应检查acp协议层注意力注入、启用注意力增强型数据工具链、配置会话池上下文复用策略、嵌入前端signalr注意力元数据。具体包括验证attention_config字段、设置attention_fields参数、启用context_isolation_level、透传attention_trace结构。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您在使用 Hermes Agent 处理多源异构数据时发现模型对关键字段响应迟钝、信息提取遗漏或上下文关联断裂，则可能是由于数据注意力机制未正确集成或配置失效。以下是解决此问题的步骤：
一、验证 ACP 协议层注意力注入点
ACP（Agent Communication Protocol）是 Hermes Agent 与外部系统通信的核心协议，其 initialize 和 session/prompt 方法需显式携带 attention_mask 字段以激活底层模型的数据注意力能力。缺失该字段将导致模型退化为无差别序列处理。
1、检查 StdioAcpTransport 发送的 initialize 请求 JSON 负载中是否包含 "attention_config": {"enabled": true, "mode": "field-aware"} 字段。
2、确认 session/prompt 请求体中每个 input_entry 均附带 "attention_hint": ["user_id", "timestamp", "error_code"] 等业务关键字段标识。
3、若使用自定义 ACP 客户端，需确保调用 authenticate 后立即发送 attention_setup 指令，而非延迟至 session/new 阶段。
二、启用 tools/ 目录下注意力增强型数据工具链
Hermes Agent 的 file_operations.py 与 web_tools.py 已内置注意力感知解析器，可在读取原始数据流时自动标注高熵字段并生成 attention_map，供后续推理模块调用。禁用该功能将导致模型无法区分噪声与信号。
1、进入 Hermes Agent 安装目录下的 tools/ 子路径，确认 file_operations.py 文件中存在 _enable_attention_parsing = True 配置项。
2、在调用 load_csv 或 fetch_from_api 时，显式传入参数 attention_fields=["status", "response_time_ms", "trace_id"]。
3、检查返回结果对象是否包含 .attention_map 属性，且其中 key 值与传入字段一致、value 为 float 类型显著性权重。
三、配置 CliAcpSessionPool 的注意力上下文复用策略
会话池默认复用子进程实例以降低启动开销，但若未同步注意力上下文状态，会导致跨请求的 attention_mask 污染或丢失。必须为每个会话绑定独立的注意力上下文快照。
1、修改 CliAcpSessionPool 初始化参数，设置 context_isolation_level="per-session"。
2、在 session/new 请求中，向 payload 注入 "attention_context_id": "ctx-{uuid4()}" 字符串标识符。
3、验证 HermesGrain 在 Orleans 分布式调度中是否将该 ID 作为 Grain Key 的一部分参与路由，确保同一 attention_context_id 始终由同一会话实例处理。
四、前端 SignalR 消息流中嵌入注意力元数据透传
前端 ExecutorAvatar 组件需接收并渲染注意力热力反馈，若 SignalR 消息未携带 attention_trace 字段，则视觉层无法体现模型当前聚焦区域，造成人机协同断层。
1、检查后端 HermesGrain 向 SignalR Hub 推送的 message 对象，确认其包含 "attention_trace": {"focused_field": "error_stack", "confidence": 0.92} 结构。
2、在前端 executorTypeAdapter 中，为 Hermes 类型添加 onAttentionUpdate: (trace) => updateHeatmap(trace) 回调注册逻辑。
3、确认 SignalR 连接字符串中已启用 enable_attention_metadata=true 查询参数，否则中间件将剥离 attention_trace 字段。
