应启用多智能体分工机制：通过hermes profile create创建角色专属档案、soul.md定义职责边界、kanban看板分配子任务、分层记忆沉淀技能、工具化接口规范数据交换，实现并行协作与上下文隔离。
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如果您希望多个AI智能体在Hermes Agent框架下协同完成复杂任务，但发现任务串行执行、上下文混乱或智能体职责不清，则可能是由于未启用多智能体分工机制。以下是实现高效AI协同的具体路径：
一、构建多智能体分工体系
单智能体模式易导致记忆混杂与任务阻塞，而多智能体体系通过角色隔离与独立会话保障并行性与稳定性。每个智能体拥有专属配置档案、独立记忆空间及明确职责边界，避免相互干扰。
1、在终端执行命令：hermes profile create "test-engineer" --clone，克隆一个新档案用于测试工程师角色。
2、为该档案编写SOUL.md文件，定义其身份为“自动化测试脚本编写者”，专长领域为Playwright/Selenium语法，禁区为代码审查与部署操作。
3、在项目根目录创建AGENTS.md，统一声明协作规范，例如“所有脚本须提交至/shared/tests/目录，命名格式为browser_name_test.py”。
4、启动该智能体：hermes -p "test-engineer"，确保其仅响应与脚本开发相关的指令。
二、启用Kanban任务看板调度
Kanban将传统线性流程转化为可视化并行工作流，支持AI智能体按角色认领子任务、异步执行、状态自动同步，消除单点瓶颈。
1、在Hermes Agent界面中新建父任务，命名为“四浏览器兼容性测试脚本生成”。
2、为该父任务添加四个子任务，分别标注为“Chrome脚本”、“Firefox脚本”、“Safari脚本”、“Edge脚本”。
3、将每个子任务分配给对应配置的自动化工程师智能体，例如使用-p "chrome-engineer"参数调用。
4、各智能体并行运行后，将生成的脚本自动写入共享Git仓库或指定文件夹，Kanban看板实时更新完成状态。
三、配置分层记忆与经验复用机制
高效协同依赖于智能体对历史协作模式的记忆能力，而非每次从零学习。Hermes Agent通过五层记忆体系支撑跨会话技能沉淀与上下文复用。
1、确认~/.hermes/memories/MEMORY.md中已记录项目级事实，如“主应用部署地址为https://staging.example.com”。
2、检查~/.hermes/skills/目录下是否存在自动生成的技能文件，例如“multi_browser_setup.md”，该文件由前次协同任务提炼而成。
3、在新任务中触发技能调用，输入指令：“复用multi_browser_setup技能初始化四浏览器会话”，系统将自动加载对应操作序列。
4、任务完成后，若出现新问题（如Safari特定断言失败），系统将在SKILL.md中新增条件分支逻辑，并同步至所有相关智能体的技能库。
四、实施工具化协同接口规范
智能体之间需通过标准化数据通道交换中间产物，避免硬编码路径或人工搬运，确保协作链路可追溯、可审计、可重放。
1、在tools/目录下配置统一的API工具描述，例如定义browser_executor为调用Playwright执行器的标准接口。
2、所有智能体输出必须符合预设Schema，如脚本文件头强制包含元数据区块：---\nbrowser: chrome\nversion: 124.0\nauthor: hermes-agent-test-engineer\n---。
3、设置共享存储路径为/shared/artifacts/，所有子任务结果均写入该路径并附带时间戳与哈希校验值。
4、启用DAG工作流引擎，在workflow.yaml中声明依赖关系，例如“报告生成任务”必须等待全部四个“脚本生成任务”状态为success后方可启动。
