Hermes-Agent 智能代理框架完整开发与落地实战代码案例

一、文档概述

Hermes-Agent 是一款轻量级智能代理框架，依托任务调度、上下文管理、工具调用能力，可快速搭建具备自主决策、任务拆解、连续交互能力的智能代理应用。本文基于 Python 实现 Hermes-Agent 核心架构，拆解框架核心模块，提供可直接运行的完整代码，讲解代理初始化、任务解析、工具调用、会话上下文维护等核心流程，帮助开发者快速上手框架二次开发与业务落地。

二、框架核心模块说明

Hermes-Agent 整体分为四大核心模块，模块间解耦设计，便于功能扩展：

上下文管理模块：存储对话历史、任务状态、临时数据，保证多轮交互连贯性；
任务解析模块：解析用户指令，拆分复杂任务并判定所需工具；
工具注册模块：统一管理外部工具，支持动态注册、调用、结果回调；
代理执行核心：串联所有模块，完成指令接收、处理、结果输出全流程。

框架采用面向对象设计，兼容各类业务工具接入，适合知识库问答、自动化办公、智能运维等场景。

三、环境准备

本次实战基于 Python 3.8+ 开发，无需额外复杂依赖，原生库即可运行：

运行环境：Python 3.8 及以上版本
依赖：Python 内置标准库

四、完整代码演示

4.1 Hermes-Agent 框架主代码

class HermesContext:
    """会话上下文管理类"""
    def __init__(self):
        self.history = []
        self.task_status = "idle"

    def add_record(self, query, result):
        self.history.append({"query": query, "result": result})

    def get_history(self):
        return self.history


class HermesToolManager:
    """工具注册与调用管理器"""
    def __init__(self):
        self.tools = {}

    def register_tool(self, name, func):
        self.tools[name] = func

    def call_tool(self, tool_name, *args):
        if tool_name not in self.tools:
            return f"工具 {tool_name} 未注册"
        return self.tools[tool_name](*args)


class HermesAgent:
    """Hermes-Agent 核心代理类"""
    def __init__(self):
        self.context = HermesContext()
        self.tool_mgr = HermesToolManager()

    def parse_task(self, query):
        """简单任务解析，匹配指令并调用对应工具"""
        if "计算" in query:
            return "calculator", query
        elif "查询时间" in query:
            return "time_query", ""
        else:
            return "default", query

    def run(self, user_query):
        """代理主执行逻辑"""
        tool_name, content = self.parse_task(user_query)
        self.context.task_status = "running"
        res = self.tool_mgr.call_tool(tool_name, content)
        self.context.add_record(user_query, res)
        self.context.task_status = "finished"
        return res


# 工具函数定义
def calculator(content):
    """计算工具"""
    try:
        expr = content.replace("计算", "").strip()
        return f"计算结果：{eval(expr)}"
    except:
        return "表达式格式错误，计算失败"

def time_query(_):
    """时间查询工具"""
    from datetime import datetime
    now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    return f"当前系统时间：{now}"

def default_reply(content):
    """默认回复工具"""
    return f"已接收指令：{content}，暂无对应处理工具"


# 框架启动与测试
if __name__ == "__main__":
    # 初始化代理
    agent = HermesAgent()
    # 注册工具
    agent.tool_mgr.register_tool("calculator", calculator)
    agent.tool_mgr.register_tool("time_query", time_query)
    agent.tool_mgr.register_tool("default", default_reply)

    # 模拟多轮交互测试
    print(agent.run("计算 12 * 8 + 30"))
    print(agent.run("查询时间"))
    print(agent.run("整理今日工作内容"))

    # 查看会话历史
    print("\n会话历史记录：")
    for item in agent.context.get_history():
        print(f"用户：{item['query']} | 代理：{item['result']}")

4.2 代码解析

上下文类 HermesContext：负责记录每一轮对话内容与任务运行状态，实现会话记忆能力，是多轮对话的基础。
工具管理器 HermesToolManager：采用字典统一注册工具函数，通过工具名匹配调用，新增业务工具仅需注册即可接入，扩展性极强。
核心代理类 HermesAgent：作为框架入口，parse_task 完成用户指令解析，分发至对应工具；run 方法串联全流程，实现指令处理闭环。
工具函数：示例实现计算、时间查询、默认回复三类基础工具，可根据业务需求替换为接口调用、数据库查询、API 请求等功能。
测试逻辑：初始化代理并注册工具，模拟多轮用户提问，最终打印完整会话历史，直观展示框架运行效果。

五、运行效果与扩展方向

直接执行代码后，控制台会依次输出计算结果、系统时间、默认回复，并展示全部会话记录。该案例为 Hermes-Agent 最小可行版本，在实际项目中可进行深度扩展：优化任务解析逻辑，接入大模型实现智能意图识别；增加权限校验、异步任务处理、异常捕获；对接第三方接口、本地知识库，打造行业专属智能代理。

该框架结构清晰、分层明确，兼顾入门学习与生产落地，是开发轻量化智能代理的优质方案。

海量精选技术文档和实战案例持续更新，敬请关注【风骏时光少年】公众号

Hermes-Agent 智能代理框架完整开发与落地实战代码案例