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2026-09-01 19:15:50 +08:00
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114
Hermes/xingzhi/Hermes自定义技能说明.md
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@@ -1,114 +0,0 @@
# Hermes 自定义技能说明
> 创建日期：2026-04-20
> 更新日期：2026-04-20
---
## 技能总览
| 技能名 | 用途 | 调用方式 |
| --------------------------------- | --------------------------------------------- | ------------- |
| `blogwatcher-daily` | RSS 订阅监控 + 每日笔记生成 | cronjob |
| `claude-code-executor` | 用 TMUX 启动 Claude Code 并委托任务 | delegate_task |
| `claude-code-infographic-prompts` | 调用 Claude Code 的 baoyu-infographic 生成信息图提示词 | 手动调用 |
| `marker-pdf-to-markdown` | PDF 转 Markdown（marker_single 单文件 / marker 批量） | terminal |
| `whisper-audio-to-text` | 音频/视频转文字（Whisper） | terminal |
---
## 1. claude-code-executor
**路径**：`~/.hermes/skills/custom/claude-code-executor/SKILL.md`
**用途**：通过 TMUX 启动 Claude Code（bypassPermissions 模式），发送任务指令，监控完成状态。
**触发关键词**：用户说"请用 Claude Code 做 xxx"、"用 Claude Code 执行 xxx"
**核心流程**：
1. 启动 TMUX session `claude-task`
2. 等 8 秒后发送 Enter（bypassPermissions 确认）
3. 发送完整任务指令
4. 监控 `done:` 输出
5. 清理 tmux session
**SSH 到 ubuntu2 命令**：`ssh ubuntu2`
---
## 2. claude-code-infographic-build
**路径**：`~/.hermes/skills/custom/claude-code-infographic-build/SKILL.md`
**用途**：调用 Claude Code 的 `baoyu-infographic` 技能，为笔记内容生成信息图提示词，并进一步生成图片添加到原始笔记。
**完整三步流程**：
1. **步骤①**：baoyu-infographic 生成三部分提示词 → 保存到 Hermes/xingzhi/
2. **步骤②**：在同一 Claude Code session 中，baoyu-imagine 生成图片 → 保存到 Hermes/xingzhi/
3. **步骤③**：obsidian skill 将图片引用添加到原始笔记
**三部分提示词格式**：
1. **系统提示词** — Image Specifications + Core Principles
2. **风格锁定提示词** — Layout Guidelines + Style Guidelines
3. **内容结构提示词** — Text Requirements + 具体内容
**布局参考**（`~/.claude/skills/baoyu-infographic/references/layouts/`）：
- `hub-spoke` — 适合 mind-map（标注了 "Best For: Mind maps"）
- `circular-flow` — 适合循环流程
- `venn` — 适合交集关系
**风格参考**（`~/.claude/skills/baoyu-infographic/references/styles/`）：
- `corporate-memphis` — 商务孟菲斯风格
- `chalkboard` — 粉笔黑板风格
- `cyberpunk-neon` — 赛博霓虹风格
- `warm` / `notion` / `minimal` / `blueprint` / `watercolor` / `elegant`
**文件命名**：`[主题]-infographic-prompts-YYYY-MM-DD.md`
---
## 3. blogwatcher-daily
**路径**：`~/.hermes/skills/custom/blogwatcher-daily/SKILL.md`
**用途**：RSS 订阅监控 + 每日笔记生成。使用 RSSHub + feedparser 抓取 31 个订阅，自动去重并存入 SQLite，新文章追加写入 Markdown 笔记。
---
## 4. marker-pdf-to-markdown
**路径**：`~/.hermes/skills/custom/marker-pdf-to-markdown/SKILL.md`
**用途**：PDF 转 Markdown/HTML/JSON 高精度工具，支持 OCR、表格、公式识别。
**安装位置**：ubuntu2 服务器（`ssh ubuntu2`）
| 命令 | 用途 | 输入 |
|------|------|------|
