AI Agent 开发实践：从 Hermes 架构中学到的

Hermes Agent 是一个优秀的 AI Agent 架构案例。

核心架构

1. 模型无关设计

Hermes 不依赖于特定的 LLM，可以与任何支持工具调用的模型配合使用。

2. 工具系统

基于 MCP 开放标准，工具是独立的服务，支持热插拔。

3. 记忆系统

• 短期记忆：当前会话的上下文
• 长期记忆：跨会话的持久化信息
• 技能记忆：可重用的工作流程

4. 安全层

操作前检查、权限控制、沙箱执行。

关键设计模式

反思循环

任务 -> 计划 -> 执行 -> 观察结果 -> 反思 -> 调整 -> 继续

上下文管理

滑动窗口、摘要压缩、关键信息提取。

总结

关键要点：模型无关性确保灵活性，MCP 标准化工具集成，多层记忆提供智能体验。