企业官网建设流程全解析

1. 为什么单 Agent 写代码越用越乱

如果你已经在本地跑 Hermes 一段时间，大概率会遇到一个很具体的现象：同一个 Agent 上午帮你写 Python 脚本，下午帮你整理日报，晚上又去改前端组件，几天之后它的 MEMORY.md 里塞满了各种项目习惯、表达偏好、临时约定，行为开始变得难以预测。你让它写代码，它先跟你聊两句日报格式；你让它整理文档，它又突然想给你补一段测试用例。

这不是模型变笨了，而是记忆污染。一个 Agent 包揽所有事，它的记忆、技能、系统提示全混在一个环境里，写代码时学到的项目规范会和写日报时积累的表达偏好互相干扰。用得越久，这种干扰越明显。

Hermes 的 Profiles 就是解这个问题的。每个 Profile 是一个完全隔离的独立环境，有自己的配置、记忆、技能和 Gateway，各自成长、互不干扰。你可以把它理解成在同一台机器上开了几个互不串门的工位：一个专门做代码调度，一个专门做日常事务，谁也不会把对方的习惯带进来。

这篇要落地的场景是：用 Hermes 的 Profiles 编排本地 CodeX，搭一个能分工的多 Agent 团队。核心思路是让 Hermes 里的 coder Profile 当"技术项目经理"，它自己不写代码，只负责理解需求、拆解任务、调用本地 CodeX 执行、审查结果后汇报。真正写代码的活交给 CodeX，因为 CodeX 已经积累了专业的 coding skill，Hermes 只需要做好需求翻译和结果审查就够了。

适合谁看：已经在本地用 Hermes 或 CodeX 写代码、想把单机编码助手升级成可分工 Agent 团队的开发者。下面从架构设计到配置骨架、从连通 CodeX 到多 Agent 任务分发，一步步给可复制的操作。

2. TaoToken 前置：统一 Key 与 API 通道

在搭多 Agent 之前，先把 API 通道这件事理顺。多 Agent 场景下最容易踩的坑是：每个 Profile 各自配一套 Key，模型来源不统一，出了问题不知道是哪个环节断的。我的做法是让所有 Profile 走同一个 API 通道，Key 集中管理。

TaoToken 在这里的作用是提供统一的 Key 和 API 通道。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 端点是 https://taotoken.net/api （这个不加 UTM）。你可以在控制台里创建 Key，然后让 Hermes 的每个 Profile 都指向同一个 API 端点。

具体操作路径：

先到控制台创建 API Key，地址是 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite 。创建完 Key 之后，在 API Keys 页面可以查看和管理，地址是 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite 。

拿到 Key 之后，配置 Hermes Profile 的时候把 base_url 指向 TaoToken 的 API 端点，模型名按你实际要用的填。这样 coder Profile 和 assistant Profile 共用同一个通道，Key 只需要维护一份，换模型或者调额度的时候改一处就行。

注意：多 Agent 场景下建议给不同 Profile 用不同的模型档位。coder Profile 的核心工作是任务调度和结果审查，不是代码生成，用轻量模型就够，把算力留给真正执行编码的 CodeX。assistant Profile 处理日常事务，也可以用轻量档。这样整体成本可控。

如果你还想在接入前先验证模型通道是否通，可以直接用模型对话页面测一下，地址是 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model-chat&utm_campaign=rewrite 。发一条简单请求，确认返回正常，再去配 Profile，能省掉后面排查"到底是 Key 问题还是 Profile 配置问题"的时间。

3. 可复制配置：Profiles 骨架与 SOUL.md

3.1 创建 Coder Profile

第一步是创建独立的 coder Profile。在终端执行：

hermes profile create coder

这一行命令做了两件事：在~/.hermes/profiles/coder/下创建完整的隔离环境，同时生成coder命令别名。从此coder等价于hermes -p coder，所有子命令都可以直接用：

coder setup # 配置 API 密钥和模型 coder chat # 开始对话 coder gateway start # 启动 Gateway

创建完之后，先跑coder setup把 API Key 和模型配好。base_url 填 TaoToken 的 API 端点，Key 填你在控制台创建的那一个。模型选轻量档，原因上面说过，调度和审查不需要重模型。

