Hermes Agent集成线性回归有三种路径：一、通过hermes_swe_env直接调用；二、封装为独立Skill模块；三、基于ACP协议注入外部服务端点。
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如果您希望在Hermes Agent中集成线性回归模型以支持结构化数据预测任务，则可能面临模型调用接口不匹配、特征工程缺失或训练数据未对齐等问题。以下是实现Model集成的多种可行路径：
一、通过hermes_swe_env直接调用线性回归模型
该方法利用Hermes Agent内置的environments/hermes_swe_env/hermes_swe_env.py中已封装的模型调用示例，适用于已有标准化数据输入格式且无需修改Agent核心逻辑的轻量级预测场景。
1、确认当前Hermes Agent运行环境已安装scikit-learn及相关依赖库。
2、在hermes_swe_env.py同级目录下新建data/linear_input.csv，确保首行为字段名，后续行为数值型样本数据。
3、修改hermes_swe_env.py中的model_loader函数，将默认模型替换为LinearRegression()实例。
4、执行python -m hermes_swe_env --task=regress --input=data/linear_input.csv启动预测流程。
5、输出结果将自动写入output/linear_prediction.json，其中包含预测值数组与R²评分。
二、将线性回归封装为独立Skill模块
该方法将线性回归能力作为可复用技能注册进Hermes Agent技能系统，支持跨会话调用、自动版本管理与上下文感知，符合Hermes闭环学习设计原则。
1、在skills/ml/regression/目录下创建SKILL.md文件，声明技能元信息：name: LinearRegressor, version: 0.1.0, requires: [numpy, sklearn]。
2、在skills/ml/regression/目录下新增train.py，实现fit接口，接收JSON格式的training_data字段，执行模型拟合并保存至~/.hermes/models/linear_v0.1.0.joblib。
3、在同一目录下新增predict.py，加载已保存模型，对传入的features字段执行predict，返回JSON格式prediction字段。
4、执行hermes skill register --path=skills/ml/regression注册该技能。
5、在任意会话中发送指令：“使用LinearRegressor对以下特征进行预测：[5.2, 3.1, 1.8]”，Agent将自动调用该Skill并返回结果。
三、基于ACP协议注入线性回归服务端点
该方法适用于需对接外部高性能线性回归服务（如部署在Flask/FastAPI上的模型API）的生产环境，通过ACP协议桥接Hermes Agent与外部模型服务，实现解耦与弹性扩展。
1、启动外部线性回归服务，监听http://localhost:8001/predict，接受POST请求，body为{"features": [x1,x2,...]}，返回{"prediction": y}。
2、在hermes配置目录~/.hermes/config.yaml中新增custom_services段，添加key: linear_api, url: http://localhost:8001/predict, method: POST。
3、在tools/custom_tools.py中定义linear_api_call工具函数，使用requests.post调用上述URL，并捕获HTTP异常。
4、运行hermes setup --tool=linear_api_call完成工具注册。
5、在会话中触发该工具时，Agent将自动构造合法JSON请求并解析响应体中的prediction字段，无缝嵌入当前推理链。
