hermes agent集群部署需按场景选择五种路径：docker compose轻量编排、kubernetes原生部署、ssh异构集群、modal无服务器接入及动态扩缩容监控，每种均含配置、启动与验证步骤。
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如果您希望将Hermes Agent从单节点扩展为多节点协同运行的集群环境，以支撑更高并发任务、跨主机技能调度或分布式日志处理，则需根据其原生支持的后端类型与通信机制进行结构化配置。以下是实现Hermes Agent集群部署的具体路径：
一、基于Docker Compose的轻量级集群编排
该方式适用于开发测试与中小规模生产场景，利用Docker网络实现Agent实例间服务发现与负载分发，所有节点共享统一配置中心与技能仓库。
1、创建docker-compose.yml文件，定义至少两个hermes-agent服务实例及一个redis服务作为共享状态中间件。
2、在每个服务的environment区块中设置TERMINAL_BACKEND=docker，并指定相同的TERMINAL_SANDBOX_DIR挂载路径。
3、通过volumes声明挂载~/.hermes目录至所有容器，确保skills/、environments/、agent/等核心模块路径一致且可同步。
4、启动集群：执行docker-compose up -d，等待各容器进入healthy状态。
5、验证集群连通性：在任一容器内执行hermes status --cluster，确认返回包含全部节点ID与活跃状态。
二、Kubernetes原生部署模式
该方式面向高可用、弹性伸缩的生产环境，依托K8s Service、StatefulSet与ConfigMap实现节点注册、配置热更新与故障自愈。
1、准备helm chart或YAML清单，定义StatefulSet控制器，副本数设为所需Agent节点数量。
2、为每个Pod注入唯一hostname与podIP，并通过headless Service暴露DNS记录，供节点间gRPC通信使用。
3、将cli-config.yaml、environments/default.yaml等配置文件打包进ConfigMap，并挂载至容器内/etc/hermes/config/路径。
4、启用Wandb集中日志采集，在environments/default.yaml中设置wandb.enabled: true及project: hermes-cluster。
5、部署完成后，执行kubectl exec -it hermes-agent-0 -- hermes cluster join --peer hermes-agent-1.default.svc.cluster.local:50051加入集群。
三、SSH后端驱动的异构集群构建
该方式适用于混合操作系统环境（如Linux服务器+macOS开发机+Windows跳板机），不依赖容器运行时，仅通过SSH隧道建立控制通道。
1、确保所有目标主机已安装Python 3.9+、Git与OpenSSH server，并开放22端口。
2、在主控节点的~/.hermes/environments/cluster.yaml中定义nodes列表，每项包含host、user、port、identity_file字段。
3、执行hermes cluster init --config ~/.hermes/environments/cluster.yaml初始化集群元数据。
4、运行hermes cluster sync --force强制同步skills/与tools/目录至全部远程节点。
5、通过hermes run --target all "hermes healthcheck"批量验证各节点基础服务能力。
四、Modal后端实现无服务器集群接入
该方式适用于突发性高负载任务调度，无需维护长期运行节点，由Modal平台按需拉起沙箱实例并自动注入Hermes运行时。
1、在项目根目录创建modal.toml，配置app_name与secrets=["HERMES_CONFIG"]。
2、编写modal_app.py，调用hermes.agent.modal.sandbox.launch_cluster()启动具备固定技能集的函数集群。
3、设置modal.Function.lookup("hermes-cluster", "run_task")作为远程调用入口点。
4、在本地执行hermes run --backend modal --function run_task --input '{"skill": "mlops/deploy"}'触发远程执行。
5、Modal自动完成冷启动、环境隔离、结果回传与资源释放全流程。
五、集群状态监控与动态扩缩容配置
该方式用于实时掌握集群健康度，并依据CPU/内存/队列积压指标自动调整节点数量，避免资源闲置或过载。
1、启用内置metrics endpoint：在environments/default.yaml中设置metrics.enabled: true与metrics.port: 8001。
2、部署Prometheus抓取hermes-agent:8001/metrics路径，配置Grafana仪表盘展示task_queue_length、active_sessions、memory_usage_percent等关键指标。
3、编写autoscaler.py脚本，定期查询Prometheus API，当queue_length > 50持续2分钟则触发hermes cluster scale --up 1。
4、在environments/default.yaml中配置scale_policy字段，指定min_replicas: 2与max_replicas: 8限制弹性边界。
5、将autoscaler.py注册为Kubernetes CronJob或systemd timer，实现无人值守扩缩容。