3.2 用 SOUL.md 定义角色边界

每个 Profile 的SOUL.md是系统 prompt 的第一槽位，决定 Agent 的身份和行为倾向，路径是：

~/.hermes/profiles/coder/SOUL.md

这里有一个容易混淆的区分：SOUL.md 管"这个 Agent 是谁"，项目根目录的 AGENTS.md 管"在这个项目里做什么"。两个文件职责不同，不要混。SOUL.md 是 Profile 级别的，跟着 Agent 走；AGENTS.md 是项目级别的，跟着仓库走。

coder Profile 的 SOUL.md 核心是把"不自己写代码"这个行为倾向写清楚。下面是我实际用的骨架：

# 身份 你是一位代码任务调度专家。你自己不直接编写代码， 而是通过调用 CodeX 或 Claude Code 来完成所有编码工作。 # 工作方式 - 收到需求时，先分析任务类型和复杂度 - 将任务清晰描述后，委派给 CodeX 或 Claude Code 执行 - 审查返回的代码质量，必要时要求修改 - 向用户汇报结果，而不是自己动手写 # 风格 - 简洁直接，像技术项目经理 - 任务拆解精准，指令清晰无歧义 # 避免 - 自己生成大段代码 - 不加审查地直接转发工具返回结果

修改完直接coder chat开新会话即生效，无需重启任何服务。这一点很关键：SOUL.md 是会话启动时读取的，改完开新会话就行，不用去折腾服务重启。

3.3 多 Agent 的目录结构

搭好之后，你的~/.hermes/profiles/下大概是这样：

~/.hermes/profiles/ ├── coder/ │ ├── SOUL.md # 代码调度专家身份 │ ├── MEMORY.md # 只积累代码调度相关记忆 │ ├── config.yaml # API Key / 模型配置 │ └── skills/ # 代码调度相关技能 └── assistant/ ├── SOUL.md # 日常事务身份 ├── MEMORY.md # 只积累日常事务记忆 ├── config.yaml # 共用同一个 API 通道 └── skills/ # 日常事务技能

两个 Profile 各自有独立的 MEMORY.md，这是隔离的核心。coder 的记忆里只有代码任务拆解、CodeX 调用记录、审查结论；assistant 的记忆里只有日常事务。它们不会互相污染。

4. 连通本地 CodeX 与验证请求

4.1 打通调用链

Hermes 连接本地 CodeX 的完整调用链是这样的：coder Profile 收到编程任务 → 检查 CodeX 登录状态 → 通过codex exec resume派发任务 → 等待执行 → 读取结果验证 → 汇报。

首先要为 CodeX 开通设备访问权限，在你的 ChatGPT 账号里找到"安全"设置，开启设备访问相关的选项。然后让 coder agent 直接尝试连接你本地的 CodeX，coder 会给你一个验证码和一个连接入口，点进去连接，输入验证码完成配对。

配对完成后，在飞书里向 coder Profile 发送一个编程任务，可以看到 Hermes 完整地执行调度链路：

# coder 内部实际执行的调度步骤（示意） codex login status # 先检查 CodeX 登录状态 codex exec resume <task> # 把任务派发出去 # 等待执行完成 # 读取配置文件验证结果

执行结果显示：CodeX APP 里可以看到新建了执行会话，目标任务完成，smoke 验证通过；而 Hermes 全程没有自己生成代码，只做了调度和验证。到此，Hermes 与本地 CodeX 链路打通。

4.2 验证请求是否成功

验证分两层。第一层是通道验证：在 coder chat 里发一条简单指令，比如"检查一下 CodeX 登录状态"，看它能不能正确调用codex login status并返回结果。第二层是任务验证：发一个真实的小任务，比如"在 /tmp/test 下创建一个 hello.py，打印 hello world"，观察完整链路。

如果两层都通，你会看到 coder 先分析任务、然后调用 CodeX 执行、最后读取文件确认内容。整个过程 coder 自己不写一行代码，只做调度和审查。这就是我们要的多 Agent 分工效果。

如果你在验证模型通道本身是否正常，可以先用模型对话页面单独测一下，地址是 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model-chat&utm_campaign=rewrite 。把通道问题和 Profile 配置问题分开排查，效率会高很多。