| `marker_single` | 单文件转换，默认输出到 PDF 同目录 | 单个 PDF 文件 |
| `marker` | 批量转换，需文件夹输入 | 文件夹路径 |
常用选项：`--output_dir`、`--output_format json/markdown/html`、`--no-images`、`--use_llm`、`--page_range`
---
## 5. whisper-audio-to-text
**路径**：`~/.hermes/skills/custom/whisper-audio-to-text/SKILL.md`
**用途**：使用 OpenAI Whisper 将音频/视频转换为文字（转录或翻译）。
**安装位置**：Mac mini（GPU 加速）、ubuntu1、ubuntu2（CPU 模式），均直接可用。
---
## 相关 Claude Code 技能（`~/.claude/skills/`）
| 技能名 | 用途 |
|--------|------|
| `baoyu-article-illustrator` | 文章配图（分析文章结构 + 生成配图） |
| `baoyu-infographic` | 信息图生成 |
| `baoyu-cover-image` | 封面图生成 |
| `fireworks-tech-graph` | 技术图生成 |
这些 Claude Code 技能通过 `claude-code-executor` 启动 Claude Code CLI 后调用。

10
Project/blogwatcher-daily/项目需求.md Normal file
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@@ -0,0 +1,10 @@
## 2026-09-01
1. 在subscription.txt里的订阅增加一个分类的栏位：
比如：
AI技术|Tech With Tim|http://192.168.3.45:1200/youtube/channel/UC4JX40jDee_tINbkjycV4Sg
AI技术|灵姐说AI|http://192.168.3.45:1200/youtube/channel/UCMenHpvUet8myDntrTh7Ckw
电子书|SaltTiger|https://salttiger.com/feed/
新闻热点|BBC中文网|http://192.168.3.45:1200/youtube/channel/UCb3TZ4SD_Ys3j4z0-8o6auA
2. 导出文章时可根据分类导出，比如导出所有AI技术频道今日的文章

1
Hermes/xingzhi/Hermes定制化Skills笔记.md → knowledgebase/Hermes定制化Skills笔记.md
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@@ -1,3 +1,4 @@
#hermes #custom-skill #skills
# Hermes 定制化 Skills 笔记
> 记录 Hermes Agent 的定制化 skills(位于 `~/.hermes/skills/custom/`),源码托管在 atlas 仓库(`/Users/weishen/Workspace/atlas`)。

287
knowledgebase/n8n Docker 更新指南.md Normal file
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@@ -0,0 +1,287 @@
#n8n #docker #update
## 概述
本笔记记录 n8n 容器化部署的版本管理和更新方法，基于自定义 Dockerfile 多阶段构建（Python 3.13 任务运行器 + n8n 基础镜像）的场景。
---
## 问题分析
### 当前 Dockerfile 的版本不匹配问题
在原有配置中存在以下问题：
```dockerfile
# 阶段 1：克隆特定版本的源码
RUN git clone --depth 1 --branch n8n@2.13.4 \
https://github.com/n8n-io/n8n.git /tmp/n8n-src
# 阶段 2：使用最新的基础镜像
FROM n8nio/n8n:latest # ← 潜在的版本不兼容
```
**风险：** 源码版本（2.13.4）与运行时基础镜像版本不一致，可能导致：
- Python 任务运行器与 n8n 核心不兼容
- 环境变量和 API 变化
- 功能异常或启动失败
### docker compose pull 的行为
```bash
$ docker compose pull
✔ postgres:16-alpine Pulled # ← 成功拉取（直接使用 image:）
✔ n8n Skipped # ← 跳过（使用 build: 需要重新构建）
```
**原因：** `docker compose pull` 仅处理 `image:` 字段的镜像，对于 `build:` 字段需要使用 `docker compose build`。
---
## 更新方法
### 方案 1：明确版本号（推荐）
**优点：**
- 版本控制清晰，可复现
- 避免 `latest` 标签的不确定性
- 便于回滚
**实施步骤：**
1. **查询最新版本**
```bash
# 访问 GitHub Releases 页面
# https://github.com/n8n-io/n8n/releases
# 或使用 git 查询
git ls-remote --tags https://github.com/n8n-io/n8n.git | grep -oP 'n8n@\K[\d.]+' | tail -10
