必须通过容器运行时或配置文件显式设置CPU与内存限制：一、YAML文件配置，如default.yaml中设cpu_shares:1024、memory:limit:4G；二、docker run加--cpus="2.5"和--memory="6g"；三、CLI启动传--cpu=2、--memory=8192；四、代码中读取环境变量动态注入；五、Docker Compose deploy.resources limits/reservations声明式配置。
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如果您正在部署Hermes Agent并希望防止其过度占用系统资源，则必须通过容器运行时或配置文件显式设置CPU与内存限制。以下是多种可行的配置方法：
一、通过YAML配置文件设置资源限制
该方法适用于使用Docker Compose或Kubernetes等编排工具部署Hermes Agent的场景，配置集中、可版本化管理。
1、定位到对应环境的YAML配置文件，例如environments/terminal_test_env/default.yaml或environments/hermes_swe_env/default.yaml。
2、在resources节点下添加CPU与内存参数：
3、配置CPU权重与硬性配额：设置cpu_shares: 1024、cpu_quota: 200000、cpu_period: 100000，确保容器在多容器竞争时获得合理时间片，并限制单周期内最大运行时间。
4、配置内存上下限：指定memory: limit: 4G、memory_reservation: 2G、memory_swap: 8G，防止OOM Killer强制终止进程，同时保留弹性缓冲空间。
二、通过Docker命令行参数限制资源
该方法适用于临时调试或CI/CD流水线中快速启动容器，无需修改配置文件，具有即时生效特性。
1、在docker run命令中加入--cpus参数，例如--cpus="2.5"，直接限制容器最多使用2.5个逻辑CPU核心。
2、使用--memory指定内存上限，例如--memory="6g"，强制容器内存使用不得超过6GiB。
3、附加--memory-swap="12g"以控制内存+swap总和，避免交换行为失控影响系统稳定性。
4、启用--oom-kill-disable=false（默认），确保当内存超限时由内核OOM Killer介入而非静默失败。
三、通过CLI启动参数动态注入限制
该方法适用于通过hermes-cli启动代理服务的场景，支持运行时覆盖配置，适合多租户或A/B测试环境。
1、执行启动命令时传入--cpu参数，例如hermes-cli start --cpu=2，将被转换为容器运行时的cpu_shares值。
2、使用--memory参数指定单位为MB的内存上限，例如hermes-cli start --memory=8192，对应8GB限制。
3、确认参数已生效：在容器内执行cat /sys/fs/cgroup/cpu.max与cat /sys/fs/cgroup/memory.max验证数值是否匹配。
四、在代码中硬编码资源约束逻辑
该方法适用于需要深度定制容器行为的开发场景，可在工具层（如terminal_tool.py）或启动入口（cli.py）中嵌入资源策略。
1、在tools/terminal_tool.py中读取环境变量TERMINAL_CONTAINER_CPU，将其转为浮点数并参与容器创建参数构造。
2、在cli.py的容器资源配置段落中，插入条件判断逻辑：若环境变量MEMORY_LIMIT_MB存在且大于0，则自动追加--memory参数。
3、调用subprocess.run启动容器前，动态组装resource_args列表，确保所有限制参数被正确传递至Docker守护进程。
五、通过Docker Compose文件声明式配置
该方法适用于本地开发或轻量级生产部署，利用docker-compose.yml统一管理服务依赖与资源策略。
1、在服务定义块中添加deploy节，嵌套resources子节。
2、在limits下设置cpus: '2.0'与memory: 6G，作为硬性上限。
3、在reservations下设置cpus: '0.5'与memory: 2G，保障最低可用资源不被抢占。
4、保存文件后执行docker-compose up -d，Docker引擎将按声明自动应用cgroup v2资源策略。
