Hermes Agent 提供四种部署方式：一、Docker Compose 快速部署，适用于 Linux 服务器；二、源码构建运行，适合需本地模型或调试的开发者；三、微服务架构集成，面向企业分布式体系；四、启用 Prometheus 监控的增强部署，适用于生产环境运维。
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如果您希望在本地或云端服务器上运行 Hermes Agent 作为后端服务，需根据环境条件选择适配的部署路径。以下是多种可独立实施的部署方法：
一、使用 Docker Compose 快速部署
该方式适用于已配置 Docker 环境的 Linux 服务器，通过官方预构建镜像实现最小干预启动，规避 Python 版本冲突与依赖编译问题。
1、创建专用部署目录：mkdir -p /opt/hermes && cd /opt/hermes
2、新建 docker-compose.yml 文件，内容须包含 service 定义、端口映射（如 8000）、环境变量 MINIMAX_CN_API_KEY 及镜像拉取地址。
3、确保系统已设置环境变量 MINIMAX_CN_API_KEY，或直接在 docker-compose.yml 的 environment 字段中写入：MINIMAX_CN_API_KEY=your_actual_key_here
4、执行容器启动命令：docker-compose up -d
5、检查服务是否正常运行：docker ps | grep hermes-agent，确认 STATUS 显示为 Up 且端口已监听。
二、从源码构建并运行
该方式适用于需启用本地模型（如 Ollama）、调试技能逻辑或定制工具链的开发者场景，要求服务器已安装 Python 3.10+ 与 pip。
1、克隆官方仓库：git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent
2、进入项目根目录：cd hermes-agent
3、安装运行时依赖：pip install -r requirements.txt
4、在项目根目录创建 .env 文件，写入 API 密钥：MINIMAX_CN_API_KEY=your_actual_key_here
5、启动后端服务进程：python main.py --host 0.0.0.0 --port 8000
三、集成微服务架构部署
该方式面向已有分布式后端体系的企业用户，将 Hermes Agent 作为统一智能网关接入用户中心、支付、推荐等独立服务实例，需各下游服务已就绪并开放 HTTP 接口。
1、编辑 gateway/config.py，更新 SERVICE_ENDPOINTS 字典，填入各服务真实域名与路径，例如：{"user": "http://user-svc:8080/api/v1"}
2、确认所有被调用微服务已启用 CORS，并明确允许来自 Hermes Agent 所在服务器 IP 的跨域请求头。
3、在 tools/registry.py 中注册对应服务的调用函数，函数签名须符合 def call_xxx_service(payload: dict) -> dict:
4、运行环境连通性校验脚本：python scripts/check_services.py，确保全部 endpoint 返回 HTTP 200。
5、以后台守护方式启动：nohup python main.py > logs/gateway.log 2>&1 &
四、启用 Prometheus 监控的增强部署
该方式在基础服务之上叠加指标采集能力，适用于需长期运维、容量规划与性能瓶颈定位的生产环境，要求 Prometheus Server 与 Grafana 已部署并可达。
1、启动时显式启用指标暴露功能：python main.py --enable-metrics --host 0.0.0.0 --port 8000
2、新建 docker-compose.metrics.yml，定义 hermes-agent 服务与 prometheus 服务，其中 prometheus.yml 需配置 scrape_configs 指向 hermes-agent 的 /metrics 端点。
3、启动全栈监控栈：docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.metrics.yml up -d
4、验证指标端点可用性：curl http://localhost:8000/metrics，应返回文本格式的 Prometheus 指标数据。
5、在 Grafana 中导入 Hermes Agent 官方 Dashboard JSON，配置 Prometheus 数据源后即可查看实时 QPS、延迟分布与内存使用趋势。