```
2. **更新 Dockerfile**
```dockerfile
FROM python:3.13-alpine AS python-builder
ENV HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:10808
ENV HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:10808
RUN apk add --no-cache git
# 更新版本号
RUN git clone --depth 1 --branch n8n@2.14.2 \
https://github.com/n8n-io/n8n.git /tmp/n8n-src
# ... 阶段 1 其余部分 ...
# 确保基础镜像版本匹配
FROM n8nio/n8n:2.14.2
USER root
# ... 阶段 2 其余部分 ...
```
3. **重新构建和启动**
```bash
# 清除缓存重建
proxychains docker compose build --no-cache n8n
# 停止旧容器
docker compose down
# 启动新容器
docker compose up -d
# 查看日志
docker compose logs -f n8n
```
### 方案 2：使用 latest 标签（快速更新，不推荐用于生产）
**优点：**
- 快速获取最新功能
- 简化维护
**缺点：**
- 版本不可控
- 可能的功能破坏性变化
- 难以追踪问题
**实施步骤：**
```dockerfile
FROM python:3.13-alpine AS python-builder
ENV HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:10808
ENV HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:10808
RUN apk add --no-cache git
# 移除 --branch 参数，使用最新源码
RUN git clone --depth 1 https://github.com/n8n-io/n8n.git /tmp/n8n-src
# ... 阶段 1 其余部分 ...
FROM n8nio/n8n:latest # ← 保持 latest
USER root
# ... 阶段 2 其余部分 ...
```
然后执行：
```bash
proxychains docker compose build --no-cache n8n
docker compose down && docker compose up -d
```
---
## 最佳实践
### 1. 版本管理
|环境|建议|说明|
|---|---|---|
|生产|明确版本号|便于故障追踪和回滚|
|测试|测试多个版本|在升级前验证兼容性|
|开发|可使用 latest|快速迭代原型|
### 2. 构建优化
```dockerfile
# 代理配置一致性
# 阶段 1 和 docker-compose.yml 应保持一致
# Dockerfile 中：127.0.0.1:10808（本地）
# docker-compose.yml 中：host.docker.internal:10808（容器内）
# 原因：
# - Dockerfile 在本地构建时，127.0.0.1 指向本机
# - 容器运行时，host.docker.internal 指向宿主机
```
### 3. 版本检查
更新后验证版本：
```bash
# 进入容器
docker compose exec n8n sh
# 查看 n8n 版本
npm list n8n
# 查看 Python 版本
python3 --version
# 查看任务运行器状态
ls -la /usr/local/lib/node_modules/@n8n/task-runner-python/
```
---
## 常见问题
### Q1: docker compose pull 没有更新 n8n
**A:** 因为你使用了 `build:` 而不是 `image:`。需要用：
```bash
docker compose build --no-cache n8n
```
### Q2: 更新后 n8n 启动失败
**A:** 检查以下几点：
```bash
# 查看错误日志
docker compose logs n8n
# 常见原因：
# 1. 版本不兼配 → 确保 Dockerfile 两阶段版本一致
# 2. 环境变量过期 → 查阅新版本的 CHANGELOG
# 3. 数据库迁移失败 → 检查 PostgreSQL 连接和权限
```
### Q3: 如何回滚到前一个版本
**A:**
```bash
# 1. 修改 Dockerfile 版本号
# 2. 重新构建
docker compose build --no-cache n8n
# 3. 清理数据后重启（如需）
docker compose down
docker compose up -d
```
### Q4: 代理在构建时不生效
**A:** Docker 构建使用的是宿主机网络，`127.0.0.1` 应该指向代理服务。确保：
```bash
# 1. 代理服务运行中
# 2. 端口 10808 可访问
# 3. 检查防火墙规则
# 测试连接
curl -x http://127.0.0.1:10808 https://github.com -I
```
---
## 更新清单
更新前：
- [ ] 备份 `.env` 和 `docker-compose.yml`
- [ ] 记录当前 n8n 版本
- [ ] 查看新版本的 CHANGELOG（breaking changes）
- [ ] 确保代理正常工作
更新过程：
- [ ] 更新 Dockerfile 版本号（两处）
- [ ] 执行 `docker compose build --no-cache n8n`
- [ ] 停止旧容器：`docker compose down`
