hermes agent集成异常检测有四种路径：一、启用内置anomaly_tools模块；二、接入外部pyod服务；三、配置cron周期性扫描；四、注入自定义lightgbm评分器。
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如果您在使用 Hermes Agent 过程中需要对接异常检测（Anomaly Detection）能力以增强数据处理的鲁棒性与自适应性，则可能面临数据流中断、误报率高或模型响应延迟等问题。以下是将 Anomaly 检测模块集成至 Hermes Agent 数据弹性网络的具体实施路径：
一、启用内置 anomaly_tools 模块
该方法通过激活 Hermes Agent 项目中预置的 anomalies/ 目录下工具链，实现对输入数据流的实时偏差识别与自动拦截。此模块默认监听 file_operations.py 和 web_tools.py 的输出通道，支持阈值动态校准与上下文感知告警。
1、进入 Hermes Agent 项目根目录，确认 anomalies/ 子目录存在且包含 anomaly_detector.py 与 config.yaml 文件。
2、执行命令启用模块：hermes tool enable anomaly_tools。
3、编辑 anomalies/config.yaml，设置 detection_mode: "stream" 与 sensitivity_level: "medium"。
4、重启 Hermes Agent 主进程以加载新工具：hermes restart。
二、接入外部 PyOD 异常检测服务
此方案适用于需复用已有 PyOD（Python Outlier Detection）训练模型的场景，通过 HTTP API 将 Hermes Agent 的数据批次推送至独立部署的 PyOD 服务端，实现模型解耦与算力隔离。
1、在目标服务器上安装 PyOD 并启动 REST 服务：pip install pyod && python -m pyod.rest_api --port 8081。
2、在 Hermes Agent 的 tools/ 目录下新建 pyod_gateway.py，定义 post_to_pyod() 函数，指定 target_url 为 http://localhost:8081/detect。
3、运行配置命令注册该网关：hermes tool register pyod_gateway --type external --priority 8。
4、在任务脚本中调用时指定工具名：hermes run --tool pyod_gateway --data-path ./data/batch_20260419.csv。
三、配置 cron 触发的周期性异常扫描
该方式利用 Hermes Agent 内置的 cron/jobs.py 调度器，对历史数据存储路径执行定时扫描，生成异常摘要报告并触发技能回调。适用于离线数据质量稽核与长期趋势偏离预警。
1、创建扫描配置文件 ./cron/anomaly_scan.yaml，定义 paths: ["/var/hermes/data/incoming"] 与 interval: "daily"。
2、编写回调技能脚本 skills/anomaly_summary_skill.py，实现报告生成与 Telegram 通知逻辑。
3、注册定时任务：hermes cron add --job anomaly_scan --config ./cron/anomaly_scan.yaml --skill anomaly_summary_skill。
4、验证任务列表是否生效：hermes cron list，确认状态为 active。
四、注入自定义 LightGBM 异常评分器
此方法面向具备特征工程能力的用户，允许将训练完成的 LightGBM 二分类模型（标注正常/异常）封装为 Hermes Agent 可调用的本地技能，直接嵌入 action 流程链。
1、将 .txt 格式模型文件 lightgbm_anomaly.txt 放入 models/ 目录，并确保已安装 lightgbm 依赖。
2、在 skills/ 下新建 lgbm_anomaly_skill.py，使用 Booster.load_model() 加载模型并实现 score_batch() 方法。
3、执行技能注册：hermes skill install lgbm_anomaly_skill --trusted。
4、在任意任务中通过 --skill lgbm_anomaly_skill 显式调用，输出结果将自动注入 memory.state 中供后续决策使用。
