Hermes Agent执行端到端学术研究需启用技能、配置数据库、明确任务目标；可通过启用预置研究技能、自然语言调度定时任务、构建自定义Meta分析Skill、激活自进化学习循环、接入双通道交付成果五种路径实现。
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如果您希望Hermes Agent执行端到端的学术研究任务，但发现其未自动触发检索、分析或报告生成，则可能是由于技能未启用、配置缺失或任务目标表述模糊。以下是实现自动研究的多种可行路径：
一、启用预置研究技能并配置数据库连接
该方法依赖Hermes Agent内置的research模块，通过激活arXiv、PubMed等适配器实现一键式文献拉取与结构化解析。需确保CLI配置中已声明有效API密钥及访问权限。
1、运行hermes skills list命令，确认arxiv-search与pubmed-fetch状态为enabled。
2、编辑cli-config.yaml文件，在skills节下添加arxiv:与pubmed:子段，并填入对应服务的base_url与api_key。
3、执行hermes run --skill arxiv-search --query "large language model quantization"，验证是否返回含标题、摘要、DOI的结构化JSON结果。
二、使用自然语言调度定时研究任务
该方法利用Hermes内置的cron调度器，将研究行为转化为可持久化、可复用的周期性工作流，无需编写shell脚本或维护外部定时器。
1、在交互终端中输入：“每天上午9点自动从arXiv抓取LLM量化方向最新论文，生成中文摘要并推送到飞书”。
2、等待Agent解析意图后，自动创建定时任务条目，并调用hermes-arxiv-agent skill完成集成。
3、检查hermes cron list输出，确认任务ID、触发时间、绑定skill名称及推送通道均正确无误。
三、构建自定义Meta分析Skill并封装为可复用模块
该方法面向复杂科研场景，将文献筛选、效应量计算、森林图生成等步骤抽象为单个Skill，支持后续以CSV输入驱动全自动产出图表与统计结论。
1、准备包含PICOS要素的CSV样本，字段包括study_id、n_treatment、mean_treatment、sd_treatment、n_control、mean_control、sd_control。
2、向Agent发送指令：“基于此CSV数据，执行DerSimonian-Laird随机效应模型、亚组分析与Egger检验，并生成四张投稿级图表”。
3、任务完成后，Agent自动将完整流程沉淀为meta-analysis-workflow.md技能文档，并存入skills/research/meta/目录。
4、后续仅需执行hermes run --skill meta-analysis-workflow --input data.csv即可复现全部分析。
四、激活自进化学习循环以优化研究策略
该方法不依赖人工重写Prompt或调整参数，而是让Agent在多次研究任务执行后，自主识别低效环节、抽象通用模式、更新技能文档并提升召回精度。
1、连续三次执行不同关键词组合的arXiv检索任务，例如“LLM pruning”、“weight quantization”、“KV cache compression”。
2、每次任务结束后，观察Agent是否在skills/research/arxiv/目录下生成新的refine-query-strategy.md技能文件。
3、打开该文件，确认其中包含如“当检索词含‘quantization’时，自动追加‘int4 int8’限定发表年份≥2025”等具体优化规则。
4、再次发起检索，验证新技能是否被自动加载并应用。
五、接入本地阅读网站与飞书双通道交付成果
该方法确保研究成果不仅生成于终端，更以人类可读形式同步至协作平台与私有知识库，形成闭环交付链路。
1、确认hermes-arxiv-agent已安装且FEISHU_WEBHOOK_URL环境变量已设置。
2、在AGENT_SKILL.md中检查delivery:节是否同时声明feishu:与local_site:两个输出目标。
3、执行每日自动抓取后，访问http://localhost:8000确认静态阅读网站已更新当日论文列表与中文摘要卡片。
4、同步查看飞书群内是否收到带标题、作者单位、摘要正文及本地链接的富文本消息。
