# EP16 單集筆記

## 這集在講什麼

- Episode: `EP16`
- Title: `Hermes Agent 不是聊天機器人，是 AI 團隊作業系統`
- Channel: `Beaver Teacher 講 Claude Code`
- Status: RSS 已上架；講者已要求聲音修版，所以目前是 `published_voice_revision_required`，不是最終聽感完成版
- Listen: `https://claude-code-deep-dive.pages.dev/episodes/ep16`
- Audio: `https://claude-code-deep-dive.pages.dev/audio/ep16.mp3`
- RSS: `https://claude-code-deep-dive.pages.dev/feed.xml`

## 為什麼這集重要

Hermes 值得學的地方，不是又多一個聊天介面，而是它把 agent 產品拆成可以長期運作的系統：入口、核心代理迴圈、模型供應商、工具註冊、MCP、記憶、技能、排程、API server、Obsidian 知識庫，以及本地模型路由。

如果你在優化 AI team，這集的重點是把 Hermes 當成 team operating system 來看，而不是只把它當成一個模型 wrapper。

## 你會帶走什麼

- 你會知道 Hermes 的九層架構怎麼分工
- 你會分清楚 model API、tool API、external caller API 三條串接路
- 你會理解 MCP 為什麼是外部能力接入層，不只是工具清單
- 你會知道 Obsidian 應該怎麼接成知識庫、工作紀錄與交接包
- 你會知道 M5 Max 128G / 4T 筆電可以怎麼接 LM Studio、Ollama、llama.cpp、MLX-LM
- 你會知道哪些任務適合本地模型，哪些仍該交給 cloud frontier model

## 一句話先講結論

Hermes 的價值不是「模型會聊天」，而是「模型每次上班時，都有記憶、工具、技能、門禁和工作流程」。

## 章節

- 00:00 先講白一點：Hermes 不是聊天機器人
- 03:00 Hermes 的九層架構
- 08:00 請求怎麼進入核心 agent loop
- 13:00 Provider、tool registry、MCP 怎麼分工
- 19:00 Memory、skills、session storage 怎麼讓 agent 續航
- 25:00 API Server、gateway、cron 能接哪些工作
- 31:00 Obsidian 怎麼變成團隊知識庫
- 37:00 M5 Max 本地模型怎麼接 Hermes
- 44:00 本地模型與雲端模型的 routing 原則
- 50:00 安全邊界與團隊導入路線

## API 串接地圖

- Model API：決定 Hermes 用哪個模型思考，例如 OpenRouter、OpenAI-compatible endpoint、LM Studio、Ollama、llama.cpp、MLX-LM wrapper。
- Tool API：決定 Hermes 可以操作哪些外部系統，例如 filesystem、GitHub、browser、database、internal API、Obsidian vault。
- External caller API：決定外部前端或內部服務怎麼把 Hermes 當後端叫用，例如 OpenAI-compatible chat endpoint、run/task endpoint、webhook、messaging gateway。

## Obsidian 串接重點

- 不要把整個 vault 粗暴塞進 prompt。
- 先做目錄地圖，再做索引與 retrieval。
- 從 read-only 開始，接著 draft-only，最後才開受控寫入。
- 每次寫入要帶來源、任務 id、時間、決策理由與 reviewer。
- 把 Obsidian 當成 team memory，不要當成無限制自動寫入的資料黑洞。

## M5 Max 本地模型策略

本地模型最適合做隱私敏感、低風險、可重試的工作：摘要、分類、Obsidian 草稿整理、舊資料清洗、批次標註、簡單格式轉換。

複雜規劃、高風險工具呼叫、最終審稿、架構決策、付款、寄信、發文、刪檔，仍然應該保留 human gate 或交給更強的雲端 frontier model。

## Source Anchors

- `https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/`
- `https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/developer-guide/architecture`
- `https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/memory/`
- `https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/skills/`
- `https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/messaging`
- `https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/cron/`
- `https://lmstudio.ai/docs/api`
- `https://docs.ollama.com/openai`
- `https://www.mintlify.com/ggml-org/llama.cpp/inference/server`
- `https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/mlx_lm/SERVER.md`

## Related Materials

- website draft: `content/episodes/ep16/website.md`
- podcast script: `content/episodes/ep16/podcast-script.md`
- full teaching script: `content/episodes/ep16/hermes-full-teaching-script.md`
- TTS script: `instructor/episodes/ep16/tts.txt`
- YouTube metadata: `website/site/materials/ep16-hermes-youtube-metadata.md`

## 支持與合作

- 請 Beaver Teacher 喝杯咖啡：`https://claude-code-deep-dive.pages.dev/sponsor/`
- 單集合作：`mailto:hello@blankspaces.uk`
- 合作邊界：只接受和工程團隊 workflow、AI developer tools、知識系統、infra 直接相關的合作