Hermes道场

📌 Skill基础信息

Skill名称：Hermes Dojo

简称：dojo

来源：社区第三方（Yonkoo11）

运行宿主：Hermes Agent（基于终端工具集的智能体环境）

核心定位：通过分析历史会话识别智能体的能力短板，自动创建或修补技能，实现AI智能体的持续自我改进和进化。

🧩 内部核心组成

子系统组件

• 分析引擎（monitor.py）：扫描历史会话数据库，识别失败模式和技能缺口
• 改进引擎：包含技能修补、新建和深度进化三种改进机制
• 报告系统（reporter.py）：生成性能指标和改进报告
• 追踪系统（tracker.py）：持久化存储指标数据和展示学习曲线

斜杠命令集

命令名	功能简述
/dojo 或 /dojo analyze	分析近期会话中的失败模式
/dojo improve	修复top级弱点（修补技能+运行自我进化）
/dojo report	显示当前性能指标和改进历史
/dojo history	展示时间维度的学习曲线
/dojo auto	设置夜间定时任务（分析+改进+报告）
/dojo status	快速查看智能体健康状态摘要

目录结构

hermes-dojo/
├── scripts/
│   ├── monitor.py      # 会话分析脚本
│   ├── reporter.py     # 报告生成脚本
│   └── tracker.py      # 指标追踪脚本
└── data/
    └── metrics.json    # 指标数据存储

🛠 安装与启用方式

安装命令：

skills install --user Yonkoo11/hermes-dojo

前置依赖：

• Hermes Agent 运行环境
• Python 3 环境
• 终端工具集（terminal toolsets）

数据存储路径：~/.hermes/skills/hermes-dojo/

核心脚本路径：

• ~/.hermes/skills/hermes-dojo/scripts/monitor.py
• ~/.hermes/skills/hermes-dojo/scripts/reporter.py
• ~/.hermes/skills/hermes-dojo/scripts/tracker.py

📋 标准工作流

1. 分析阶段：执行monitor.py扫描~/.hermes/state.db，生成包含工具成功率、错误模式、用户纠正信号等指标的JSON报告

1. 识别弱点：基于分析结果识别三类问题：

- 现有技能执行失败（需要修补）

- 无对应技能的重复需求（需要新建）

- 需要深度改进的技能（需要进化）

1. 改进执行：

- 修补技能：使用skill_manage工具的"patch"操作

- 新建技能：使用skill_manage工具的"create"操作

- 深度进化：调用GEPA框架进行技能迭代优化

1. 验证效果：重新运行分析，对比改进前后的成功率变化

1. 报告生成：通过reporter.py生成可发送到Telegram等渠道的改进报告

1. 指标追踪：使用tracker.py持久化存储性能指标，支持历史数据查询

⚠️ 关键限制、缺陷、注意事项

平台限制：

• 仅支持Hermes Agent环境，无法在其他AI智能体平台运行
• 依赖终端工具集，无GUI界面支持

资源消耗：

• 分析大量历史会话可能消耗较多计算资源
• 自我进化过程需要额外的计算时间和token消耗

环境要求：

• 需要预先克隆hermes-agent-self-evolution仓库至~/.hermes/
• 只能修改用户技能（~/.hermes/skills/），不能修改捆绑技能

生产环境适用性：目前为实验性功能，建议在测试环境中验证效果后再考虑生产环境部署

✅ 适用场景 & ❌ 不适合场景

适合场景：

• Hermes Agent的长期用户，希望提升智能体性能
• 有大量历史会话数据可供分析的学习环境
• 需要自动化识别和修复智能体弱点的运维场景
• 希望实现"夜间自我进化"的自动化改进需求

不适合场景：

• 新安装的Hermes Agent（缺乏历史数据）
• 对计算资源敏感的生产环境
• 需要实时响应的关键业务场景
• 非Hermes Agent的其他AI智能体平台

skills install --user Yonkoo11/hermes-dojo