Kom i kontakt

Kursplan

Introduktion till Hermes Agent

  • Vad är Hermes Agent och hur skiljer det sig från IDE-kopiloter?
  • Konceptet om en självförbättrande agent och den slutna läringsloopen
  • Arkitektoversikt: backends, plattformar och verktyg

Installation och konfiguration

  • Installera Hermes Agent lokalt
  • Implementera i Docker-container
  • Fjärrimplementering via SSH, Daytona, Singularity och Modal
  • Konfigurera API-nycklar för OpenAI, Anthropic, OpenRouter och Nous Portal

Interaktion med agenten

  • CLI-gränssnitt och grundläggande kommandon
  • Setup och användning av Telegram-bot
  • Integration med Discord och Slack
  • Koppling till WhatsApp

Inbyggda verktyg

  • Webbsökning och innehållsextrahering
  • Filoperationer: läsa, skriva, redigera och söka
  • Utförande av terminalkommandon och bash-skriptning
  • Bildgenerering och visuell analys
  • Tal-till-text-funktioner

Beständigt minne

  • Korsessionellt minne med FTS5-minneshämtning
  • LLM-summering för långsiktigt sammanhang
  • Sökning och hämtning av minnesdata

Färdighetssystemet

  • Vad är färdigheter och hur skapas de?
  • Färdighetsbeständighet mellan sessioner
  • Gemenskapsfärdigheter och agentskills.io

MCP-integration

  • Koppling till MCP-servrar
  • Utöka verktygskapaciteten programmatiskt

Schemalagda automatiseringar

  • Inbyggd cron-scheduler
  • Konfigurera återkommande uppgifter och rapporter
  • Plattformsoberoende leverans av automatiseringsresultat

Användningsfall för utvecklarautomation

  • Autonoma körningar av terminalkommandon
  • Skapa isolerade subagenter
  • Parallella arbetsströmmar och batchbearbetning

Säkerhet och bästa praxis

  • Godkännandelägen för kommandon och ändringar
  • Dataprivatliv på egenhostad infrastruktur
  • Miljöisolation

Implementering i produktion

  • Körning på en $5 VPS
  • Mönster för serverlös implementering

Felsökning

  • Vanliga installationsproblem
  • Felsöka verktygsfel
  • Tuningsminne och prestanda

Sammanfattning och nästa steg

  • Sammanfattning av de viktigaste funktionerna
  • Ressor för fortsatt lärande
  • Förskjutning till avancerade Hermes-ämnen

Krav

  • Grundläggande vana vid kommandoradsterminaler och Linux-kommandon
  • Förståelse för arbetsflöden inom mjukvaruutveckling
  • Allmän kunskap om AI och stora språkmodeller (LLM)

Målgrupp

  • Mjukvaruutvecklare som vill integrera AI-agenter i sitt arbetsflöde
  • DevOps-ingenjörer som utforskar autonom verktygsanvändning
  • Tekniska teamledare som utvärderar plattformar för AI-agenter
 14 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier