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告別僵硬的自動化腳本 (Script)，迎接具備「自動進化」能力的 AI 數位工程師！
Hermes Agent：從架構思維到進階配置實戰
專為開發者、AI 整合專家與技術產品經理打造！
讓具備「長期記憶 (Long-term Memory)」與「工具自主調度 (Tool calling)」能力的 Hermes Agent 成為你的核心戰力，徹底解放生產力！
在你的開發與管理日常中，是否也面臨以下瓶頸？
- 重複勞動：每天花費大量時間編寫脆弱的 API 膠水代碼 (Glue Code) 或手動處理繁瑣的整合流程。
- 失憶：傳統 LLM 模型總是「轉頭就忘」，無法跨會話 (Cross-session) 理解複雜項目的長期脈絡。
- 軟體生命週期 (SDLC) 耗時：從代碼審查 (Code Review) 到 CI / CD 程式碼變更觸發，仍需大量人為干預 (push / commit / merge / tag / pipeline triggering 等等) 與手動切換工具。
- 整合與安全困境：聽說過 Agent 很強大，但不知道如何在確保數據安全的前提下，將其深度整合至公司的私有技術堆疊 (Tech Stack: Front End / Backend / DB / Infrastructure)。
如果你正處於上述情境，Hermes Agent 將是你在代理式人工智能 (Agentic AI) 時代最具競爭力的技術投資！
不要再將寶貴的開發預算與時間浪費在低價值的點擊與重複維護上。將繁雜的編排工作交給 Hermes Agent，把精力留給更高層次的架構設計與策略決策。
從「諮詢顧問」到「自主代理」的升級
既有的 AI 大語言模型 (LLM – 例如：ChatGPT, Gemini, Claude) 像是一位聰明的顧問：你發問，它回答，但最終的執行與實踐仍需你動手完成。
而 Hermes Agent 則是具備自進化能力的自主代理 (Autonomous Agent)！它不只是陪你聊天的機器人，更是能深度理解環境、調用工具並自我修正的數位同事。
演進歷程：從最初的腳本自動化 (Harness Agent - 例如：Claude Code, Cursor)，進化到具備「學習循環」與「三層記憶架構」的 Hermes Agent。
Hermes Agent 借鑒 CPU 緩存分級的思路，解決了長期對話中記憶混亂或遺失的問題：
- L1 核心記憶 (MEMORY.md)：嚴格限制 Tokens 使用量，保存最高價值的項目上下文。
- L2 用戶畫像 (USER.md)：記錄用戶溝通風格與技術偏好。
- L3 持久化 MD 與 FTS5 檢索：通過全文檢索支持大量歷史數據回溯。
Hermes Agent 內建學習迴路 (Learning Loop) 框架，能從任務中自動鍛鍊出技能 (Skill)，也能夠長期記憶用戶偏好，跨對話精準回憶，目標是「愈用愈懂你」。
Hermes Agent 的突破性：透過最新的 Model Context Protocol (MCP) 協議，Hermes 能夠打破軟體壁壘，在 CLI 命令行、IDE 開發環境與各類通訊軟體間無縫切換。它能自主搜尋文獻、整理代碼庫、甚至透過遠端遙控完成複雜的部署任務。
更重要的是，本課程將教你如何「教導」它，讓它針對你的特定工作流進化出專屬技能 (Custom Skills)。
關於本課程
市面上的 AI 課程大多停留於淺層的 Prompt 指令教學。本課程專為資訊工作、專案經理者與開發者量身定制，強調「底層機制」與「工程落地」：
1. 深度架構解析：從概念到認知機制
我們不只教操作，更深入探討 Hermes Agent 的認知邏輯。從向量數據庫的整合、上下文窗口優化，到「三層記憶結構」的運作，讓你精確掌握 Hermes Agent 如何思考與學習。
2. 企業級部署與安全配置：
帶你完成三種部署模式 (CLI、Docker 容器化、雲端部署)。我們特別強調安全性配置，教授如何建立沙盒執行環境 (Sandboxing) 與 API 金鑰管理，確保在 Windows、macOS 或 Linux 環境下都能安全運行。
3. 建造你專屬的隨身秘書：
本課程將教你如何將 Hermes Agent 綁定手機裡能快速設定而又最適合新手的 Telegram，來作為你的第一個與 Hermes Agent 溝通的渠道，紮實地打好基礎，隨後只需透過簡單的文字或語音訊息，就能隨時隨地遠端遙控 Hermes Agent 為你工作！
未來你將能更輕鬆地銜接 WhatsApp、Signal、WeCom、飛書 (Lark) 等等的企業通訊軟體整合應用。
4. 自定義 Skill
本課程將使用 Node.js 或 Python 撰寫自定義技能 (Skill)，這意味著你可以讓 Hermes Agent 直接存取你公司內部的私有數據庫與 API 接口。
5. 即學即用的自動化技能：
不再浪費時間手動 Google！學會為你的 Hermes Agent 開啟網路搜尋功能，讓 AI 自動為你搜集市場資訊與數據。
隨後更能進一步學習結合「多機協作」，讓家裡與辦公室的電腦能同時為你處理繁雜任務，徹底解放你的雙手，讓 AI 成為你最強大的生產力後盾。
由本課程導師開發的「多機協作」架構範例
| 課程名稱： |
Hermes Agent 實戰入門課程 - 簡稱：Hermes Agent Training Course (提供 7x24 實習器材) |
| 課程時數： | 共 12 小時課堂 (共 4 堂) |
| 適合人士： | 任何上班族。 不想被 AI 時代淘汰，想搶先體驗最新 Hermes Agent 自動化技術來提升效率的你。 行政與營運人員：想自動化處理報表、資料建檔與跨系統操作。 銷售與策劃人員：需要大量搜集網路資訊、自動化整理數據。 專案經理 (PM)：希望有一個 Hermes Agent 助理幫忙追蹤進度、管理多台設備的資訊。 專案開發人員 (Dev)：希望把重覆而操勞的開發工序交給 Hermes Agent 去進行自動化開發、安全檢查及部署。 |
| 授課語言： | 以廣東話為主，輔以英語 |
| 課程筆記： | 本中心導師親自編寫英文為主筆記，而部份英文字附有中文對照。 |
| 1. 實戰任務： | 我們不考究艱深的 AI 理論！本課程提供豐富的「實戰範例」 (如：自動化資料搜集、跨系統操作)，每個情境均附有標準的設定步驟與指令範本 (Prompt & Commands)。讓你學完便立刻能將 Hermes Agent 套用在日常工作中，解決真實需求。 |
| 2. 時數適中： | 本課程時數適中 (約 12 小時)，專門為忙碌的上班族設計，直擊核心操作，讓你能在最短時間內真正掌握 Hermes Agent，並成功建造出專屬你的 AI 虛擬合作伙伴。 |
| 3. 導師親自編寫筆記： | 由本中心教學 20 年以上經驗的資深導師 Larry Chan 親自編寫筆記。 |
| 4. 隨時隨地以任何瀏覽器享用一套專屬於你的導師器材，來進行全個課程的所有實習： |
