> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.tokenlab.sh/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Hermes Agent

> Connecter Hermes Agent à TokenLab

Ajoutez TokenLab comme fournisseur nommé en conservant vos comptes, paramètres et autorisations existants.

## Confier la tâche à mon agent

```text theme={null}
Lis ce guide et connecte Hermes à TokenLab :
https://docs.tokenlab.sh/fr/integrations/hermes-agent
Vérifie d’abord la version installée et la configuration active.
Préserve les comptes, fournisseurs, modèle par défaut et permissions ; sauvegarde les fichiers et montre les changements.
Je saisirai la clé localement. Ne la demande pas et ne l’affiche pas dans le chat.
Vérifie d’abord le chargement de la configuration. Explique séparément tout test payant et attends mon choix avant de le lancer.
```

## Installer ou vérifier Hermes

Le [guide officiel](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/getting-started/installation) propose des installateurs de bureau pour macOS Apple Silicon et Windows, ainsi que la CLI pour Linux et Windows natif. Vérifiez les prérequis ; ignorez cette étape si Hermes est installé.

## Option : configuration réversible

TokenLab Skills **0.1.3** fournit un assistant pour Hermes officiel **0.21.3**. Il prévisualise et sauvegarde la modification, puis ajoute uniquement un fournisseur nommé. Commentaires YAML, comptes, modèle par défaut et permissions sont conservés. Consultez d’abord la [procédure](https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills/blob/900de0c4e296c0d2ed00b5d842815ed89c403503/skills/tokenlab-api-integration/references/hermes_setup.md).

Définissez `SKILL_DIR` sur le dossier installé `tokenlab-api-integration` et `HERMES_PYTHON` sur le Python du dossier indiqué par `hermes --version` : `venv/bin/python` sur macOS/Linux, `venv\Scripts\python.exe` sur Windows. PowerShell utilise `$SkillDir` et `$HermesPython`. L’assistant réutilise cet environnement sans installer de paquets Python globaux.

```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
```

Après application, ignorez la fusion manuelle ci-dessous et suivez le dossier et les commandes affichés ; `active_profile` est pris en compte. Lire la configuration ne valide pas la clé. Prévisualisez la restauration avec `--restore`, puis ajoutez `--apply` pour retrouver les octets d’origine. Les conflits de noms, modifications ultérieures, paramètres administrés et WSL interrompent l’automatisation ; conservez ces paramètres et utilisez la procédure manuelle.

## Configurer un fournisseur nommé

Utilisez le dossier `HERMES_HOME` s’il est défini, sinon `~/.hermes` (Windows : `%LOCALAPPDATA%\hermes`). Sauvegardez `config.yaml` puis fusionnez les entrées suivantes sans remplacer les autres paramètres. Choisissez un modèle actuel prenant en charge Chat Completions et les outils.

Sauvegardez la configuration active. Ajoutez uniquement l’entrée TokenLab et conservez les fournisseurs, comptes, modèle par défaut et permissions existants. Si le nom est déjà utilisé, choisissez-en un autre et adaptez les commandes. Pour annuler, retirez uniquement votre entrée ou restaurez sa sauvegarde précédente.

```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
```

Créez une clé dans [Clés API](https://tokenlab.sh/dashboard/api?tab=keys). Enregistrez-la localement sous `TOKENLAB_API_KEY` dans le `.env` du dossier Hermes ou dans l’environnement du processus de lancement. Ne la collez ni dans une conversation ni dans le YAML du fournisseur.

## Vérifier puis envoyer une requête

Vérifiez le fournisseur avec `hermes config get providers.tokenlab.api` ; la valeur attendue est `https://api.tokenlab.sh/v1`. Conservez la section `model` existante. Ouvrez une nouvelle session avec le fournisseur et le modèle explicites ci-dessous ; sans ces options, votre sélection par défaut reste utilisée. Cette inspection ne valide pas la clé.

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

Quand vous souhaitez utiliser votre solde TokenLab, envoyez un court message et vérifiez la réponse et la [requête correspondante](https://tokenlab.sh/dashboard/runs?section=requests). Essayez ensuite une tâche avec outil en lecture seule. Les modèles auxiliaires et outils facultatifs peuvent avoir leurs propres fournisseurs ou clés.

## Restaurer et dépanner

Si le fournisseur est inconnu, vérifiez la version et le [format actuel](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/integrations/providers). En cas d’erreur d’authentification, vérifiez l’environnement et l’état de la clé sans l’afficher. Pour annuler, restaurez le modèle précédent et retirez uniquement les entrées TokenLab ajoutées.

MCP et Skills sont des extensions distinctes : le [guide MCP](/fr/integrations/tokenlab-mcp-server) ajoute des outils API et le [guide Skill](/fr/integrations/coding-agent-skill) des instructions d’intégration. Ils ne sont pas nécessaires à ce fournisseur.