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Schulungsübersicht
Einführung in Hermes Agent
- Was ist Hermes Agent und wie er sich von IDE-Copilots unterscheidet
- Das Konzept des selbstverbessernden Agents und des geschlossenen Lernkreislafes
- Überblick über die Architektur: Backends, Plattformen und Tools
Installation und Einrichtung
- Hermes Agent lokal installieren
- Bereitstellung in Docker-Containern
- Remote-Bereitstellung via SSH, Daytona, Singularity und Modal
- Konfigurieren von API-Schlüsseln für OpenAI, Anthropic, OpenRouter und Nous Portal
Interaktion mit dem Agent
- CLI-Schnittstelle und grundlegende Befehle
- Einrichtung und Nutzung des Telegram-Bots
- Discord- und Slack-Integration
- WhatsApp-Anbindung
Integrierte Tools
- Websuche und Inhaltsextraktion
- Dateioperationen: Lesen, Schreiben, Bearbeiten und Suchen
- Ausführung von Terminalbefehlen und Bash-Skripting
- Bildgenerierung und Bilderkennung
- Text-to-Speech-Funktionen
Persistenter Speicher
- Sitzungsübergreifender Speicher mit FTS5-Rückruf (recall)
- Zusammenfassung durch LLMs für langfristigen Kontext
- Speichersuche und -abruf
Das Fähigkeiten-System (Skills System)
- Was sind Fähigkeiten und wie werden sie erstellt?
- Persistenz von Fähigkeiten über Sitzungen hinweg
- Gemeinschaftsbeiträge (Community Skills) und agentskills.io
MCP-Integration
- Anbindung an MCP-Server
- Programmiererweiterung der Tool-Funktionen
Gespeicherte Automatisierungen
- Eingebauter Cron-Scheduler
- Richte wiederkehrende Aufgaben und Berichte ein
- Plattformübergreifende Zustellung der Automatisierungsergebnisse
Anwendungsfälle für Entwicklerautomatisierung
- Autonome Ausführung von Terminalbefehlen
- Erstellung isolierter Sub-Agents
- Parallele Arbeitsströme und Stapelverarbeitung
Sicherheit und Best Practices
- Genehmigungsmodi für Befehle und Änderungen
- Datenschutz auf selbst gehosteter Infrastruktur
- Umweltisolierung
Bereitstellung in der Produktion
- Ausführung auf einem $5 VPS
- Muster für serverlose Bereitstellungen
- Überwachung der Agent-Gesundheit und von Logs
Fehlerbehebung
- Häufige Installationsprobleme
- Debugging von Tool-Fehlschlägen
- Tuning von Speicher und Leistung
Zusammenfassung und nächste Schritte
- Zusammenfassung der wichtigsten Funktionen
- Ressourcen zum weiteren Lernen
- Übergang zu fortgeschrittenen Hermes-Themen
Voraussetzungen
- Bekanntschaft mit Befehlszeilenterminals und Linux-Befehlen
- Verständnis von Softwareentwicklungsarbeitsabläufen
- Allgemeine Kenntnisse über KI und Large Language Models (LLMs)
Zielgruppe
- Softwareentwickler, die KI-Agents in ihren Arbeitsablauf integrieren möchten
- DevOps-Ingenieure, die autonome Tooling-Lösungen erkunden
- Führungskräfte technischer Teams, die KI-Agent-Plattformen bewerten
14 Stunden
