feat(odyssey): 消化《n8n 调用 Hermes Agents 的工作流架构》素材，新增 1 素材页 + 4 实体页 + 1 主题页

2026-09-14 22:29:56 +08:00
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+---
+tags: [实体]
+created: 2026-09-14
+updated: 2026-09-14
+sources: [raw/notes/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构.md]
+---
+
+# Hermes API Server
+
+> [[Hermes Agent]] 的内置组件，把 Agent 暴露成 OpenAI 兼容的 HTTP 端点，默认端口 8642。
+
+## 简介
+
+Hermes API Server 是 [[Hermes Agent]] 自带的 HTTP 服务层，遵循 OpenAI 的 `chat/completions` 协议。任何能调用 OpenAI 接口的客户端——[[n8n]]、脚本、其他 Agent——都能不加改造地调用它。这是 Hermes 接入外部编排系统的关键，也是「不需要中间件」这个结论的来源。
+
+## 关键信息
+
+- **类型**：概念 / 组件
+- **领域**：AI Agent 服务化
+- **相关概念**：[[Hermes Agent]]、[[Hermes Profile]]、[[n8n]]
+- **默认端口**：`8642`
+- **协议**：OpenAI 兼容（`/v1/chat/completions`、`/v1/health`）
+
+## 详细内容
+
+### 开启与配置
+
+```bash
+hermes config set API_SERVER_ENABLED true
+hermes config set API_SERVER_KEY <your-secret-key>
+hermes gateway restart
+```
+
+`API_SERVER_KEY` 是必填项，客户端通过 `Authorization: Bearer <key>` 携带。若要跨机器访问，还需把 `API_SERVER_HOST` 设为 `0.0.0.0`（默认只监听本机）。
+
+### 调用格式
+
+```json
+{
+  "model": "hermes-agent",
+  "messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
+}
+```
+
+`model` 字段填实例 / profile 名，返回体是标准 OpenAI 响应结构，带 `usage` 的 token 统计。
+
+### 多轮会话连续性
+
+v0.7.0 起支持 `X-Hermes-Session-Id` 请求头：
+
+```
+X-Hermes-Session-Id: my-workflow-session-001
+```
+
+同一个 id 的多次请求共享同一个 session，因此 chat-completions 客户端也能跨请求保留上下文。这让 [[n8n]] 里用多个 HTTP Request 节点串起来的流程可以具备记忆，适合多步推理任务链。
+<!-- confidence: EXTRACTED -->
+
+## 不同素材中的观点
+
+- [[wiki/sources/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构]]：API Server 是「完全原生支持」的核心，架构中位于 n8n 与各 Agent 实例之间。
+
+## 相关页面
+
+- [[Hermes Agent]]
+- [[Hermes Profile]]
+- [[n8n]]
+- [[多 Agent 工作流编排]]
--- a/wiki/entities/Hermes
+++ b/wiki/entities/Hermes
@@ -0,0 +1,51 @@
+---
+tags: [实体]
+created: 2026-09-14
+updated: 2026-09-14
+sources: [raw/notes/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构.md]
+---
+
+# Hermes Agent
+
+> Nous Research 出品的 Agent 平台，内置 OpenAI 兼容的 API Server，可被外部工作流引擎直接当作 LLM 端点调用。
+
+## 简介
+
+Hermes Agent 是一个可本地部署的 Agent 运行时。它同时具备两副面孔：给人用的命令行 / 聊天 Agent，以及给机器调用的 HTTP 服务。后者由内置的 [[Hermes API Server]] 提供，因此把它接进外部编排工具时不需要写任何适配代码。
+
+## 关键信息
+
+- **类型**：工具 / 平台
+- **领域**：AI Agent 运行时、工作流自动化
+- **相关概念**：[[Hermes API Server]]、[[Hermes Profile]]、[[n8n]]
+- **版本门槛**：基础 API Server 特性需 v0.4.0+；多轮会话 header 需 v0.7.0+
+
+## 详细内容
+
+### 服务化能力
+
+Hermes Agent 将自身暴露为一个 OpenAI 兼容的 HTTP 端点，默认端口 `8642`。开启步骤：
+
+```bash
+hermes config set API_SERVER_ENABLED true
+hermes config set API_SERVER_KEY <your-secret-key>
+hermes gateway install   # 安装为系统服务
+hermes gateway start     # 启动
+```
+
+健康检查返回 `{"status":"ok","platform":"hermes-agent","version":"..."}` 即就绪。
+
+### 多实例能力
+
+通过 [[Hermes Profile]] 可在同一台机器上运行多个互相隔离的 Hermes 实例，各自占用不同端口、持有独立 API key。这是 [[多 Agent 工作流编排]] 中「一个角色一个 Agent」的实现基础。
+
+## 不同素材中的观点
+
