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# Hermes Agent

> Hermes Agent mit TokenLab verbinden

Fügen Sie TokenLab als eigenen benannten Anbieter hinzu. Bestehende Konten, Einstellungen und Werkzeugberechtigungen bleiben erhalten.

## Diese Aufgabe dem Agenten geben

```text theme={null}
Lies diese Anleitung und verbinde Hermes mit TokenLab:
https://docs.tokenlab.sh/de/integrations/hermes-agent
Prüfe zuerst die installierte Version und die aktive Konfiguration.
Erhalte vorhandene Konten, Anbieter, Standardmodelle und Berechtigungen; sichere Dateien und zeige Änderungen.
Ich gebe Schlüssel lokal ein. Fordere sie nicht im Chat an und gib sie dort nicht aus.
Prüfe zuerst das Laden der Konfiguration. Erkläre kostenpflichtige Tests separat und führe sie erst nach meiner Auswahl aus.
```

## Hermes installieren oder prüfen

Die [offizielle Anleitung](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/getting-started/installation) bietet Desktop-Installer für Apple-Silicon-macOS und Windows sowie CLI-Installationen für Linux und natives Windows. Prüfen Sie die Systemanforderungen. Eine vorhandene Installation genügt.

## Optional: rückgängig machbare Einrichtung

Für das offizielle Hermes **0.21.3** enthält TokenLab Skills **0.1.3** einen Konfigurationshelfer. Er zeigt Änderungen vorab, sichert die Datei und ergänzt nur einen benannten Anbieter. YAML-Kommentare, Konten, Standardmodell und Berechtigungen bleiben erhalten. Lesen Sie zuerst die [Anleitung](https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills/blob/900de0c4e296c0d2ed00b5d842815ed89c403503/skills/tokenlab-api-integration/references/hermes_setup.md).

Setzen Sie `SKILL_DIR` auf den installierten Ordner `tokenlab-api-integration` und `HERMES_PYTHON` auf Python im Installationsverzeichnis aus `hermes --version`: `venv/bin/python` unter macOS/Linux oder `venv\Scripts\python.exe` unter Windows. PowerShell nutzt `$SkillDir` und `$HermesPython`. Der Helfer verwendet diese Umgebung und installiert keine globalen Python-Pakete.

```bash theme={null}
"$HERMES_PYTHON" "$SKILL_DIR/scripts/configure_hermes.py" --model gpt-5.6-luna
"$HERMES_PYTHON" "$SKILL_DIR/scripts/configure_hermes.py" --model gpt-5.6-luna --apply
```

```powershell theme={null}
& $HermesPython "$SkillDir/scripts/configure_hermes.py" --model gpt-5.6-luna
& $HermesPython "$SkillDir/scripts/configure_hermes.py" --model gpt-5.6-luna --apply
```

Überspringen Sie nach dem Anwenden die manuelle Zusammenführung unten. Verwenden Sie das ausgegebene Verzeichnis und die Ladebefehle; `active_profile` wird berücksichtigt. Die Konfigurationsabfrage prüft keinen Schlüssel. Mit `--restore` sehen Sie die Wiederherstellung vorab; zusätzliches `--apply` stellt die ursprünglichen Bytes wieder her. Namenskonflikte, spätere Änderungen, verwaltete Einstellungen oder WSL stoppen die Automatik. Behalten Sie die Einstellungen und verwenden Sie den manuellen Weg.

## Benannten Anbieter einrichten

Verwenden Sie das Verzeichnis aus `HERMES_HOME`, sonst `~/.hermes` (Windows: `%LOCALAPPDATA%\hermes`). Sichern Sie `config.yaml` und ergänzen Sie die folgenden Einträge, ohne andere Einstellungen zu ersetzen. Wählen Sie ein aktuelles Modell mit Chat Completions und Werkzeugaufrufen.

Sichern Sie die aktive Konfiguration. Ergänzen Sie nur den TokenLab-Eintrag und erhalten Sie vorhandene Anbieter, Konten, Standardmodell und Berechtigungen. Wählen Sie bei einem belegten Namen einen anderen und passen Sie die Befehle an. Entfernen Sie zum Rückgängigmachen nur den neuen Eintrag oder stellen Sie dessen Sicherung wieder her.

```yaml theme={null}
providers:
  tokenlab:
    api: https://api.tokenlab.sh/v1
    key_env: TOKENLAB_API_KEY
    transport: chat_completions
    default_model: gpt-5.6-luna
```

Erstellen Sie unter [API-Schlüssel](https://tokenlab.sh/dashboard/api?tab=keys) einen Schlüssel. Speichern Sie ihn lokal als `TOKENLAB_API_KEY` in der `.env` im Hermes-Verzeichnis oder in der Umgebung des startenden Prozesses. Fügen Sie ihn weder in Chats noch in die Anbieter-YAML ein.

## Konfiguration prüfen, dann anfragen

Prüfen Sie den Anbieter mit `hermes config get providers.tokenlab.api`; erwartet wird `https://api.tokenlab.sh/v1`. Lassen Sie den bisherigen Abschnitt `model` unverändert. Starten Sie eine neue Sitzung mit dem folgenden Anbieter und Modell. Ohne diese Optionen gilt wieder Ihr bisheriger Standard. Die Konfigurationsprüfung bestätigt nicht die Schlüsselgültigkeit.

```bash theme={null}
hermes chat --provider custom:tokenlab --model gpt-5.6-luna
```

Wenn Sie TokenLab-Guthaben verwenden möchten, senden Sie eine kurze Textanfrage und vergleichen Antwort und [Anfrageprotokoll](https://tokenlab.sh/dashboard/runs?section=requests). Testen Sie danach eine nur lesende Werkzeugaufgabe. Hilfsmodelle und optionale Werkzeuge können eigene Anbieter oder Schlüssel nutzen.

## Wiederherstellung und Fehlerbehebung

Bei unbekanntem Anbieter prüfen Sie Version und [aktuelles Format](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/integrations/providers). Bei Authentifizierungsfehlern prüfen Sie Umgebung und Schlüsselstatus, ohne den Schlüssel auszugeben. Zum Rückgängigmachen wählen Sie das vorherige Modell und entfernen nur die hinzugefügten TokenLab-Einträge.

MCP und Skills sind separate Erweiterungen: Die [MCP-Anleitung](/de/integrations/tokenlab-mcp-server) ergänzt API-Werkzeuge, die [Skill-Anleitung](/de/integrations/coding-agent-skill) Integrationswissen. Für diesen Modellanbieter sind sie nicht erforderlich.