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# Hermes Agent

> 将 Hermes Agent 接入 TokenLab

把 TokenLab 添加为 Hermes 的独立模型提供商，保留已有账户、配置和工具权限。

## 交给我的 Agent 做

把这段任务交给电脑上已经可用的 Agent：

```text theme={null}
阅读此教程，帮我将 Hermes 接入 TokenLab：
https://docs.tokenlab.sh/zh/integrations/hermes-agent
先检查已安装版本和实际配置。
保留已有账户、提供商、权限及无关设置。
备份本机文件并展示修改内容。
让我在本机输入所需 API Key，不要在聊天里索取、打印或粘贴密钥。
先验证配置能否加载；真实请求测试的费用须单独说明后再运行。
```

## 安装或检查 Hermes

参照[官方安装指南](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/getting-started/installation)。官方提供 Apple Silicon macOS、Windows 桌面安装程序，以及 Linux 和原生 Windows 的 CLI 安装方式。按系统检查要求；已安装时跳过安装。

## 可选：可恢复的一键配置

官方 Hermes **0.21.3** 可使用 TokenLab Skills **0.1.3** 中的配置器。它先预览并备份，只新增命名提供商，保留 YAML 注释、账号、默认模型和权限。先阅读[配置说明](https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills/blob/900de0c4e296c0d2ed00b5d842815ed89c403503/skills/tokenlab-api-integration/references/hermes_setup.md)。

将 `SKILL_DIR` 设为已安装的 `tokenlab-api-integration` 目录，将 `HERMES_PYTHON` 设为 `hermes --version` 显示的安装目录中的 Python：macOS/Linux 为 `venv/bin/python`，Windows 为 `venv\Scripts\python.exe`；PowerShell 使用 `$SkillDir` 和 `$HermesPython`。复用该环境，不向全局 Python 安装依赖。

```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
```

应用后跳过下面的手动合并。按配置器输出的实际目录及加载命令继续；它会识别 `active_profile`。读取配置不验证 Key 有效性。使用 `--restore` 预览恢复，再加 `--apply` 恢复原字节。同名冲突、后续编辑、托管设置或 WSL 会停止自动配置；保留原设置，按手动路径操作。

## 配置独立提供商

先确认实际 Hermes 目录：设置了 `HERMES_HOME` 时使用该目录，否则为 `~/.hermes`（Windows 为 `%LOCALAPPDATA%\hermes`）。备份 `config.yaml` 后合并以下配置，保留其他设置。示例使用 Chat Completions，请选择当前支持该格式和工具调用的模型。

先备份当前配置。仅添加 TokenLab 条目，保留已有提供商、账户、默认模型和权限。如果名称已被占用，另选名称并同步修改命令。撤销时仅移除本次添加的条目，或恢复其原备份。

```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
```

在 [API 密钥](https://tokenlab.sh/dashboard/api?tab=keys)创建密钥，随后在本机将 `TOKENLAB_API_KEY` 写入 Hermes 目录的 `.env`，或设置到启动 Hermes 的进程环境。不要把密钥粘贴进聊天，也不要写入提供商 YAML。

## 先检查配置，再发起请求

运行 `hermes config get providers.tokenlab.api` 检查新增提供商，应显示 `https://api.tokenlab.sh/v1`。保留原有 `model` 段，使用下列命令显式指定提供商与模型并开启新会话；不带这些选项正常启动时仍使用原默认设置。读取配置不能验证密钥有效性。

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

准备好使用 TokenLab 余额后，发送一条简短文本请求，并核对回复及[请求记录](https://tokenlab.sh/dashboard/runs?section=requests)中的对应记录，再尝试只读工具任务。辅助模型和可选工具可能有独立的提供商或密钥。

## 恢复与排障

若提示未知提供商，检查客户端版本和[当前配置格式](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/integrations/providers)。鉴权失败时检查本机环境与密钥状态，不要打印密钥。撤销接入时恢复原模型选择，仅移除本次添加的 TokenLab 配置。

MCP 与 Skills 是独立扩展：[MCP 教程](/zh/integrations/tokenlab-mcp-server)用于 API 工具，[Skill 教程](/zh/integrations/coding-agent-skill)用于接入指导。选择此模型提供商不依赖它们。