+- [[wiki/sources/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构]]：强调「完全不需要额外写任何代码」「完全原生支持，不需要任何额外中间件」。
+
+## 相关页面
+
+- [[Hermes API Server]]
+- [[Hermes Profile]]
+- [[n8n]]
+- [[多 Agent 工作流编排]]
--- a/wiki/entities/Hermes
+++ b/wiki/entities/Hermes
@@ -0,0 +1,58 @@
+---
+tags: [实体]
+created: 2026-09-14
+updated: 2026-09-14
+sources: [raw/notes/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构.md]
+---
+
+# Hermes Profile
+
+> [[Hermes Agent]] 的多实例隔离机制：每个 profile 是一套独立的配置、端口和 API key。
+
+## 简介
+
+Profile 让同一台机器上并存多个互不干扰的 Hermes 实例。每个 profile 有自己的配置目录、自己的 [[Hermes API Server]] 端口、自己的 API key，因此可以被当作一个「专职 Agent」对外提供服务。它是 [[多 Agent 工作流编排]] 中角色分工的落地方式。
+
+## 关键信息
+
+- **类型**：概念 / 机制
+- **领域**：AI Agent 运行时、多实例隔离
+- **相关概念**：[[Hermes Agent]]、[[Hermes API Server]]、[[n8n]]
+- **命令形态**：`hermes profile create <name>`，`hermes -p <name> <subcommand>`
+
+## 详细内容
+
+### 创建与配置
+
+```bash
+hermes profile create agent-researcher
+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
+```
+
+关键点：`-p <profile>` 前缀让所有后续命令作用于该 profile，因此端口和密钥都是 per-profile 的。
+
+### 多角色分工示例
+
+素材给出的分工骨架——调研、写作、编码各占一个 profile，各自独立端口：
+
+| Profile | 端口 | 职责 |
+|---|---|---|
+| agent-researcher | 8643 | 搜索 / 调研 |
+| agent-writer | 8644 | 内容生成 |
+| agent-coder | 8645 | 代码任务 |
+
+启动方式：`hermes -p <name> gateway &`，三个 profile 各起一个 gateway。
+
+<!-- confidence: INFERRED -->
+
+## 不同素材中的观点
+
+- [[wiki/sources/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构]]：Profile 被用作「为每个用户/角色创建独立的 Hermes 实例」的手段，每实例独立端口与 API key。
+
+## 相关页面
+
+- [[Hermes Agent]]
+- [[Hermes API Server]]
+- [[多 Agent 工作流编排]]
--- a/wiki/entities/n8n.md
+++ b/wiki/entities/n8n.md
@@ -0,0 +1,60 @@
+---
+tags: [实体]
+created: 2026-09-14
+updated: 2026-09-14
+sources: [raw/notes/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构.md]
+---
+
+# n8n
+
+> 开源工作流自动化平台，通过 HTTP Request 节点把多个 Agent 串成业务流程。
+
+## 简介
+
+n8n 是一个可视化的工作流 / 自动化编排工具。在这个知识库的语境里，它的角色是**调用方**：用 HTTP Request 节点去请求 [[Hermes API Server]]，从而把 [[Hermes Profile]] 提供的多个专职 Agent 组织成一条业务流水线。
+
+## 关键信息
+
+- **类型**：工具 / 平台
+- **领域**：工作流自动化、系统集成
+- **相关概念**：[[Hermes Agent]]、[[Hermes API Server]]、[[Hermes Profile]]
+- **用到的节点**：HTTP Request
+
+## 详细内容
+
+### 调用 Hermes Agent 的节点配置
+
+| 字段 | 值 |
+|---|---|
+| Method | `POST` |
+| URL | `http://<host>:8643/v1/chat/completions` |
+| Header: Authorization | `Bearer <该 profile 的 key>` |
+| Header: Content-Type | `application/json` |
+| Header: X-Hermes-Session-Id | 可选，用于跨节点共享上下文 |
+
+Body 用 n8n 表达式把上游节点的数据注入：
+
+```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 }}" }
+  ]
+}
+```
+
+因为服务端是 OpenAI 兼容协议，n8n 侧不需要任何自定义 SDK 或适配节点，一个通用 HTTP Request 节点即可。
+
+### 在本知识库中的延伸
+
+nexus 笔记里还有一份同构素材描述了 n8n 调用另一 Agent 平台的方案，可作为跨平台横向对比的素材。
+
+## 不同素材中的观点
+
+- [[wiki/sources/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构]]：n8n 处于架构的入口端，向下扇出到多个端口的 Agent 实例。
+
+## 相关页面
+
+- [[Hermes API Server]]
+- [[多 Agent 工作流编排]]
--- a/wiki/overview.md
+++ b/wiki/overview.md
@@ -20,7 +20,9 @@

