Hermes remote deploy

Hermes Remote Deploy

通过 SSH 在远程 Linux/macOS 服务器上快速部署 Hermes Agent —— Nous Research 出品的自进化 AI Agent，内置学习循环、多平台网关、技能系统。

Hermes 是什么：不是绑在 IDE 里的编程副驾驶，也不是单个 API 的聊天壳。它是一个运行在你服务器上的自主 Agent，记住所学，越用越强。支持 Docker / SSH / Modal / Daytona / Vercel Sandbox 等多种终端后端，通过 Telegram / Discord / Slack / WhatsApp / Signal 等多平台接入。

Prerequisites

部署前需确保：

• 控制端：已通过 ssh-copy-id 将公钥添加到目标机器
• 目标机器：Linux (Ubuntu/Debian/CentOS) 或 macOS，SSH 服务已开启
• 目标机器：已安装 curl、git（基本工具）
• 秘钥：持有至少一个模型提供商的 API Key（如 DeepSeek / OpenAI / Anthropic / OpenRouter 等）
• 网络：目标机器可访问 GitHub（github.com）和 PyPI（pypi.org）

注意：安装脚本会自动安装 Python 3.11、Node.js 22、uv、ripgrep、ffmpeg 等全部依赖，无需手动预装。

Workflow

部署分 5 步，由 scripts/deploy.sh 自动完成：

步骤	操作	说明
1	连通性检查	验证 SSH 可达，检测目标系统类型
2	安装 Hermes	curl 一键安装脚本，自动处理所有依赖
3	配置模型	hermes config set 配置 Provider 和 API Key
4	配置身份	可选：部署 SOUL.md 和 AGENTS.md
5	验证	hermes doctor 诊断 + hermes --version

Usage

快速执行

bash scripts/deploy.sh <user@host> <provider> <api-key>

示例：

# DeepSeek 作为默认模型
bash scripts/deploy.sh daniel@my-vps-01 deepseek sk-2312xxxx

# OpenAI
bash scripts/deploy.sh daniel@my-vps-01 openai sk-proj-xxxx --model openai/gpt-4o

# Anthropic
bash scripts/deploy.sh [email protected] anthropic sk-ant-xxxx

# OpenRouter (支持 200+ 模型)
bash scripts/deploy.sh daniel@my-vps-01 openrouter sk-or-v1-xxxx --model openrouter/anthropic/claude-sonnet-4

# 预览模式（不执行）
bash scripts/deploy.sh daniel@my-vps-01 deepseek sk-xxxx --dry-run

# 跳过 Gateway 配置（纯 CLI 模式）
bash scripts/deploy.sh daniel@my-vps-01 deepseek sk-xxxx --skip-gateway

参数

参数	必填	默认值	说明
<user@host>	✅	—	SSH 目标，如 root@my-vps 或 [email protected]
<provider>	✅	—	Provider 名称：deepseek / openai / anthropic / openrouter / nous
<api-key>	✅	—	对应 Provider 的 API Key
--model	否	Provider 默认模型	模型 ID（如 deepseek/deepseek-v4-pro）
--skip-gateway	否	false	跳过 Gateway 配置，仅部署 CLI
--soul-path	否	—	本地 SOUL.md 路径，部署到远程
--branch	否	main	Hermes 安装分支
--dry-run	否	false	仅打印命令，不实际执行

Provider 默认模型

Provider	默认模型	API Key 环境变量
deepseek	deepseek/deepseek-v4-pro	DEEPSEEK_API_KEY
openai	openai/gpt-4o	OPENAI_API_KEY
anthropic	anthropic/claude-sonnet-4	ANTHROPIC_API_KEY
openrouter	openrouter/anthropic/claude-sonnet-4	OPENROUTER_API_KEY
nous	nous/hermes-3-70b	NOUS_API_KEY

手动分步执行

如果自动脚本不适用，可按以下步骤手动操作：

Step 1: 连接目标机器

ssh user@target-host

验证：echo SSH_OK && uname -a

Step 2: 安装 Hermes

# 一键安装（国内可先设置代理）
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

# 或指定分支
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash -s -- --branch main

安装完成后重载 Shell：

source ~/.bashrc  # 或 source ~/.zshrc
hermes --version

国内网络提示：如果 GitHub 访问慢，可先设置代理 export https_proxy=http://proxy:port，或在有代理的机器上下载后 scp 传输。