- [ ] 启动新容器：`docker compose up -d`
更新后：
- [ ] 查看 n8n 日志：`docker compose logs n8n`
- [ ] 检查 Web UI 是否可访问（https://n8n.ishenwei.online）
- [ ] 验证现有工作流是否正常运行
- [ ] 检查 Python 任务运行器功能
---
## 相关命令速查
```bash
# 查看构建日志（详细）
docker compose build --no-cache n8n --progress=plain
# 清理所有 n8n 相关镜像和容器
docker compose down -v
docker image rm n8n:*
# 重新完整部署
docker compose down -v && docker compose up -d --build
# 进入 n8n 容器交互式 shell
docker compose exec n8n sh
# 查看实时日志
docker compose logs -f n8n
# 仅查看最后 100 行日志
docker compose logs n8n -n 100
```
---
**最后更新：** 2026-09-01
**当前配置版本：** n8n@2.13.4
**推荐升级版本：** n8n@2.14.x 或更新

232
raw/Agent/n8n 调用openclaw agents的工作流架构.md → knowledgebase/n8n 调用openclaw agents的工作流架构.md
View File

@@ -1,117 +1,117 @@
#n8n #openclaw #agents
## OpenClaw API Server 配置
OpenClaw 的 Gateway 可以提供 OpenAI 兼容的 [Fossies](https://fossies.org/linux/openclaw/docs/gateway/openai-http-api.md) Chat Completions 端点，**默认是关闭的**，需要在配置中手动开启。
### 第一步：开启端点
编辑 `~/.openclaw/openclaw.json`，添加：
json
```json
{
"gateway": {
"port": 18789,
"mode": "local",
"bind": "lan",
"auth": {
"mode": "token",
"token": "fb97035a1b62a4f29e5cb2f9ac131bd37f021a10823f66b0"
},
"tailscale": {
"mode": "off",
"resetOnExit": false
},
"remote": {
"url": "ws://192.168.3.189:18789"
},
"nodes": {
"denyCommands": [
"camera.snap",
"camera.clip",
"screen.record",
"contacts.add",
"calendar.add",
"reminders.add",
"sms.send"
]
},
"controlUi": {
"allowInsecureAuth": true
},
"http": {
"endpoints": {
"chatCompletions": {
"enabled": true
}
}
}
}
}
```
> `host: "0.0.0.0"` 是为了让 Docker 容器能访问，和 Hermes 同理。
然后重启 Gateway：
bash
```bash
openclaw gateway restart
```
验证：
bash
```bash
curl http://localhost:18789/v1/health
```
---
## 与 Hermes 的关键区别
|项目|Hermes|OpenClaw|
|---|---|---|
|默认端口|`8642`|**`18789`**|
|Agent 指定方式|`"model": "hermes-agent"`|**`"model": "openclaw:main"`**|
|默认是否开启|✅ 开启|❌ 需手动开启|
OpenClaw 通过 `model` 字段来指定 Agent ID，格式为 `"openclaw:<agentId>"`，例如 `"openclaw:main"` 或 `"openclaw:beta"`。 [OpenClaw AI](https://openclaw-ai.com/en/docs/gateway/openai-http-api/)
---
## 在 n8n 中调用 OpenClaw
json
```json
{
"model": "openclaw:main",
"messages": [
{"role": "user", "content": "{{ $json.input }}"}
]
}
```
| 字段 | 值 |
| ------------- | ------------------------------------------------ |
| URL | `http://192.168.3.189:18789/v1/chat/completions` |
| Authorization | `Bearer your-secret-key` |
---
## 最终架构总结
```
n8n (Docker)
│
├─ POST 192.168.3.189:8642 → Hermes Agent (port 8642)
│
└─ POST 192.168.3.189:18789 → OpenClaw Agent (port 18789)
```
#n8n #openclaw #agents
## OpenClaw API Server 配置
OpenClaw 的 Gateway 可以提供 OpenAI 兼容的 [Fossies](https://fossies.org/linux/openclaw/docs/gateway/openai-http-api.md) Chat Completions 端点，**默认是关闭的**，需要在配置中手动开启。
### 第一步：开启端点
编辑 `~/.openclaw/openclaw.json`，添加：