隨時：由課程開始日起計的 6 星期內，每星期 7 日，每日 24 小時。 隨地：於本中心上課時的課室、學員家中、甚至是離港旅遊時的住所等等地方。 任何瀏覽器：不論是 Windows PC、Macbook、iPad、Android等等，只要有任何的一個網頁瀏覽器。 一套專屬於你的導師器材，來進行全個課程的所有實習：學員透過上網接駁至雲端伺服器，便能個人獨享一套器材，而這套器材等同於導師教學時所用的器材，故學員能依照課程筆記來進行全個課程的所有實習。 而學員於這 6 星期內的實習進度會被儲存起，以方便學員於下一次做實習時能緊接之前的進度。另外，學員亦可自行在實習途中隨時使用快照 (Snapshot)，以便日後快速還原來重做實習。 故此，本課程無須要學員花時間及金錢來添置器材或自行租用雲端服務。 而學員透過上網所接駁的雲端伺服器，其規格如下：
以上的雲端伺服器硬件，若是學員自行租用雲端服務的話，其租用費已差不多是本課程的學費了。 註： 導師器材會有 1 部 Windows 11 、1 部 Windows Server 及 1 部 Linux。 |
| 5. 免費重讀： | 傳統課堂學員可於課程結束後三個月內免費重看課堂錄影。 |
| 課程名稱：Hermes Agent 實戰入門課程 - 簡稱：Hermes Agent Training Course (提供 7x24 實習器材) |
1. Foundations and Core Architecture
1.1 Conceptual Framework
- Beyond "Just Another Agent": The Evolution from Harness to Hermes
- The Hermes Agent Ecosystem: A Comprehensive Overview
- Architecture Deep-Dive: LLM Backend Selection, Vector Database Integration, and Execution Environments
1.2 Core Cognitive Mechanisms
- The Autonomous Learning Loop: Self-Regulating Mechanisms
- The Three-Tier Memory Architecture: From Short-Term Context to Persistent Recall
- Memory Management in Practice: Context Window Optimization and Vector Retrieval Strategies
1.3 Capability Framework
- The Skill System: Frameworks for Self-Evolving Capabilities
- Standard Toolkits and the Model Context Protocol (MCP): Bridging Systems
2. Deployment, Configuration, and Integration
2.1 Environment Setup
- Installation and Configuration: Three Deployment Strategies (Local/CLI, Docker Containerization, Cloud Deployment)
- Security and Privacy Configuration: Managing API Keys, Sandboxing Execution, and Data Governance
2.2 Initial Provisioning and UI Integration
- Initial Calibration: Tailoring Hermes to User Profiles
- Multi-Platform Integration: Seamless Cross-Environment Deployment (CLI, Web, IDE Extensions, Messaging Platforms)
2.3 Operations and Observability
- Prompt Engineering for Hermes: Crafting System Prompts for Optimal Agent Behavior
- Debugging and Tracing: Monitoring Agent Thought Processes, Token Usage, and Error Handling
3. Advanced Development and Tool Integration
3.1 Expanding Agent Capabilities
- Developing Custom Skills: Authoring and Registering New Node/Python Capabilities
- Advanced MCP Integration: Connecting Proprietary Corporate Toolchains
- Developing a Custom MCP Server: Exposing Local APIs to Hermes
3.2 Practical Scenario I - Engineering
- Scenario: Software Development Lifecycle (SDLC) Automation (From automated code review to CI/CD pipeline triggering)
- State Management and Error Recovery: Handling API Timeouts and Broken Tool Executions
4. Complex Scenarios, Orchestration, and Future Horizons
Focus: Real-world applications, multi-agent frameworks, and strategic evaluation of agentic AI.
4.1 Practical Scenarios II - Knowledge & Content
- Scenario: Building a Persistent Personal Knowledge Assistant: Leveraging Cross-Session Memory
- Scenario: Autonomous Content Generation and Deep Research Pipelines
4.2 Advanced Orchestration
- Multi-Agent Orchestration: Collaborative Task Execution and Delegation
- Agent Evaluation Metrics: How to Measure the Accuracy, Cost, and Efficiency of Your Agents
4.3 Strategic Reflections
- Comparative Analysis: Hermes vs. OpenClaw vs. Claude Code (Selecting the right paradigm for your use case)
- The Frontiers of Self-Improving Agents: Limitations, Hallucinations, and Future Prospects