# X 串文（修正后正式测试稿）

1/ 测试 Hermes Agent，第一步不是下载模型，而是先读官方要求。Quickstart 明确要求至少 64K 上下文，Providers 文档还要求先配置推理提供商。

这两条决定了今天的测试起点。

2/ 本次只验证一件事：Hermes 能否真正调用一个符合要求的本地模型。

验收词固定为 `GLOBAL_LOCAL_READY`。没有真实模型返回，就不把安装成功写成 Agent 测试成功。

3/ 项目来自 Nous Research 官方仓库：

https://github.com/NousResearch/hermes-agent

本次固定到 commit `21b2095d`，使用官方安装器，安装目录与配置目录彼此隔离。

4/ 按文档先筛选模型，再开始配置。本次使用 Ollama 的 qwen3:4b；模型元数据上下文为 262,144，满足 Hermes 的最低要求。

模型选择不靠猜。长任务前还要用 Ollama 实际运行状态核对服务端 CONTEXT，不能把模型上限当成服务端已经加载的值。

5/ 现在开始安装。官方安装器退出码为 0，Hermes Agent 版本显示为 v0.21.0。

Python 3.11.15、虚拟环境、Node 依赖和启动入口都已经就位。

6/ 运行 `hermes doctor`：Python、SQLite、SSL、必需包和安全检查通过。

它提示配置需要从旧格式迁移到 v39。执行 `hermes doctor --fix` 后，迁移完成。

7/ 安装层和配置层通过后，第一次最小调用仍然没有成功。

Hermes 返回 `No inference provider configured`。程序已经启动，但云端推理提供商没有接通。

8/ 这个失败不能被写成“软件安装失败”。本次没有擅自读取或写入用户密钥，也没有发起收费外部调用，因此云端路线停在凭证边界。

接下来验证本地链路。

9/ 配置本地 Ollama 的 OpenAI-compatible endpoint，模型使用已经按官方 64K要求筛选的 qwen3:4b。

提示词保持不变，验收词保持不变，只替换推理提供商。

10/ 同一条最小提示词重新运行。

Hermes 实际返回 `GLOBAL_LOCAL_READY`，退出码为 0。这证明请求真正进入本地模型并得到返回。

11/ 这次测试得到的不是一句“能跑”，而是三层判断：

安装通过；云端凭证是独立问题；本地模型必须同时满足上下文和服务端配置要求。

12/ 准确结论：Hermes 的本地安装、配置迁移和最小本地推理已验证。长任务、浏览器控制、Computer Use、联网技能和生产性能仍未测试。

完整记录：
https://jianailab.com/experiments/hermes-agent-local-model-first-run