5. 本篇常见错排查

5.1 coder 自己开始写代码了

这是最常见的。原因通常是 SOUL.md 没生效，或者你改完没开新会话。检查两点：一是~/.hermes/profiles/coder/SOUL.md路径对不对，二是改完有没有coder chat开新会话。SOUL.md 是会话启动时读取的，旧会话不会自动加载新内容。

如果路径和会话都没问题，但 coder 还是忍不住写代码，可以在 SOUL.md 的"避免"部分把措辞写得更强硬，比如明确写"任何情况下都不得直接输出代码块，必须委派给 CodeX"。

5.2 CodeX 调用失败或超时

先单独在终端跑codex login status，确认 CodeX 本身登录正常。如果 CodeX 正常但 coder 调用失败，检查 coder 的 config.yaml 里 API 通道配置是否正确，base_url 是否指向 TaoToken 的 API 端点。多 Agent 场景下，每个 Profile 的 config 是独立的，别只配了一个。

超时的话，看任务复杂度。CodeX 执行大任务本身就需要时间，coder 的等待逻辑如果设得太短会误判失败。可以在 SOUL.md 里加一条"等待 CodeX 执行时保持轮询，不要提前判定失败"。

5.3 两个 Profile 记忆串了

如果你发现 coder 的记忆里出现了日常事务的内容，检查是不是两个 Profile 共用了同一个 MEMORY.md 路径。正常情况下每个 Profile 的记忆是隔离的，路径在各自的 profile 目录下。串记忆通常是因为手动改配置时把路径指错了，或者用了软链接。

5.4 API Key 报错

多 Agent 共用同一个 Key 时，如果报 401 或额度错误，先到 API Keys 页面确认 Key 状态，地址是 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite 。确认 Key 有效、额度充足之后，再检查每个 Profile 的 config.yaml 里 Key 有没有写错、有没有多余空格。

5.5 多 Agent 日常管理速查

搭好之后，日常管理用这几条命令：

hermes profile list # 查看所有 Profile 状态 hermes profile show coder # 查看 coder 的详细配置 hermes profile export coder # 导出备份为 coder.tar.gz hermes profile rename coder dev # 重命名，同步更新别名和服务 hermes update # 更新代码并同步所有 Profile 的内置技能

hermes update这条特别值得记住，它会把所有 Profile 的内置技能一起同步，不用一个个手动更新。

6. 多 Agent 任务分发与下一步

6.1 任务分发怎么落地

目前两个 Profile 是并行独立的关系：你找 coder 就是找 coder，找 assistant 就是找 assistant，它们互不知道对方的存在。这在大多数场景下已经够用了。任务分发的逻辑很简单：代码相关的任务发给 coder，日常事务发给 assistant，各走各的通道，各积累各的记忆。

如果你需要长期跑编码任务、或者想让 Agent 承担更重的编码工作，可以考虑 Coding Plan，地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite 。它更适合持续性的编码场景，和 coder Profile 的调度角色配合起来，能把单机编码助手的产出稳定在一个比较高的水平。

6.2 什么时候才需要第三个协调 Profile

有一类需求会打破并行独立的模式：当一个任务需要多个 Profile 按顺序协作完成的时候。比如"coder 完成代码后自动触发 assistant 生成文档"这种有依赖关系的流水线，才真正需要一个 orchestrator Profile 来统筹调度。

但现阶段不要急着建它。过度设计是 Agent 工作流里最常见的坑，架构搭得很漂亮，实际上每天用到的只有两个 Profile 各自独立跑任务。等你真正感觉到"我需要有人来协调它俩"的那一天，再加这一层，不会太晚。

6.3 接入文档与后续

如果你在接入过程中遇到配置层面的问题，接入文档里有更细的参数说明，地址是 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 。Claude Code 相关的接入细节可以看 https://taotoken.net/claudecode-anthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=claudecode-anthropic&utm_campaign=rewrite 。

这套配置走下来，核心感受是：Hermes 的 Profile 系统本质上是在做专业化分工。一个全能 Agent 听起来很美，但时间久了记忆越来越杂，行为越来越难预测。Profile 强制你在一开始就想清楚这个 Agent 是干什么的、边界在哪里。coder 只管调度代码，assistant 只管日常，各自积累各自领域的 skill 和 memory。用得越久，每个 Profile 越专，而不是越乱。这才是多 Agent 真正的长处所在。