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| n8n调用openclaw/hermes agents的工作流架构 | https://claude.ai/chat/a18d1fa2-7e98-4f86-bac0-1167281eb151 | 2026-04-20 | Claude conversation with 8 messages |
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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
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
curl http://localhost:8642/v1/health
# 返回 {"status": "ok"} 即成功
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
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
{
"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
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+。