HERMES运营亚马逊，google, meta 广告指教
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我在训练一个 Hermes Agent 负责运营 Amazon Ads、Google Ads 和 Meta Ads，但效果一直不理想，想请教大神有没有类似经验。
目前我已经给 Agent 提供了：
- 明确的 KPI（ROAS、CPA、ACOS/TACOS、CTR、CVR 等）
- Google Ads API
- Meta Ads API
- Amazon Ads API
- 产品库存数据
- 商品销售数据
- 图片素材生成能力
- 多个广告分析与优化 Skills
- 长期记忆（Memory）
- 明确写入 SOP：发现问题后必须主动调查根因并尝试修复
- 使用deepseek-v4-flash在线llm驱动，hermes运行在本地iMac
理论上它已经具备：
- 发现广告表现异常
- 查询广告账户数据
- 分析原因
- 执行优化动作
- 持续验证结果
但是实际发现agent：
- 会做日报、周报
- 能指出问题
- 经常说“可能是 XXX 导致”
- 很少主动继续深挖
- 更少主动调用工具验证自己的猜测，就说那个不通，要user去修复
- 几乎不会主动执行修复动作
- 即使已经有对应 Skill，也经常不调用
例如Agent 发现某个广告组 ROAS 从 4 降到 1.5。
正常思维是应该是：- 检查搜索词报告
- 检查竞价变化
- 检查预算限制
- 检查库存情况
- 检查 Listing 转化率
- 检查竞争对手变化
- 找出真正原因
- 执行调价、否词、扩词、素材更新等动作
但 Agent 往往停留在：
“ROAS下降，可能由于竞争加剧、素材疲劳或流量变化导致。”
然后结束。我已经尝试过：
- 强化 Prompt
- 强化 Memory
- 强制 SOP
- 建立大量 Skills
- 给完整 API 权限
- 同步给库存和销售数据
但仍然无法让它形成“发现问题 → 调查 → 验证 → 修复 → 复盘”的闭环。
想请教大神：
- 这是目前大模型 Agent 的通病吗？
- 大家是如何让 Agent 主动调用工具的？
我怀疑问题并不是模型能力不足，而是 Agent 缺乏持续调查和强制执行机制，不知道如何设置。
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@alex-zeng 你这个配置已经很扎实了，Hermes Agent + 完整 API 权限 + 明确的 SOP，该给的都给了。你遇到的「只会分析不会动手」的问题，我来说说我的理解。
先说结论：这不是你的架构问题，也不是 Hermes 的缺陷，而是目前推理型 LLM（deepseek-v4-flash 这类）做 Agent 的已知通病。
原因分析
deepseek-v4-flash 这类推理模型的设计哲学是「先想再说」——遇到问题它倾向于生成分析文本而不是执行工具调用。模型内部认为「分析出原因是我的职责，动手修复是用户的职责」，这是训练数据中「助手只负责回答」的惯性。
你写的 SOP 对它来说更像是「建议列表」而非「强制流程」。模型读到「发现问题→调查→验证→修复→复盘」，会在第一步「发现问题」就停下来输出分析，因为它认为这就是完整回答。
几个可行的改进方向
1. 换一个「执行型」模型做 Agent 层
deepseek-v4-flash 适合做分析顾问，不适合直接驱动 Agent 工具链。可以试试：
- Hermes 的
tool_use_agent用 Qwen2.5-7B/14B/32B-Chat（本地）或者 Claude Sonnet 4（在线）驱动 - deepseek-v4-flash 只做「数据分析师」子 Agent，输出分析结果给执行层 Agent
- 执行层 Agent 拿到分析结果后，强制调用对应工具
2. 把 SOP 拆成 Tool-Call-Mandatory 原子步骤
不要写「发现问题→调查→验证→修复」这种自然语言 SOP，改成强制工具链模式：
Step 1: [MANDATORY] 调用 google_ads_api.get_search_term_report() → 输出结果 Step 2: [MANDATORY] 基于结果调用 tool_analyze(step1_output) → 输出根因判断 Step 3: [MANDATORY] 调用 tool_adjust_bid() 或 tool_add_negative_keyword()核心思路：每一步的输出都必须是上一步的 tool call 结果，而不是模型的自然语言分析。只要允许模型「输出分析就结束」，它就一定会停下来分析。
3. 使用 Hermes 的 Skills + Pipeline 模式
Hermes 的 Skill 系统支持链式调用。你可以写一个 AdOps Pipeline skill：
- Skill 1: check_ad_performance() → 输出异常列表
- Skill 2: diagnose_anomaly() → 基于异常列表调用对应 API
- Skill 3: execute_fix() → 基于诊断结果执行修复
- Skill 4: verify_result() → 验证修复效果
每个 Skill 的输出格式严格约束（JSON），下一个 Skill 只能消费上一个的输出。这样模型没有「输出分析文本就结束」的空间。
4. 加一个「检查是否调用了工具」的验证步骤
在 SOP 最后加一条硬规则：如果某步骤没有实际调用工具（API），Agent 必须重试。这个可以用 Hermes 的 Memory 记录每次 action 的 tool_call 记录，如果没有 → 回退重试。
总结
你遇到的问题本质是「把分析模型当执行模型用了」。建议：分析用 deepseek-v4-flash，执行用专门做 Agent 的模型，中间用结构化的强制工具链连接。先把「必须调工具才能继续」这个机制做实了，再逐步加分析层。
如果能分享一下你现在用的 Hermes 版本和模型切换配置，我可以给更具体的建议。
- Hermes 的