Step 3: 配置模型 Provider

# 设置模型（API key 自动存入 ~/.hermes/.env）
hermes config set model deepseek/deepseek-v4-pro
hermes config set DEEPSEEK_API_KEY sk-xxxx

# 查看当前配置
hermes config

支持的所有 Provider 和配置方式见官方文档。

Step 4: 运行交互式设置（可选但推荐）

hermes setup

交互式向导会引导你完成：

• 模型提供商选择
• 工具启用/禁用
• Gateway 平台连接（Telegram / Discord / Slack 等）
• 记忆系统偏好

Step 5: 配置身份和上下文文件（可选）

# 部署 SOUL.md（Agent 人格）
cat > ~/.hermes/SOUL.md << 'EOF'
# Your Agent Identity
...
EOF

# 部署 MEMORY.md（跨会话记忆）
mkdir -p ~/.hermes/memories
cat > ~/.hermes/memories/MEMORY.md << 'EOF'
# Memory
...
EOF

Step 6: 启动和验证

# 诊断检查
hermes doctor

# 启动 CLI 聊天
hermes

# 启动 Gateway（多平台接入）
hermes gateway setup   # 首次配置
hermes gateway start   # 启动

From OpenClaw Migration

如果目标机器已有 OpenClaw，Hermes 支持一键迁移：

# 交互式迁移（自动检测 ~/.openclaw）
hermes claw migrate

# 预览模式
hermes claw migrate --dry-run

# 仅迁移用户数据（不含密钥）
hermes claw migrate --preset user-data

迁移内容包括：SOUL.md、MEMORY.md、USER.md、Skills、API Keys。

Post-Deployment Checklist

• hermes --version 输出版本号
• hermes doctor 无严重报错
• hermes config 显示正确的模型配置
• 可正常启动 CLI 对话：hermes
• （可选）Gateway 平台连接正常
• （可选）SOUL.md / MEMORY.md 内容正确

Troubleshooting

SSH 连接失败

# 检查连通性
ssh -v user@host

# 确认目标机器 SSH 服务已开
# Linux: systemctl status sshd
# macOS: 系统设置 → 通用 → 共享 → 远程登录

# 确认公钥已复制
ssh-copy-id user@host

安装脚本下载失败

# 国内网络可尝试
export https_proxy=http://your-proxy:port
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

# 或手动克隆
git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git ~/.hermes/hermes-agent
cd ~/.hermes/hermes-agent
uv sync --extra all

hermes 命令找不到

# 重载 shell 配置
source ~/.bashrc  # 或 source ~/.zshrc

# 检查 PATH
echo $PATH | grep hermes

# 手动添加（安装脚本通常自动处理）
export PATH="$HOME/.hermes/hermes-agent/.venv/bin:$PATH"

模型 API 调用失败

# 检查 API Key 配置
hermes config | grep -i key

# 测试连接
hermes doctor

# 手动设置 API Key
hermes config set DEEPSEEK_API_KEY sk-xxxx
# 或直接编辑 .env
vim ~/.hermes/.env

国内环境特殊处理

# 设置 uv 镜像
export UV_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 设置 npm 镜像
export NPM_CONFIG_REGISTRY=https://registry.npmmirror.com

# 或在安装脚本前设置
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | \
  env UV_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple bash

Directory Structure (Post-Deploy)

~/.hermes/
├── config.yaml        # 主配置文件
├── .env               # API Keys 和密钥
├── auth.json          # OAuth 凭证
├── SOUL.md            # Agent 人格定义
├── memories/          # 跨会话记忆
│   ├── MEMORY.md
│   └── USER.md
├── skills/            # Agent 自创技能
├── cron/              # 定时任务
├── sessions/          # Gateway 会话
└── logs/              # 日志

与 OpenClaw 部署的对比

维度	Hermes	OpenClaw
语言栈	Python 3.11 + Node.js 22	Node.js
包管理	uv (Python) + npm (Node)	npm
安装方式	curl pipe bash	npm install -g
配置方式	hermes config set	openclaw config set
配置目录	~/.hermes/	~/.openclaw/
Gateway	内置（Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal）	内置
终端后端	7 种（local/docker/ssh/modal/daytona/vercel/singularity）	local
学习循环	✅ 内置技能系统 + 记忆系统	Skills 系统
迁移支持	✅ hermes claw migrate	—