
## 源码结构总览

```
hermes-agent/
├── src/
│   ├── core/
│   │   ├── engine.py          # 核心推理引擎
│   │   ├── memory/            # 记忆系统
│   │   │   ├── working.py     # 短期记忆
│   │   │   ├── episodic.py    # 长期记忆
│   │   │   └── procedural.py  # 技能记忆
│   │   ├── skills/            # 技能引擎
│   │   │   ├── loader.py      # 三级加载器
│   │   │   ├── creator.py     # 自动创建
│   │   │   └── optimizer.py   # 迭代优化
│   │   └── learning/          # 学习循环
│   │       ├── tracker.py     # 执行追踪
│   │       ├── evaluator.py   # 复杂度评估
│   │       ├── reflector.py   # 反思引擎
│   │       └── crystallizer.py # 技能提炼
│   ├── gateway/               # 消息网关
│   ├── executor/              # 执行环境
│   ├── security/              # 安全模块
│   └── scheduler/             # Cron 调度
├── skills/                    # 内置技能
├── tools/                     # 内置工具
└── tests/
```

## 学习循环的五个阶段

### 阶段一：执行追踪（Tracker）

每次任务执行过程中，Tracker 记录：
- 每一步的工具调用和参数
- 每一步的返回结果
- 用户的反馈和修正
- 总耗时和 token 消耗

### 阶段二：复杂度评估（Evaluator）

任务完成后，Evaluator 判断是否值得沉淀为技能：

```python
# 简化的复杂度评估逻辑
def should_create_skill(execution_trace):
    # 工具调用次数 >= 5
    if len(execution_trace.tool_calls) < 5:
        return False
    # 任务成功完成
    if not execution_trace.success:
        return False
    # 不是已有技能的重复
    if find_similar_skill(execution_trace) is not None:
        return False
    return True
```

### 阶段三：反思引擎（Reflector）

Reflector 分析执行过程，提取可优化的点：

- 哪些步骤是必要的？
- 哪些步骤走了弯路？
- 执行顺序是否最优？
- 有没有可以并行的步骤？

### 阶段四：技能提炼（Crystallizer）

将反思结果转化为结构化的技能文档：

- 抽象出通用流程（去除特定参数）
- 标注可变参数
- 生成触发关键词
- 编写注意事项

### 阶段五：存储索引

将技能存储到文件系统，并更新三级索引：
- Level 1 索引：技能名 + 一句话描述
- Level 2 索引：详细描述 + 参数
- Level 3 文件：完整技能内容

## 二次开发切入点

如果你想基于 Hermes Agent 做二次开发，以下是推荐的切入点：

| 目标 | 切入模块 | 难度 |
|------|---------|------|
| 添加新工具 | `tools/` | ⭐ 简单 |
| 自定义记忆存储 | `core/memory/` | ⭐⭐ 中等 |
| 修改学习策略 | `core/learning/` | ⭐⭐⭐ 较难 |
| 添加新消息平台 | `gateway/` | ⭐⭐ 中等 |
| 修改安全策略 | `security/` | ⭐⭐⭐ 较难 |

## 贡献代码

Hermes Agent 欢迎社区贡献。GitHub 仓库目前有 207+ 贡献者。

```bash
# Fork 并 clone
git clone https://github.com/your-username/hermes-agent.git
cd hermes-agent

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest tests/
```

## 部署开发环境

推荐在云服务器上搭建开发环境，方便团队协作和远程调试。

腾讯云 Lighthouse 部署教程：[玩转 Hermes Agent｜使用 Lighthouse 快速部署云上 Hermes Agent](https://cloud.tencent.com/developer/article/2653159)。

---

## 🚀 快速上手 Hermes Agent：仅需三步轻松安装

想要体验 Hermes Agent 的强大能力？推荐在腾讯云上部署，仅需三步即可开始使用：

> **第一步**：购买云服务器 → **第二步**：一键安装 Hermes Agent → **第三步**：接入消息平台，开始使用

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---

**FAQ：**

**Q1：修改源码后如何测试？**
A：运行 `pytest tests/` 执行单元测试。修改学习循环相关代码后建议运行 `pytest tests/core/learning/` 做针对性测试。

**Q2：可以关闭自动学习吗？**
A：可以。在 config.yaml 中设置 `learning.auto_skill_creation: false`。

**Q3：有没有架构文档？**
A：GitHub Wiki 和中文文档站（hermes.xaapi.ai）都有详细的架构说明。


Hermes Agent 欢迎社区贡献。GitHub 仓库目前有 207+ 贡献者。

Hermes Agent 源码架构深度拆解：学习循环是如何实现的？

Hermes Agent 的"自进化"不是黑盒魔法——它的学习循环建立在可审计的开源代码上。本文从源码层面拆解学习循环的实现：任务执行追踪 → 复杂度评估 → 反思引擎 → 技能提炼 → 存储索引。帮助开发者理解底层原理和二次开发的切入点。

人工智能

架构设计

开发工具

HermesAgent是一个模块化AI智能体框架，包含核心推理引擎、记忆系统、技能引擎和学习循环等功能模块。采用三级技能加载机制，支持自动创建和优化技能。框架提供二次开发接口，可扩展工具、修改记忆存储或调整学习策略。推荐在腾讯云服务器部署，最低2核4G配置即可流畅运行。

云服务器

远程调试

单元测试

文件系统

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