Hermes Agent支持红蓝对抗式多模型并行评测，需配置双Provider（Qwen2.5-72B-Instruct攻击型与Phi-4-mini防御型）、启用concurrent策略及battle技能，通过CLI或Docker启动，自动校验CVE-ID与缓解动词并生成结构化报告。
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你需要在Hermes Agent中构建一套能同时运行多个异构大模型、支持红蓝对抗式任务调度与结果比对的AI工作流，用于模型能力横向评测、安全边界测试或自动化攻防演练场景。
准备跨架构模型运行环境
确认当前服务器已安装Python 3.11+、Git、Docker及CUDA 12.4（若需本地GPU推理）；【必须关闭SELinux或配置permissive模式，否则Docker容器内模型加载会因权限拒绝失败】。
克隆Hermes Agent主干仓库：git clone https://github.com/nousresearch/hermes-agent.git && cd hermes-agent。
执行依赖隔离安装：python -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124。
配置红蓝双模型Provider
进入config/providers目录，新建red_provider.yaml和blue_provider.yaml两个文件。
red_provider.yaml中填入攻击型模型配置：指定Qwen2.5-72B-Instruct（量化INT4）、启用tool_call强制拦截、设置max_tokens为4096、temperature=1.2、top_p=0.95；blue_provider.yaml则配置防御型模型：选用Phi-4-mini（FP16本地加载）、禁用所有工具调用、启用response_guard规则集、temperature=0.3、max_tokens=2048。
在main_config.yaml中启用双provider并行加载：providers: [red_provider, blue_provider]，且设置strategy: "concurrent"。
定义对抗任务流Skill
在skills/目录下新建red_blue_battle.md，内容以YAML frontmatter开头，声明type: "battle"、mode: "turn_based"、timeout: 180。
定义红方行为链：第一步调用shell工具执行nmap扫描（目标IP由输入参数注入），第二步解析输出生成攻击向量，第三步调用llm_red进行漏洞利用链构造；蓝方行为链同步触发：第一步调用file_read读取系统日志，第二步调用llm_blue生成加固建议，第三步调用shell执行iptables封禁规则。
Qwen 视频智能分析基础客户端（免费版），基于 Qwen 3.5 Plus 多模态模型对本地视频进行内容分析，支持场景描述与基础内容理解，采用默认抽帧频率和提示词，适合快速概览视频，API Key 读取自 ~/.skill-platform/skill-platform.json 的 skills 配置。
关键约束写入skill正文末尾：red_output must contain exactly one CVE-ID pattern; blue_response must include at least two mitigation verbs (e.g., “block”, “disable”, “restrict”); 若任一校验失败，自动触发replay_with_context机制重跑本轮。
启动带对抗监控的Agent服务
方法一：CLI直启模式——运行hermes run --config main_config.yaml --skill red_blue_battle --log-level DEBUG，终端将实时输出红蓝双方token消耗、响应延迟、校验通过率三列指标。
方法二：Docker Compose编排——使用官方提供的docker-compose.battle.yml模板，执行docker compose -f docker-compose.battle.yml up -d；容器启动后，访问http://localhost:8000/battle/status可查看对抗流实时状态面板。
注意：首次启动时，Hermes会自动下载两个模型权重至~/.cache/hermes/models/目录，该过程不可跳过且无法并发下载，需等待完成后再触发首轮对抗。
注入对抗测试用例
第一步：准备test_case_001.json，包含target_ip、service_port、expected_vuln_type三个字段。
第二步：执行curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/battle/run -H "Content-Type: application/json" -d @test_case_001.json。
第三步：调用GET /api/v1/battle/{run_id}/report获取结构化对抗报告，含红方攻击路径图谱、蓝方响应时效分布、双方语义一致性得分（基于BERTScore计算）。
第四步：若报告中red_success_rate