json
```json
{
"gateway": {
"port": 18789,
"mode": "local",
"bind": "lan",
"auth": {
"mode": "token",
"token": "fb97035a1b62a4f29e5cb2f9ac131bd37f021a10823f66b0"
},
"tailscale": {
"mode": "off",
"resetOnExit": false
},
"remote": {
"url": "ws://192.168.3.189:18789"
},
"nodes": {
"denyCommands": [
"camera.snap",
"camera.clip",
"screen.record",
"contacts.add",
"calendar.add",
"reminders.add",
"sms.send"
]
},
"controlUi": {
"allowInsecureAuth": true
},
"http": {
"endpoints": {
"chatCompletions": {
"enabled": true
}
}
}
}
}
```
> `host: "0.0.0.0"` 是为了让 Docker 容器能访问，和 Hermes 同理。
然后重启 Gateway：
bash
```bash
openclaw gateway restart
```
验证：
bash
```bash
curl http://localhost:18789/v1/health
```
---
## 与 Hermes 的关键区别
|项目|Hermes|OpenClaw|
|---|---|---|
|默认端口|`8642`|**`18789`**|
|Agent 指定方式|`"model": "hermes-agent"`|**`"model": "openclaw:main"`**|
|默认是否开启|✅ 开启|❌ 需手动开启|
OpenClaw 通过 `model` 字段来指定 Agent ID，格式为 `"openclaw:<agentId>"`，例如 `"openclaw:main"` 或 `"openclaw:beta"`。 [OpenClaw AI](https://openclaw-ai.com/en/docs/gateway/openai-http-api/)
---
## 在 n8n 中调用 OpenClaw
json
```json
{
"model": "openclaw:main",
"messages": [
{"role": "user", "content": "{{ $json.input }}"}
]
}
```
| 字段 | 值 |
| ------------- | ------------------------------------------------ |
| URL | `http://192.168.3.189:18789/v1/chat/completions` |
| Authorization | `Bearer your-secret-key` |
---
## 最终架构总结
```
n8n (Docker)
│
├─ POST 192.168.3.189:8642 → Hermes Agent (port 8642)
│
└─ POST 192.168.3.189:18789 → OpenClaw Agent (port 18789)
```
两个都用同一个局域网 IP，只是端口不同，在 n8n 里分别建两个 HTTP Request 节点就可以了。你的 OpenClaw 现在是什么状态，已经安装好了吗？

312
raw/Agent/n8n调用hermes agents的工作流架构.md → knowledgebase/n8n调用hermes agents的工作流架构.md
View File

@@ -1,152 +1,162 @@
---
title: "n8n调用openclaw/hermes agents的工作流架构"
source: "https://claude.ai/chat/a18d1fa2-7e98-4f86-bac0-1167281eb151"
author:
published:
created: 2026-04-20
description: "Claude conversation with 8 messages"
tags:
- "clippings"
---
好消息！**Hermes Agent 内置了 OpenAI 兼容的 API Server**，完全不需要额外写任何代码，直接配置开启就行。
---
## 第一步：开启 Hermes API Server
Hermes 的 API Server 会将 hermes-agent 暴露为一个 OpenAI 兼容的 HTTP 端点，默认端口是 **8642**。 [GitHub](https://github.com/NousResearch/hermes-agent/blob/main/website/docs/user-guide/features/api-server.md)
bash
```bash
# 开启 API Server
hermes config set API_SERVER_ENABLED true
# 设置一个访问密钥（必须）
hermes config set API_SERVER_KEY your-secret-key
# 启动 Gateway（API Server 随之运行）
hermes gateway install # 安装为系统服务
hermes gateway start # 启动
```
验证是否正常运行：
bash
```bash
curl http://localhost:8642/v1/health
# 返回 {"status": "ok"} 即成功
```
```bash
weishen@WeideMac-mini ~ % hermes config set API_SERVER_ENABLED true
✓ Set API_SERVER_ENABLED = True in /Users/weishen/.hermes/config.yaml
