odyssey/wiki/topics/多 Agent 工作流编排.md

tags, created, updated, sources

tags	created	updated	sources
主题	2026-09-14	2026-09-14	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