 ## 知识地图

-（随着素材积累，这里会展示知识库覆盖的主要方向）
+当前覆盖 1 个主题方向：
+
+- **[[多 Agent 工作流编排]]** —— 把多个专职 Agent 接进自动化流程。已沉淀 [[Hermes Agent]]、[[Hermes API Server]]、[[Hermes Profile]]、[[n8n]] 四个实体，形成「平台 → 服务端点 → 实例隔离 → 上层编排」的完整链路。

 ---

@@ -28,14 +30,14 @@

 | 类型 | 数量 | 查看 |
 |------|------|------|
-| 素材 | 0 | [[素材摘要]] |
-| 实体 | 0 | [[实体页]] |
-| 主题 | 0 | [[主题页]] |
-| 对比 | 0 | [[对比分析]] |
-| 综合 | 0 | [[综合分析]] |
+| 素材 | 1 | [[wiki/sources/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构]] |
+| 实体 | 4 | [[Hermes Agent]]、[[Hermes API Server]]、[[Hermes Profile]]、[[n8n]] |
+| 主题 | 1 | [[多 Agent 工作流编排]] |
+| 对比 | 0 | （暂无） |
+| 综合 | 0 | （暂无） |

 ---

 ## 最近更新

-（暂无）
+- **2026-09-14** — ingest《n8n 调用 Hermes Agents 的工作流架构》：新增 1 篇素材摘要、4 个实体页、1 个主题页
--- a/wiki/sources/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构.md
+++ b/wiki/sources/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构.md
@@ -0,0 +1,62 @@
+---
+tags: [素材摘要]
+created: 2026-09-14
+updated: 2026-09-14
+sources: [raw/notes/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构.md]
+source_type: notes
+source_path: raw/notes/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构.md
+images: 0
+image_paths: []
+---
+
+# n8n 调用 Hermes Agents 的工作流架构
+
+> Hermes Agent 自带 OpenAI 兼容的 API Server，配合 Profile 多实例，n8n 用 HTTP Request 节点即可调用多个分工不同的专用 Agent，全程无需任何中间件。
+
+## 基本信息
+
+- **来源类型**：笔记（Claude 对话剪藏，含实战终端记录）
+- **原文位置**：raw/notes/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构.md
+- **原始链接**：https://claude.ai/chat/a18d1fa2-7e98-4f86-bac0-1167281eb151
+- **素材日期**：2026-04-20
+- **消化日期**：2026-09-14
+- **依赖版本**：Hermes 特性需 v0.4.0+；`X-Hermes-Session-Id` 需 v0.7.0+
+
+## 核心观点
+
+1. **不需要写任何胶水代码**。[[Hermes Agent]] 内置 OpenAI 兼容的 [[Hermes API Server]]，默认端口 `8642`；用 `hermes config set API_SERVER_ENABLED true` 与 `API_SERVER_KEY` 开启，再 `hermes gateway install` / `start` 起服务，`GET /v1/health` 返回 `{"status":"ok"}` 即就绪。
+2. **Profile 是隔离多个 Agent 的手段**。`hermes profile create <name>` 为每个角色建独立实例，各自跑在不同端口、持有独立 API key；素材给出的分工示例是 researcher / writer / coder 对应端口 8643 / 8644 / 8645。
+   <!-- confidence: INFERRED -->
+3. **n8n 侧零适配**。因为每个 Profile 暴露的都是标准 OpenAI 格式接口，n8n 只需一个 HTTP Request 节点：POST 到 `/v1/chat/completions`，Header 带 `Authorization: Bearer <profile 的 key>`，Body 的 `model` 字段填 profile 名。