weishen@WeideMac-mini ~ % nano /Users/weishen/.hermes/config.yaml
weishen@WeideMac-mini ~ % hermes config set API_SERVER_KEY 01KPN2YYSEV56BZQSQX9XGW6VH
✓ Set API_SERVER_KEY = 01KPN2YYSEV56BZQSQX9XGW6VH in /Users/weishen/.hermes/config.yaml
weishen@WeideMac-mini ~ % nano /Users/weishen/.hermes/config.yaml
weishen@WeideMac-mini ~ % hermes gateway restart
✓ Service restarted
weishen@WeideMac-mini ~ % curl http://localhost:8642/v1/health
{"status": "ok", "platform": "hermes-agent"}% weishen@WeideMac-mini ~ % curl http://localhost:8642/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer 01KPN2YYSEV56BZQSQX9XGW6VH" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "hermes-agent", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]}'
{"id": "chatcmpl-e1569aadb12b4e36aedd9198b29e1", "object": "chat.completion", "created": 1776677020, "model": "hermes-agent", "choices": [{"index": 0, "message": {"role": "assistant", "content": "Hello! How can I help today?"}, "finish_reason": "stop"}], "usage": {"prompt_tokens": 11458, "completion_tokens": 63, "total_tokens": 11521}}%
```
---
## 第二步：为每个 Agent 创建独立 Profile
你可以用 Profile 的方式为每个用户/角色创建独立的 Hermes 实例，每个 profile 跑在不同端口，配置独立的 API key。 [GitHub](https://github.com/NousResearch/hermes-agent/blob/main/website/docs/user-guide/features/api-server.md)
bash
```bash
# 创建三个专用 Agent（以任务分工为例）
hermes profile create agent-researcher
hermes profile create agent-writer
hermes profile create agent-coder
# 分别配置端口和 key
hermes -p agent-researcher config set API_SERVER_ENABLED true
hermes -p agent-researcher config set API_SERVER_PORT 8643
hermes -p agent-researcher config set API_SERVER_KEY key-researcher
hermes -p agent-writer config set API_SERVER_ENABLED true
hermes -p agent-writer config set API_SERVER_PORT 8644
hermes -p agent-writer config set API_SERVER_KEY key-writer
hermes -p agent-coder config set API_SERVER_ENABLED true
hermes -p agent-coder config set API_SERVER_PORT 8645
hermes -p agent-coder config set API_SERVER_KEY key-coder
# 分别启动三个 gateway
hermes -p agent-researcher gateway &
hermes -p agent-writer gateway &
hermes -p agent-coder gateway &
```
---
## 第三步：在 n8n 中调用
每个 Agent 都是标准的 OpenAI 格式接口，在 n8n 中用 **HTTP Request 节点**：
|字段|填写内容|
|---|---|
|Method|POST|
|URL|`http://localhost:8643/v1/chat/completions`|
|Header: Authorization|`Bearer key-researcher`|
|Header: Content-Type|`application/json`|
Body（JSON）：
json
```json
{
"model": "agent-researcher",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是一个专门负责网络调研的Agent，请搜索并总结信息"
},
{
"role": "user",
"content": "{{ $json.task }}"
}
]
}
```
---
## 多轮对话保持上下文（重要）
v0.7.0 起 API Server 支持通过 `X-Hermes-Session-Id` header 来保持会话连续性，让 chat-completions 客户端也能跨请求共享同一个 session。 [GitHub](https://github.com/mudrii/hermes-agent-docs)
