应通过五种方式实现任务优先级管理：一、在cli-config.yaml中为任务类型配置priority字段；二、绑定高能力模型间接提升权重；三、用renice调整进程nice值；四、用taskset设置CPU亲和性；五、修改scheduler.py中tick()函数的排序逻辑。
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如果您在使用Hermes Agent执行多任务时发现关键任务响应延迟或被低优先级任务阻塞，则可能是由于任务优先级未正确配置或调度策略未生效。以下是实现任务优先级管理的具体方法：
一、通过cli-config.yaml配置priority字段
该方式适用于静态定义任务类型的执行优先级，系统在任务入队时即依据priority值排序，确保高优先级任务抢占执行槽位。需在配置文件中为具体任务类型显式声明优先级等级。
1、打开项目根目录下的cli-config.yaml文件。
2、在delivery_tasks或web_scraping等任务定义区块内，添加priority字段。
3、将priority值设为"critical"、"high"、"medium"或"low"之一。
4、保存文件后重启Hermes Agent服务，使新配置加载生效。
二、利用模型选择优先级间接控制任务权重
该方式通过绑定高优先级任务与高能力模型，使其在资源竞争中自动获得更高CPU时间片与更优推理性能，属于运行时动态加权机制。
1、编辑hermes_cli/codex_models.py文件，确认模型列表中已定义多个具备不同priority数值的条目。
2、在任务触发逻辑中，显式指定模型slug，例如使用"gpt-5.3-codex"（priority=20）而非"gpt-4o"（priority=1）。
3、验证CLI调用时是否携带-m gpt-5.3-codex参数，确保模型选择不被环境变量或默认值覆盖。
4、观察任务日志中model_used字段，确认实际加载模型与预期一致。
三、调整进程级nice值提升系统调度权重
该方式直接作用于操作系统层面，提高Hermes Agent主进程的CPU时间分配比例，适用于高负载场景下保障整体响应性。
1、在Linux终端中执行ps -eo pid,comm,nice,priority | grep hermes，获取当前进程PID及nice值。
2、若nice值大于0，使用sudo renice -n -5 -p <hermes_agent_pid>将其降低至-5。
3、如需启动时即应用高优先级，改用nice -n -5 python run_agent.py命令启动服务。
4、确认操作后再次运行ps命令，验证nice值已更新且无权限拒绝提示。
四、设置CPU亲和性减少上下文切换开销
该方式将Hermes Agent进程绑定至特定物理核心，避免跨核迁移导致的缓存失效与延迟抖动，特别适合实时性要求高的任务流。
1、执行lscpu | grep "CPU(s):"确认系统可用CPU核心编号范围。
2、使用taskset -c 0,1 python run_agent.py启动服务，限定其仅在核心0与1上运行。
3、若服务已运行，获取PID后执行sudo taskset -c 0,1 -p <hermes_agent_pid>进行动态绑定。
4、通过top命令按1键查看各核心负载，确认Hermes Agent线程集中出现在指定核心上。
五、在cron/scheduler.py中修改任务排序逻辑
该方式直接干预调度器内部执行顺序，绕过默认的到期时间排序，实现基于元数据的自定义优先级队列。
1、定位到cron/scheduler.py文件中的tick()函数。
2、找到for job in due_jobs:循环起始位置。
3、在循环前插入排序语句：due_jobs.sort(key=lambda x: x.get("priority", 0), reverse=True)。
4、确保每个任务字典中均包含priority整数字段（如{"priority": 10}），否则默认视为0。
