,接下来的一次会话,暴露了这个架构并没有落到实处,它只是个面子工程。这是为了给 Devon 增加新的 api KEY引起的。这个时候 Agent 说他没有办法修改 .env,让我去修改,但同时又让我把 Key 给他。

从这时起,实际上三个 Agent 才真正落地.这是主会话的反馈:

眼见为实,我还是去查看了 hermes 的目录:

现在,每个 Agent 都有了自己的 cron, state.db 文件和 skills 文件夹。现在我们可以确信,这些 Agent 都已经是『物理』意义上的 Agent 了,不再是逻辑概念。

从现在起,每个人都应该有自己的独立记忆,而不应该混同在一个 session 中,但不知道 Hermes是否真的做到了这一点。

自我进化

接下来就是看它的自我进化能力了。

我的第一个反馈是,让它定时报告进度。因为刚开始设置,很担心它是否还在呼吸。

然后出现的问题就是报告太长,所以给它一个指令:

[!quote] eve, 报告进度时,要简明,可以使用 task check 的方式发出来,如果已完成,就使用✅。如果执行不下去,就放一个⚠️此时不发帮助信息,也不发下一步任务建议。

让 Muse 开始收集这个话题的资料吧,准备核心观点和资料。A 股全面适用盘后固定价格交易,固定价格的盘后交易影响大吗?对量化交易有何影响?

第一次报告格式很乱,于是又给出指令:

[!quote] 任务与任务之间要有换行,每个任务一行或者一段。已经完成的任务,连续报告两次后,就不再报告

立刻改进了:

在这个期间,还触发了一次自动创建 skill。是因为第一次安装 claude-code 时其实失败了,但 Agent 给我报告安装成功。待我纠正事实后,Agent 自我反省,并且在成功安装之后,创建了一个新的 skill:

[!quote] 💾 Cron job 'Eve进度报告' created. · Skill 'npm-package-diagnosis' created.

从这一点来说,Hermes 的『进化』还是真正落实了,不止是一个概念。自己创建的 skill,要远比从marketplace 搜索安装的合身、安全。

量化人关心的功能

今天一位朋友跟我讲,妙想(东财的大模型)有了 skills,并且接入了 openclaw。所以,我们来试一下,Hermes 能否自己接入这个 skills,并且为我们提供一点信息。

这个 skills 的安装很简单。但需要你在东财的 app 上申请。

首先,在搜索栏中搜索妙想,就会出现下图:

点击妙想 skills,就会出现这个界面:

按提示复制提示词,发给 Agent。很快,它就配置好了:

随后问了它一个问题:

[!quote] 测试资讯搜索功能。今天的市场热点是什么

结果就不展示了,需要全程打码。目前你可以用这个 skill 做什么?如果你有事件策略,苦于新闻资讯不太好拿,那么大概率这个 skill 可以帮到你。

还是来点可以展示的:

尝一口鲜是好的,天天吃可能暂时还受不了。从性能上来看,它采用了每支股票查询一次的方法,全部查下来花了近30秒。

最后,我关心的那个问题,『A 股全面适用盘后固定价格交易,固定价格的盘后交易影响大吗?对量化交易有何影响? 』, 已经过去3个小时了,Muse还在查资料。Eve 看了她的 cronjob 输出,说是已经到了『正在进行用户需求分析和创意方案生成,最近专注于界面设计优化』的阶段了。

这步子迈得有点大了。谁让她做界面优化设计了?这是要做一个网站出来?