在 n8n 的 HTTP Request 节点 Header 中加一行：
```
X-Hermes-Session-Id: my-workflow-session-001
```
这样同一个工作流里的多次调用会共享上下文，非常适合需要多步推理的任务链。
---
## 完整架构示意
```
n8n Workflow
│
├─ [HTTP Request] → localhost:8643 (agent-researcher) → 搜索/调研
│
├─ [HTTP Request] → localhost:8644 (agent-writer) → 内容生成
│
└─ [HTTP Request] → localhost:8645 (agent-coder) → 代码任务
```
---
title: "n8n调用openclaw/hermes agents的工作流架构"
source: "https://claude.ai/chat/a18d1fa2-7e98-4f86-bac0-1167281eb151"
author:
published:
created: 2026-04-20
description: "Claude conversation with 8 messages"
tags:
- "clippings"
---
#n8n #hermes #agents
好消息！**Hermes Agent 内置了 OpenAI 兼容的 API Server**，完全不需要额外写任何代码，直接配置开启就行。
---
## 第一步：开启 Hermes API Server
Hermes 的 API Server 会将 hermes-agent 暴露为一个 OpenAI 兼容的 HTTP 端点，默认端口是 **8642**。 [GitHub](https://github.com/NousResearch/hermes-agent/blob/main/website/docs/user-guide/features/api-server.md)
bash
```bash
# 开启 API Server
hermes config set API_SERVER_ENABLED true
# 设置一个访问密钥（必须）
hermes config set API_SERVER_KEY your-secret-key
# 启动 Gateway（API Server 随之运行）
hermes gateway install # 安装为系统服务
hermes gateway start # 启动
```
验证是否正常运行：
bash
```bash
curl http://192.168.3.189:8642/v1/health
{"status": "ok", "platform": "hermes-agent", "version": "0.20.6"}
```
```bash
weishen@WeideMac-mini ~ % hermes config set API_SERVER_ENABLED true
✓ Set API_SERVER_ENABLED = True in /Users/weishen/.hermes/config.yaml
weishen@WeideMac-mini ~ % nano /Users/weishen/.hermes/config.yaml
weishen@WeideMac-mini ~ % hermes config set API_SERVER_KEY 01KPN2YYSEV56BZQSQX9XGW6VH
✓ Set API_SERVER_KEY = 01KPN2YYSEV56BZQSQX9XGW6VH in /Users/weishen/.hermes/config.yaml
weishen@WeideMac-mini ~ % nano /Users/weishen/.hermes/config.yaml
API_SERVER_ENABLED: true
API_SERVER_HOST: 0.0.0.0
API_SERVER_KEY: 01KPN2YYSEV56BZQSQX9XGW6VH
weishen@WeideMac-mini ~ % hermes gateway restart
✓ Service restarted
weishen@WeideMac-mini ~ % curl http://192.168.3.189:8642/v1/health
{"status": "ok", "platform": "hermes-agent", "version": "0.20.6"}% shenwei@WEI-THINKBOOK:/mnt/c/Users/ishen$ curl http://192.168.3.189:8642/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer 01KPN2YYSEV56BZQSQX9XGW6VH" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "hermes-agent", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]}'
{"id": "chatcmpl-15f9eabe682948149268b3bbb6f24", "object": "chat.completion", "created": 1788239643, "model": "hermes-agent", "choices": [{"index": 0, "message": {"role": "assistant", "content": "Hello! How can I help you today?"}, "finish_reason": "stop"}], "usage": {"prompt_tokens": 15297, "completion_tokens": 67, "total_tokens": 15364}}(base)
```
---
