需依托kanban任务编排机制构建多agent系统:一、初始化看板数据库并启动dispatcher服务;二、创建researcher、writer等专业化profile并安装对应技能;三、为各profile配置差异化模型与参数;四、提交主任务触发自动拆解与并行执行;五、通过kanban_block/resolve实现人工介入与阻塞处理。
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如果您希望在 Hermes Agent 框架中构建支持多个专业角色协同工作的智能体系统,则需依托其 Kanban(看板)任务编排机制。该机制通过持久化任务队列与角色化智能体调度,实现子任务自动拆解、分派、并行执行与状态追踪。以下是搭建多Agent系统的具体路径:
一、启用 Kanban 多Agent 编排核心组件
Kanban 是 Hermes 实现多Agent协作的底层运行时架构,依赖 SQLite 持久化队列与 Dispatcher 调度器协同工作,确保任务可恢复、可追溯、可干预。
1、确认 Hermes 已安装并升级至支持 Kanban 的版本(v0.8.0 及以上)。
2、执行初始化命令创建默认看板数据库:hermes kanban init。
3、验证数据库生成路径:~/.hermes/kanban.db 是否存在且可读写。
4、启动 Dispatcher 后台服务,使其持续监听新任务:hermes dispatcher start --daemon。
二、定义并配置多个专业化 Agent Profile
每个 Agent Profile 代表一个具备特定技能与模型配置的独立智能体角色,Kanban 系统依据任务类型自动唤醒对应 Profile,实现职责分离。
1、创建 researcher 角色:hermes profile create researcher。
2、为 researcher 安装网络搜索与摘要技能:hermes -p researcher skills install web-search summarize。
3、创建 writer 角色:hermes profile create writer。
4、为 writer 安装文档生成与润色技能:hermes -p writer skills install doc-gen grammar-check。
5、为所有 Profile 统一安装看板交互能力:hermes skills install devops/kanban-worker。
三、配置差异化模型与运行参数
不同 Agent Profile 可绑定不同大模型以适配任务复杂度,避免资源浪费,同时保障推理质量与响应效率。
1、为 researcher 指定高召回率模型:hermes -p researcher config model qwen-max。
2、为 writer 指定强文本生成模型:hermes -p writer config model deepseek-v3。
3、设置 researcher 的超时阈值为 300 秒:hermes -p researcher config timeout 300。
4、设置 writer 的最大输出长度为 4096:hermes -p writer config max_tokens 4096。
四、构建跨角色任务流并触发执行
用户输入主任务后,系统将自动解析意图、拆解为子任务,并按预设规则分发至对应 Profile 并行处理,各 Agent 完成后调用 kanban_complete 更新状态。
1、在 CLI 或 WebUI 中提交复合指令:请调研2026年Q1国产大模型技术进展,并生成一份面向技术决策者的简报。
2、系统自动调用 kanban_create 拆解为两个子任务:【researcher】执行信息检索与整理;【writer】执行简报撰写。
3、Dispatcher 在 60 秒内分别拉起 researcher 与 writer 进程,各自加载对应 Profile 配置与技能。
4、两 Agent 并行运行,日志实时写入看板数据库,可通过 hermes kanban tail
五、启用人工介入与阻塞处理机制
当某 Agent 在执行中遇到模糊指令、数据冲突或需策略确认时,可主动挂起任务并等待人工审核,保障流程可控性与结果可信度。
1、在 researcher 技能代码中插入阻塞逻辑:kanban_block("原始数据来源不一致,需人工核验权威出处")。
2、该任务状态立即变更为 blocked,并显示在 hermes kanban list 输出中。
3、管理员执行 hermes kanban resolve
4、Dispatcher 自动重新调度该子任务,由 researcher 继续执行后续步骤。











