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Schulungsübersicht
Einführung in Hermes Agent
- Was ist Hermes Agent und wie er sich von IDE-Copilots unterscheidet
- Das Konzept des sich selbst verbessernden Agenten und der geschlossene Lernkreislauf
- Architektürübersicht: Backends, Plattformen und Tools
Installation und Einrichtung
- Installation von Hermes Agent lokal
- Bereitstellung in Docker-Containern
- Entfernte Bereitstellung via SSH, Daytona, Singularity und Modal
- Konfiguration von API-Schlüsseln für OpenAI, Anthropic, OpenRouter und Nous Portal
Interaktion mit dem Agenten
- CLI-Schnittstelle und grundlegende Befehle
- Einrichtung und Nutzung von Telegram-Bots
- Integration in Discord und Slack
- WhatsApp-Konnektivität
Eingebaute Tools
- Websuche und Inhaltsextraktion
- Dateioperationen: Lesen, Schreiben, Bearbeiten und Suchen
- Ausführung von Terminalbefehlen und Bash-Skripting
- Bildgenerierung und Vision-Analyse
- Text-zu-Sprache-Funktionen
Persistenter Speicher
- Sitzungsübergreifender Speicher mit FTS5-Rückruf
- LLM-Zusammenfassung für langfristigen Kontext
- Speichersuche und -abruf
Das Fähigkeiten-System
- Was sind Fähigkeiten und wie werden sie erstellt
- Fähigkeitspersistenz über Sitzungen hinweg
- Gemeinschafts-Fähigkeiten und agentskills.io
MCP-Integration
- Verbindung zu MCP-Servern
- Erweiterung der Werkzeugfunktionen programmatisch
Geplante Automatisierungen
- Eingebauter Cron-Scheduler
- Einrichtung wiederkehrender Aufgaben und Berichte
- Plattformübergreifende Zustellung von Automatisierungsergebnissen
Automatisierungsfallbeispiele für Entwickler
- Autonome Ausführung von Terminalbefehlen
- Starten isolierter Sub-Agenten
- Parallele Arbeitsabläufe und Batch-Verarbeitung
Sicherheit und Best Practices
- Bewilligungsmodi für Befehle und Änderungen
- Datenschutz auf selbst gehosteter Infrastruktur
- Umgebungsisolation
Produktionsbereitstellung
- Betrieb auf einem $5 VPS
- Serverlose Bereitstellungs Muster
- Überwachung der Agent-Gesundheit und Logs
Fehlerbehebung
- Häufige Installationsprobleme
- Debugging von Werkzeugfehlern
- Speicher- und Leistungsoptimierung
Zusammenfassung und nächste Schritte
- Zusammenfassung der wichtigsten Fähigkeiten
- Ressourcen für weiterführendes Lernen
- Übergang zu fortgeschrittenen Hermes-Themen
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse in Befehlszeilenterminals und Linux-Befehlen
- Verständnis von Softwareentwicklungsworkflows
- Allgemeines Wissen über KI und grosse Sprachmodelle
Zielgruppe
- Softwareentwickler, die KI-Agenten in ihren Workflow integrieren möchten
- DevOps-Ingenieure, die autonome Werkzeugsets erkunden
- Technische Teamleiter, die KI-Agent-Plattformen evaluieren
14 Stunden
