10 分钟从零搞定 Hermes Agent：飞书微信双通道丝滑上线

上一篇文章我介绍了 fast-mirror-skill——一个在国内网络环境下自动配置镜像源的神器。有读者问我：光说不练假把式，能不能来个完整的实战？

今天就来。我们从一台干净的 Linux 服务器出发，用 fast-mirror-skill 加速，10 分钟内完成 Hermes Agent 的安装、模型配置、飞书和微信双通道接入。整个过程不碰代理、不走 VPN，纯国内网络丝滑搞定。

本文提纲

准备工作：你需要什么
第一步：用 fast-mirror-skill 加速环境
第二步：安装 Hermes Agent
第三步：配置国内 LLM 模型
第四步：启动 Gateway 并连接飞书
第五步：连接微信
验收：飞书微信双通道在线

准备工作：你需要什么

开始之前，确认你手上已经有这些东西：

一台 Linux 服务器（我用的是阿里云 Ubuntu 22.04，2 核 4G 够用）
一个国内 LLM 的 API Key（后面详细说怎么选）
飞书账号（用来创建机器人）
微信账号（个人号就行，不需要公众号）
SSH 终端（连上你的服务器）

关于 LLM 的选择，Hermes 支持 20+ 模型提供商。国内用的话，推荐这几个：

提供商	推荐模型	包月价格	适合场景
DeepSeek	deepseek-chat	约 ¥30/月	日常对话、代码
阿里云 DashScope	qwen-plus	约 ¥50/月	多语言、长文本
智谱 Z.AI	glm-4-flash	免费额度	入门体验
MiniMax	abab6.5s	按 token 计费	语音场景

我用的 DeepSeek 的 Coding Plan，一个月三十来块，写代码和日常对话都够用。

第一步：用 fast-mirror-skill 加速环境

直接上 fast-mirror-skill 生成镜像切换脚本。打开 https://www.theaiera.cn/mirrors，选择你需要的镜像源和工具。

对于安装 Hermes Agent，你需要加速这几个：

pip / uv（Python 依赖）
Node.js（Hermes 的部分依赖）
GitHub 加速（安装脚本从 GitHub 拉取）

选好后点"复制脚本"，然后在服务器上执行。或者直接用下面这个一键命令，选清华源：

# pip 加速
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# npm 加速
npm config set registry https://registry.npmmirror.com

# uv 加速
mkdir -p ~/.config/uv
cat > ~/.config/uv/uv.toml << 'EOF'
[[index]]
url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/"
default = true
EOF

如果你嫌手动麻烦，直接访问 theaiera.cn/mirrors 勾选需要的工具，一键生成完整脚本。上一篇文章有详细的截图说明。

第二步：安装 Hermes Agent

镜像配好之后，安装 Hermes Agent 就是一条命令的事：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

在国内网络环境下，如果这条命令直接跑不通（GitHub raw 经常超时），可以配合 GitHub 镜像加速：

# 用 ghproxy 加速安装脚本
curl -fsSL https://ghfast.top/https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

安装过程大概 2-3 分钟，主要时间花在下载 Python 依赖上。因为第一步已经配好了 pip 镜像，所以依赖下载速度飞快。

安装完成后验证一下：

hermes --version
# 输出类似: hermes 0.x.x

看到版本号就说明安装成功了。

第三步：配置国内 LLM 模型

Hermes 安装好之后，第一件事是配置模型。运行设置向导：

hermes setup

选 model 进入模型配置。这里输入你的 API Key 和选择模型。

以 DeepSeek 为例：

hermes model
# 交互式选择：
# Provider: deepseek
# API Key: sk-xxxxxxxx（你的 DeepSeek API Key）
# Model: deepseek-chat

或者直接手动配置，编辑 ~/.hermes/config.yaml：

model:
  default: deepseek/deepseek-chat
  provider: deepseek
  api_key: ${DEEPSEEK_API_KEY}

然后在 ~/.hermes/.env 里写上 Key：

echo 'DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-key-here' >> ~/.hermes/.env

配好后快速验证：

hermes chat -q "你好，介绍一下你自己"

如果 Agent 正常回复了，说明模型配置没问题。

第四步：启动 Gateway 并连接飞书

Hermes 的 Gateway 是一个后台进程，同时连接所有消息平台。先启动 Gateway：

hermes gateway run

然后在另一个终端窗口运行平台设置向导：

hermes gateway setup

配置飞书

选择 Feishu / Lark，Hermes 提供两种连接方式：

扫码创建（推荐）：终端显示一个二维码，用飞书手机 App 扫码，自动创建机器人应用并配置权限
手动配置：去飞书开放平台创建应用，填入 App ID 和 App Secret

扫码方式最省事，整个流程不到 1 分钟：

hermes gateway setup
# 选择 Feishu / Lark
# 终端出现二维码 → 飞书扫码 → 自动创建应用
# 看到 "Feishu connected" 就成功了

连接模式选 WebSocket（推荐），不需要公网地址，Hermes 主动连出去就行：

# ~/.hermes/.env
FEISHU_CONNECTION_MODE=websocket

飞书机器人配好后，在飞书里找到刚创建的机器人，直接发消息就能对话了。

第五步：连接微信

微信的连接更简单——扫码就行。

hermes gateway setup
# 选择 Weixin
# 终端显示二维码 → 微信扫码登录 → 确认登录
# 看到 "微信连接成功" 就完成了

微信使用长轮询（long-polling）方式通信，不需要公网地址，不需要 Webhook，也不需要公众号。就是一个个人微信号变成了你的 AI 助手。

扫码完成后，Hermes 会自动保存凭证到 ~/.hermes/weixin/accounts/，重启也不需要重新扫码。

几个可选的微信配置项：

# ~/.hermes/.env

# 访问策略：open = 任何人都能跟你的机器人对话
WEIXIN_DM_POLICY=open

# 或者限制特定用户
WEIXIN_ALLOWED_USERS=wxid_xxx,wxid_yyy

# Home Channel：定时任务和通知默认发到这里
WEIXIN_HOME_CHANNEL=your-chat-id
WEIXIN_HOME_CHANNEL_NAME=Home

验收：飞书微信双通道在线

全部配好之后，重启 Gateway：

hermes gateway restart

检查状态：

hermes gateway status
# 应该看到 Feishu: connected ✓
#             Weixin: connected ✓

然后试试：

打开飞书 → 找到你的机器人 → 发一条消息 "今天天气怎么样"
打开微信 → 找到你的文件传输助手或自己 → 发一条消息 "帮我写个 Python 快排"

两边都应该秒回。如果飞书群里 @机器人也能触发回复。

到这里，你的 Hermes Agent 已经在飞书和微信上同时在线了。以后不管是手机还是电脑，随时都能跟你的 AI Agent 对话，它能帮你搜资料、写代码、管文件、跑脚本——完整的工具链都在。

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10 分钟从零搞定 Hermes Agent：飞书微信双通道丝滑上线

10 分钟从零搞定 Hermes Agent：飞书微信双通道丝滑上线

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准备工作：你需要什么

第一步：用 fast-mirror-skill 加速环境

第二步：安装 Hermes Agent

第三步：配置国内 LLM 模型

第四步：启动 Gateway 并连接飞书

配置飞书

第五步：连接微信

验收：飞书微信双通道在线

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