Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Hermes Agent

  • Ce este Hermes Agent și cum diferă de asistenții IDE
  • Conceptul de agent auto-îmbunătățitor și buclă de învățare închisă
  • Prezentare generală a arhitecturii: backend-uri, platforme și instrumente

Instalare și configurare

  • Instalarea Hermes Agent local
  • Deploy pe containere Docker
  • Implementare la distanță prin SSH, Daytona, Singularity și Modal
  • Configurarea cheilor API pentru OpenAI, Anthropic, OpenRouter și Nous Portal

Interacțiunea cu Agentul

  • Interfață CLI și comenzi de bază
  • Configurarea și utilizarea botului Telegram
  • Integrare cu Discord și Slack
  • Conectivitate WhatsApp

Instrumente încorporate

  • Căutare web și extragere de conținut
  • Operații cu fișiere: citire, scriere, editare și căutare
  • Execuție de comenzi de terminal și scripturi bash
  • Generare de imagini și analiză vizuală
  • Capacități text-to-speech

Memorie persistentă

  • Memorie între sesiuni cu rechemare FTS5
  • Rezumat LLM pentru context pe termen lung
  • Căutare și recuperare a memoriei

Sistemul de abilități

  • Ce sunt abilitățile și cum sunt create
  • Persistența abilităților între sesiuni
  • Abilități comunitare și agentskills.io

Integrare MCP

  • Conectare la servere MCP
  • Extinderea capabilităților instrumentelor programatic

Automări programate

  • Scheduler cron încorporat
  • Configurarea sarcinilor și rapoartelor recurente
  • Livrarea rezultatelor automărilor pe multiple platforme

Cazuri de utilizare pentru automatizarea dezvoltatorilor

  • Executare autonomă a comenzilor de terminal
  • Generare de subagenți izolați
  • Fluxuri de lucru paralele și procesare în lot

Securitate și practici recomandate

  • Moduri de aprobare pentru comenzi și editări
  • Confidențialitatea datelor pe infrastructură auto-gestionată
  • Izolarea mediului

Implementare în producție

  • Rulare pe un VPS de $5
  • Modele de implementare serverless
  • Monitorizarea stării și a jurnalelor agentului

Depanare

  • Probleme comune la instalare
  • Depanarea defecțiunilor instrumentelor
  • Optimizarea memoriei și performanței

Rezumat și pași următori

  • Recapitularea capacităților cheie
  • Resurse pentru învățare continuă
  • Tranziția la subiecte avansate Hermes

Cerințe

  • Familiaritate de bază cu terminale de comandă și comenzi Linux
  • Înțelegerea fluxurilor de lucru ale dezvoltării de software
  • Cunoștințe generale despre AI și modele de limbaj de mari dimensiuni

Public țintă

  • Dezvoltatori de software care doresc să integreze agenți AI în fluxul lor de lucru
  • Ingineri DevOps care explorează instrumente autonome
  • Lideri de echipe tehnice care evaluează platforme de agenți AI
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite