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Schulungsübersicht
Einführung in den Hermes Agent
- Was ist der Hermes Agent und wie unterscheidet er sich von IDE Co-Pilots
- Das Konzept des selbstverbessernden Agents und der geschlossene Lernkreislauf
- Architekturoverview: Backends, Plattformen und Tools
Installation und Setup
- Hermes Agent lokal installieren
- Bereitstellung in Docker-Containern
- Entfernte Bereitstellung via SSH, Daytona, Singularity und Modal
- Konfiguration von API-Schlüsseln für OpenAI, Anthropic, OpenRouter und Nous Portal
Interaktion mit dem Agenten
- CLI-Schnittstelle und grundlegende Befehle
- Telegram-Bot-Einrichtung und -Nutzung
- Discord- und Slack-Integration
- WhatsApp-Konnektivität
Integrierte Tools
- Websuche und Inhaltsextraktion
- Dateioperationen: Lesen, Schreiben, Bearbeiten und Suchen
- Ausführen von Terminalbefehlen und Bash-Skripting
- Bildgenerierung und Vision-Analyse
- Text-to-Speech-Funktionen
Persistenter Speicher
- Sitzungsübergreifender Speicher mit FTS5-Recall
- LLM-Zusammenfassung für langfristigen Kontext
- Gedächtnissuche und Abruf
Das Fähigkeiten-System (Skills System)
- Was sind Fähigkeiten und wie werden sie erstellt
- Anhaltende Speicherung von Fähigkeiten über Sitzungen hinweg
- Gemeinschafts-Fähigkeiten und agentskills.io
MCP-Integration
- Verbindung zu MCP-Servern
- Erweiterung der Werkzeugfähigkeiten programmatisch
Geplante Automatisierungen
- Eingebautes Cron-Scheduling
- Einrichtung wiederkehrender Aufgaben und Berichte
- Plattformübergreifende Bereitstellung von Automatisierungsergebnissen
Anwendungsfälle für Entwickler-Automatisierung
- Autonomes Ausführen von Terminalbefehlen
- Erzeugung isolierter Subagents
- Parrallele Arbeitsströme und Batch-Verarbeitung
Sicherheit und Best Practices
- Zustimmungsmodi für Befehle und Änderungen
- Datenschutz auf selbstgehosteter Infrastruktur
- Umgebungsisolation
Produktionsbereitstellung
- Betrieb auf einem $5 VPS
- Serverlose Bereitstellungs-Muster
- Überwachung der Agent-Gesundheit und Logs
Fehlersuche (Troubleshooting)
- Häufige Installationsprobleme
- Debugging von Tool-Fehlern
- Speicher- und Leistungsoptimierung
Zusammenfassung und nächste Schritte
- Zusammenfassung der wichtigsten Fähigkeiten
- Ressourcen für das weitere Lernen
- Übergang zu fortgeschrittenen Hermes-Themen
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Kommandozeilen-Terminals und Linux-Befehlen
- Verständnis von Softwareentwicklungs-Workflows
- Allgemeine Kenntnisse in KI und Large Language Models
Zielgruppe
- Softwareentwickler, die KI-Agenten in ihren Workflow integrieren möchten
- DevOps-Ingenieure, die autonome Werkzeuglösungen erkunden
- Führungskräfte von technischen Teams, die KI-Agent-Plattformen evaluieren
14 Stunden