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【Harness&Hermes】多智能体开发特训营

学习园地星课it点top
1月前 14

获课:xingkeit.top/17324/  

一、这门课到底在解决什么问题?

一句话:单智能体已经撞墙了,多智能体协同才是工程化落地的唯一出路。

单 Agent 的致命伤是"既要又要"——它要同时处理规划、执行、反思、纠错,每个环节都在抢上下文窗口,每个环节都在稀释注意力。结果就是:复杂任务"偏航"、长任务"失忆"、多角色协作"失控"。

这个特训营的核心目标,就是帮你完成从"写 Prompt 的人""指挥 AI 军团的架构师"的认知跃迁。


二、两大核心概念:Harness + Hermes

组件定位一句话理解
Harness(驾驭工程)多智能体的运行引擎与编排层控制 AI 的"缰绳"——安全护栏、上下文管理、反馈循环、任务编排
Hermes(通信与记忆框架)智能体间的通信中间件 + 自进化记忆智能体之间的"语言协议"——让它们能对话、能沉淀、能自我进化

组合起来就是一套松耦合、高互通的多智能体开发范式

1Harness 主循环:调用每个 Agent 的 step() → 通过 Hermes 协议交换消息 → 更新共享环境状态2Hermes 通信层:agent.send(dest, msg) + agent.on_message(callback)3

三、技术栈全景(工程化六层闭环)

层级技术选型解决什么问题
运行环境Docker(MongoDB + MySQL + Nginx)本地/测试/生产环境一致性,一键部署
全栈开发Python + FastAPI + Vue3支撑会话与页面交互
MCP 服务工具腰带(文件/数据库/FAAS/浏览器操作)让 AI 从"纸上谈兵"变"实战高手"
Agent 框架LangChain + LangGraphLangChain 搭骨架,LangGraph 画地图(工作流编排)
知识库RAG(向量数据库 + 检索增强生成)资料检索与个性化生成
监控体系LangSmith + Langfuse对话级追踪、Token 消耗监控、异常告警
模型基座多模型协同路由(通义千问3 / Claude 4 / DeepSeek R1)事实型→通义+RAG,逻辑型→Claude,大批量→DeepSeek

四、实战项目:模拟面试闭环系统

课程用一个全链路真实项目打通所有技术点:

1用户输入目标2  → Harness 管控任务分发(不中断、不丢失)3  → Hermes 双层记忆(用户画像持续沉淀)4  → 多 Agent 协同:5      					

										
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