+4. **多轮上下文靠 header 传递**。v0.7.0 起 API Server 支持 `X-Hermes-Session-Id`，让 chat-completions 客户端跨请求共享同一 session，把多个节点串成有上下文的多步推理链。
+5. **架构极简**。整条链路是 `n8n → 多个端口的 Agent 实例`，中间没有消息队列、网关或适配层。
+
+## 关键概念
+
+- [[Hermes Agent]] — 提供 Agent 能力的宿主平台
+- [[Hermes API Server]] — 把 Agent 暴露为 OpenAI 兼容 HTTP 端点的内置组件
+- [[Hermes Profile]] — 多实例隔离机制，多 Agent 分工的基础
+- [[n8n]] — 调用方，用 HTTP Request 节点做编排
+
+## 与其他素材的关联
+
+知识库当前仅此一篇素材，暂无同主题的既有素材可比对。
+
+同一批 nexus 笔记中还存在一份同构素材 [待创建: [[n8n 调用 openclaw agents 的工作流架构]]]，描述同一模式在另一 Agent 平台上的落地。两者消化后可在 [[多 Agent 工作流编排]] 下做横向对比。
+
+## 原文精彩摘录
+
+> 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。
+
+> 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。
+
+> 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。
+
+> 这套方案完全原生支持，不需要任何额外中间件。
+
+## 相关页面
+
+- [[多 Agent 工作流编排]]
+- [[Hermes API Server]]
+- [[Hermes Profile]]
+- [[n8n]]
--- a/工作流编排.md
+++ b/工作流编排.md
@@ -0,0 +1,44 @@
+---
+tags: [主题]
+created: 2026-09-14
+updated: 2026-09-14
+sources: [raw/notes/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构.md]
+---
+
+# 多 Agent 工作流编排
+
+> 如何把多个专职 Agent 组织进一条自动化流程：谁负责编排、Agent 之间怎么隔离、上下文如何跨步骤传递。
+
+## 核心观点
+
+编排的本质是**让每个 Agent 只做一件事，再由外层流程把它们串起来**。因此技术选型集中在三个问题上：
+
+1. **Agent 怎么被调用** —— 只要 Agent 平台提供 OpenAI 兼容端点，调用方就不需要专用 SDK。[[Hermes API Server]] 即属此类，使 [[n8n]] 用一个通用 HTTP Request 节点就能接入。
+2. **多个 Agent 怎么隔离** —— 需要各自独立的配置、端口与密钥，避免互相污染上下文。[[Hermes Profile]] 提供了这种隔离。
+3. **上下文怎么跨步骤传递** —— 无状态调用会让多步推理断链。`X-Hermes-Session-Id` 这类 session header 是常见解法。
+
+## 素材汇总
+
+| 素材 | 核心贡献 | 详见 |
+|---|---|---|
+| n8n 调用 Hermes Agents 的工作流架构 | 给出 n8n + Hermes Profile + API Server 的完整零中间件方案 | [[wiki/sources/2026-09-14-n8n调用hermes-agents工作流架构]] |
+
+## 关键概念
+
+- [[Hermes Agent]] — 提供 Agent 能力的宿主平台
+- [[Hermes API Server]] — OpenAI 兼容端点，调用方的统一入口
+- [[Hermes Profile]] — 多实例隔离，角色分工的落地方式
+- [[n8n]] — 本主题中承担编排职责的上层工具
+
+## 未解决的问题
+
+- **会话隔离与并发**：`X-Hermes-Session-Id` 让同一工作流共享上下文，但并发执行同一工作流的多条分支时如何避免串话，素材未涉及。
+- **失败与重试**：Agent 调用超时、返回不可用时，n8n 侧的补偿策略素材未讨论。
+- **成本与配额**：每个 profile 实例的 token 消耗如何归集与限额，素材未提及。
+- **跨平台对比**：同为「n8n 调用 Agent」的模式在 Hermes 与 openclaw 上的差异，尚无素材支撑。
+
+## 相关页面
+
+- [[Hermes API Server]]
+- [[Hermes Profile]]
+- [[n8n]]