## 第二步：为每个 Agent 创建独立 Profile
你可以用 Profile 的方式为每个用户/角色创建独立的 Hermes 实例，每个 profile 跑在不同端口，配置独立的 API key。 [GitHub](https://github.com/NousResearch/hermes-agent/blob/main/website/docs/user-guide/features/api-server.md)
bash
```bash
# 创建三个专用 Agent（以任务分工为例）
hermes profile create agent-researcher
hermes profile create agent-writer
hermes profile create agent-coder
# 分别配置端口和 key
hermes -p agent-researcher config set API_SERVER_ENABLED true
hermes -p agent-researcher config set API_SERVER_PORT 8643
hermes -p agent-researcher config set API_SERVER_KEY key-researcher
hermes -p agent-writer config set API_SERVER_ENABLED true
hermes -p agent-writer config set API_SERVER_PORT 8644
hermes -p agent-writer config set API_SERVER_KEY key-writer
hermes -p agent-coder config set API_SERVER_ENABLED true
hermes -p agent-coder config set API_SERVER_PORT 8645
hermes -p agent-coder config set API_SERVER_KEY key-coder
# 分别启动三个 gateway
hermes -p agent-researcher gateway &
hermes -p agent-writer gateway &
hermes -p agent-coder gateway &
```
---
## 第三步：在 n8n 中调用
每个 Agent 都是标准的 OpenAI 格式接口，在 n8n 中用 **HTTP Request 节点**：
| 字段 | 填写内容 |
| --------------------- | ------------------------------------------- |
| Method | POST |
| URL | `http://localhost:8643/v1/chat/completions` |
| Header: Authorization | `Bearer key-researcher` |
| Header: Content-Type | `application/json` |
Body（JSON）：
json
```json
{
"model": "agent-researcher",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是一个专门负责网络调研的Agent，请搜索并总结信息"
},
{
"role": "user",
"content": "{{ $json.task }}"
}
]
}
```
---
## 多轮对话保持上下文（重要）
v0.7.0 起 API Server 支持通过 `X-Hermes-Session-Id` header 来保持会话连续性，让 chat-completions 客户端也能跨请求共享同一个 session。 [GitHub](https://github.com/mudrii/hermes-agent-docs)
在 n8n 的 HTTP Request 节点 Header 中加一行：
```
X-Hermes-Session-Id: my-workflow-session-001
```
这样同一个工作流里的多次调用会共享上下文，非常适合需要多步推理的任务链。
---
## 完整架构示意
```
n8n Workflow
│
├─ [HTTP Request] → localhost:8643 (agent-researcher) → 搜索/调研
│
├─ [HTTP Request] → localhost:8644 (agent-writer) → 内容生成
│
└─ [HTTP Request] → localhost:8645 (agent-coder) → 代码任务
```
这套方案完全原生支持，不需要任何额外中间件。你现在的 Hermes 是哪个版本？可以用 `hermes version` 确认一下，部分特性需要 v0.4.0+。

7
openclaw/🟠API Key.md
View File

@@ -1,4 +1,5 @@
#api-key #deepseek #gemini #google #aws #x #notion #n8n #github #wavespeed #siliconflow #airtable #brightdata #telegram
#api-key #deepseek #gemini #google #aws #x #notion #n8n #github #wavespeed #siliconflow #airtable #brightdata #telegram #kimi
```table-of-contents
title:
@@ -274,3 +275,7 @@ BJVys7j427n0xgLOX7AmCu2evMBbJzBVtcukQY6hKak
| API key | e87634afb449ad908bc2274e2b91c49b |
| Shared secret | ffe8f752d237269f00a5fc2db0489640 |
| Registered to | ishenwei |
## Kimi
```
sk-ADsNHdojiQ9Dzo72MSsP0AXAuqsWkHXGdRL9rn4jryIgA3GH
```