Skip to content

case-study-hermes.md

Latest commit

 

History

History
111 lines (72 loc) · 4.73 KB

case-study-hermes.md

File metadata and controls

111 lines (72 loc) · 4.73 KB
Raw

案例 2：Hermes 适配方案

平台类型

函数调用型（非 Schema 打包型）

平台类型判断：见 TEMPLATE.md 第一步。

平台概况

  • 类型：技能驱动，原生函数调用（非 Schema 注入）
  • 工具调用：原生工具以函数编译进运行时，MCP Server 按需加载
  • 技能数：107 → 96 个（清理后），SkillHub 生态
  • 技能管理：文件目录驱动，删除即消失
  • Token 瓶颈：技能列表占系统提示（非工具 Schema），清理后节省 ~25%

清理过程

两阶段清理，共删除 39 个无关技能：

阶段 删除数量 删除内容 效果
0.1 28 创意工具（comfyui、ascii-art、game-design 等）+ 5 个空壳伞形目录（apple、email、social-media、smart-home、messaging） 88→60
0.2 11 零频工具（heartmula、songsee、gif-search、maps、petdex、tui-widgets、pdf、audiocraft、polymarket、brainstorming、game-design） 107→96

核心差异

与 OpenSquilla 的最大不同：Hermes 不需要 deny 列表，也不需要 SPOT 原版的动态预筛选层。

维度 OpenSquilla Hermes
工具调用模型 74 个 JSON Schema 打包进 API 请求 40 个原生函数直接调用；MCP Server 按需加载
核心瓶颈 工具 Schema 文本占 48K chars/轮 技能列表占系统提示
裁剪机制 [tools] deny 列表（工具级，可逆） 物理删除技能文件（目录级，不可逆但有备份）
代理服务 不需要（被 deny 的工具无使用需求） 完全不需要（删了就删了，无中间态）
预筛选层 需要（embedding + flash 路由） 不需要（函数调用模型不走 Schema 打包）

适配方案

Step 1: 判断平台类型

首先确认你的平台属于哪一类。Hermes 属于函数调用型——工具以函数形式编译进运行时，不打包 Schema 进 API 请求。

如果你的平台是 Schema 打包型（如 OpenSquilla），请参考 case-study-opensquilla.md。

Step 2: 吸收知识层

从 SPOT 项目复制知识层文件：

spot-framework/knowledge/
├── spot-tool-registry.yaml      → 分类方法论模板
├── spot-description-norm.md     → 描述规范（直接使用）
└── spot-tool-descriptions.json  → 描述映射表（参考格式）

Step 3: 技能分类

用 SPOT 的三级分类法对 Hermes 的技能分类：

类别 标准 操作 实际数量
core 高频使用，不可移除 保留 19
low_freq 低频但偶尔用到 保留 77
removable 零频/不相关 删除文件目录 11

Step 4: 执行裁剪

技能文件方式（推荐）：直接删除 removable 类技能目录。Hermes 只管当下目录有什么，删了就消失。

MCP Server 方式（配合使用）：在 MCP 配置中关闭不需要的 Server。Hermes 实际保留了 4 个 MCP Server（desktop-commander、playwright、postgres-mcp-pro、umi-ocr），一个未关。

Step 5: 记录执行层

创建 spot-e-cleanup.md 记录清理动作和分类依据，作为执行层文档。

与 OpenSquilla 的对比

维度 OpenSquilla 做法 Hermes 做法
知识层 共享同一套方法论和规范 直接复用
执行层 34 行 TOML deny 配置 输入 39 个文件删除命令
代理服务 不需要 不需要
Token 节省 39%（48K→29K Schema） ~25%（技能列表压缩）
工作占比 知识层 90% + 执行层 10% 知识层 90% + 执行层 10%

关键教训

先判断平台类型再选策略

不是所有 Agent 都需要 SPOT 原版的动态预筛选。函数调用型平台（如 Hermes）的 Token 瓶颈在技能列表而非工具 Schema，适配策略完全不同——静态清理即可，不需要预筛选层。

执行层极薄

无论哪个平台，执行层都只是"关掉/删掉不需要的东西"。SPOT 90% 的工作量在知识层（分类、描述、规范），而知识层是跨平台通用的。

技能 ≠ 工具

Hermes 的技能是知识模块（SKILL.md），通过 skill_view 按需加载。它们不是工具 Schema，不打包进 API 请求。这是 Hermes 与 OpenSquilla 最根本的架构差异。

不需要代理服务

Hermes 删除技能文件后，技能自动不可见。不像 OpenSquilla 的静态 toolkit 可能需要代理兜底。

适用判断

如果你的平台：

  • 使用技能文件目录 → 直接删除 removable 技能文件（参考本案例）
  • 使用 MCP Server → 关闭不需要的 Server
  • 两者都支持 → 按粒度需求选择方式
  • 不确定自己的平台类型 → 先看 TEMPLATE.md 第一步