需构建结构化多agent工作流以实现调研、编码与部署并行：一、kanban看板编排；二、discord跨平台互唤；三、profile隔离并行；四、三层记忆上下文接力；五、sqlite持久化续跑。
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如果您希望多个Hermes Agent协同完成复杂任务，例如调研、编码与部署并行执行，则需构建结构化的多Agent工作流。以下是实现该目标的多种可行路径：
一、基于Kanban看板的任务编排
该方法通过Hermes Kanban组件实现任务的可视化拆解、分发与状态追踪，使各Agent在统一上下文中异步协作，避免指令丢失或执行错位。
1、使用hermes kanban create创建新看板任务，并指定初始描述与预期交付物。
2、调用hermes kanban_create函数将用户原始指令自动拆解为多个子任务，每个子任务附带唯一ID与角色标签（如researcher、coder、reviewer）。
3、Dispatcher组件在60秒内识别子任务标签，唤醒对应Profile的Agent（例如hermes -p researcher run），并注入该子任务的上下文与输入参数。
4、各Agent独立运行后，调用kanban_complete标记自身子任务完成，系统自动更新看板状态并触发后续依赖检查。
5、当所有子任务状态变为completed，系统向用户发送汇总通知；若任一子任务返回blocked，流程暂停并等待人工介入。
二、基于Discord的跨平台Agent互唤机制
该方法利用Discord作为统一通信总线，使部署在Mac、Windows或Android上的不同Hermes Agent能通过消息提及直接触发彼此执行，形成松耦合但高响应的协同链路。
1、确保所有Agent均已配置DISCORD_ALLOW_BOTS=mentions，允许其响应其他Bot的@提及。
2、在Discord频道中，由主控Agent（如orchestrator）发送消息：@researcher 请检索2026年Q1全球AI芯片出货量数据。
3、被提及的Agent（researcher）解析指令意图，调用web-search技能执行联网检索，并将结果以结构化JSON格式回传至同一频道。
4、主控Agent监听频道消息，识别来自@researcher的响应内容，提取关键字段后组装为新指令：@coder 基于以下数据生成趋势分析图表代码。
5、整个链路由消息驱动，无需共享内存或进程间通信，天然支持异构操作系统与网络环境下的Agent协作。
三、基于Profile隔离的多角色并行执行
该方法依托Hermes的多Profile架构，在单机或单容器内启动多个逻辑独立、模型与技能定制化的Agent实例，各自持有专属记忆与身份设定，实现“一人分饰多角”的并行工作流。
1、执行hermes profile create analyst --clone-all复制现有研究员Profile，保留全部技能与历史对话。
2、为新Profile单独配置模型：运行hermes -p analyst model set qwen2.5:14b，使其使用更适配数据分析的轻量模型。
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3、在终端中并行启动多个Agent进程：hermes -p analyst serve --port 8081与hermes -p coder serve --port 8082。
4、通过本地HTTP请求或CLI命令向不同端口提交任务，例如向8081发送调研请求，同时向8082提交代码生成请求。
5、各Profile的数据存储路径完全隔离（如~/.hermes/profiles/analyst/与~/.hermes/profiles/coder/），确保记忆、SOUL.md与SKILL.md互不污染。
四、基于三层记忆架构的上下文接力
该方法利用Hermes的三层记忆设计（身份层SOUL.md、对话层History、技能层SKILL.md），使不同Agent在任务交接时能精准继承关键语义上下文，而非仅传递原始文本，显著提升协同连贯性。
1、首个Agent（如researcher）完成信息搜集后，调用skill_save "summarize_market_trends"，将提炼结论自动写入其SKILL.md文件。
2、该技能文件被标记为可复用模块，并同步至共享技能库目录（~/.hermes/skills/）。
3、第二个Agent（如reporter）启动时，自动加载该技能模块，并在SOUL.md中声明其职责为“基于已验证趋势生成汇报文档”。
4、当用户下达“生成季度汇报”指令时，reporter直接调用summarize_market_trends技能，跳过重复检索步骤，专注格式组织与语言润色。
5、所有技能调用轨迹被GEPA引擎离线捕获，用于后续进化搜索优化，确保接力过程中的知识传递持续提效。
五、基于SQLite持久化的长周期任务续跑
该方法借助Hermes Kanban内置的SQLite持久化机制，确保即使单个Agent进程意外终止或设备重启，整个工作流仍可从中断点恢复，适用于需数小时乃至数天完成的多阶段任务。
1、所有看板任务数据默认写入~/.hermes/kanban.db，包含任务ID、状态、创建时间、最后更新时间、子任务依赖关系等完整元信息。
2、执行hermes kanban tail <id></id>可实时查看某任务的日志流，其中每条记录均带时间戳与Agent标识，明确标注执行者与动作类型。
3、当某个Agent因资源不足崩溃时，其未完成的子任务状态仍保留在数据库中，且标记为running或pending。
4、重新启动该Agent后，运行hermes kanban resume <id></id>，系统自动读取数据库快照，重建上下文并恢复执行队列。
5、跨设备场景下，可通过rsync同步kanban.db文件，使Mac上中断的任务在Windows上继续推进，无需人工重建状态。
