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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]
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# 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]]