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抡锤者

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  3. 你们的Hermes都是怎么网上冲浪的?

你们的Hermes都是怎么网上冲浪的?

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17 帖子 11 发布者 355 浏览
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  • S 离线
    S 离线
    sarcoma
    编写于 最后由 sarcoma 编辑
    #8

    我用本地searxng服务配置给hermes的web_search用,简单的信息搜索他回复很快,貌似是meta search的关系。
    深度搜索或需要仔细读取网页内容的时候,hermes会调用我的本地firecrawl服务来读取网页内容。这时候其实分两层,一层是firecrawl爬取网页的速度,还有就是对网页内容进行归纳总结的速度(推理模型的速度),这个可以在config.yaml的服务任务(auxiliary)中设置web_extract部分控制,默认是主模型,但是如果主模型不够快(比如本地小模型),你可以指定其他模型,比如云模型api、或本地更快的模型来执行。

    九龙杨生九 1 条回复 最后回复
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    • terryT 离线
      terryT 离线
      terry
      超级版主
      编写于 最后由 编辑
      #9

      谷歌搜索嘎了之后,brave search 性价比最高。 能折腾的,当然searxng。

      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

      M 1 条回复 最后回复
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      • terryT terry

        谷歌搜索嘎了之后,brave search 性价比最高。 能折腾的,当然searxng。

        M 离线
        M 离线
        mark
        超凡大师
        编写于 最后由 编辑
        #10

        @terry 1000条 5美金,这个不便宜 , 自己做搜索吧.

        1 条回复 最后回复
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        • S 离线
          S 离线
          sarcoma
          编写于 最后由 编辑
          #11

          每个月firecrawl在线也是送1000条还是500条来着,也可以切换着用

          本地服务么,还得挂哪个啥,也是成本,🤣

          1 条回复 最后回复
          0
          • S sarcoma

            我用本地searxng服务配置给hermes的web_search用,简单的信息搜索他回复很快,貌似是meta search的关系。
            深度搜索或需要仔细读取网页内容的时候,hermes会调用我的本地firecrawl服务来读取网页内容。这时候其实分两层,一层是firecrawl爬取网页的速度,还有就是对网页内容进行归纳总结的速度(推理模型的速度),这个可以在config.yaml的服务任务(auxiliary)中设置web_extract部分控制,默认是主模型,但是如果主模型不够快(比如本地小模型),你可以指定其他模型,比如云模型api、或本地更快的模型来执行。

            九龙杨生九 离线
            九龙杨生九 离线
            九龙杨生
            技术大牛
            编写于 最后由 编辑
            #12

            @sarcoma 还是只能低频率使用吧,我自己设置了一个根本扛不住大量压力

            欢迎访问亿量科技官网
            欢迎访问亿量科技油管频道

            S 1 条回复 最后回复
            0
            • williamlouisW 离线
              williamlouisW 离线
              williamlouis
              超级版主
              编写于 最后由 编辑
              #13

              我一直都是自己写。思路更新在我的帖子里。实测7900XTX 就可以跑起来。但是属于入门级别。太复杂的操作不了。更新后 发现 其他 指纹厂商也都 陆续 跟风。接口持续丰富中。光是冲浪的话应该很简单的。(所以看我的思路就行了,浏览器可以看看其他厂商。)
              重点是你的本地模型要测试好。一定要足够稳定。上下文测试是重点。新手不如直接用在线 api 搞。跑通生成 skill 再转移到 本地。
              经验:在线转 本地 需要 在线api 继续修缮。本地 小 显存24G 都会折腾一段。预测 48G是甜点区。

              个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

              S 1 条回复 最后回复
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              • 九龙杨生九 九龙杨生

                @sarcoma 还是只能低频率使用吧,我自己设置了一个根本扛不住大量压力

                S 离线
                S 离线
                sarcoma
                编写于 最后由 编辑
                #14

                @九龙杨生 那就只能本地部署或刷卡咯。本地部署得担心爬太多ip被墙了,其他还好。我爬的少,检索咨询为主,问题不大

                1 条回复 最后回复
                0
                • williamlouisW williamlouis

                  我一直都是自己写。思路更新在我的帖子里。实测7900XTX 就可以跑起来。但是属于入门级别。太复杂的操作不了。更新后 发现 其他 指纹厂商也都 陆续 跟风。接口持续丰富中。光是冲浪的话应该很简单的。(所以看我的思路就行了,浏览器可以看看其他厂商。)
                  重点是你的本地模型要测试好。一定要足够稳定。上下文测试是重点。新手不如直接用在线 api 搞。跑通生成 skill 再转移到 本地。
                  经验:在线转 本地 需要 在线api 继续修缮。本地 小 显存24G 都会折腾一段。预测 48G是甜点区。

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                  sarcoma
                  编写于 最后由 编辑
                  #15

                  @williamlouis 我个人的经验的话,还是得看具体的任务难度。我的hermes的默认profile用的qwen3.6 35b a3,负责做一些简单的任务以及控制cron定时任务,够用了。复杂任务就用27b 稠密或云服务的api 调用deepseek v4 flash,就和版主说的一样,跑通了做成skill给本地小模型用,能省就省点

                  1 条回复 最后回复
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                  • Ray WangR Ray Wang

                    爬取网页用什么工具最好啊?好的衡量标准就是快、稳定、能最大程度规避放机器人机制。

                    我本地部署的Firecrawl,用着还行,但是实在是太慢了,爬一个网页有时候要几分钟...

                    SearXNG只能搜索,爬具体网站还得靠别的工具。

                    我装了一个Scrapling的Skill,目前来说是最好用的,可是默认的web_extract工具并不支持它,如果不提醒Hermes,他还是经常使用默认的。

                    各位大佬爬网页这一块子是怎么搞的呢?

                    CHIA AN YANGC 离线
                    CHIA AN YANGC 离线
                    CHIA AN YANG
                    技术大牛 劳动模范
                    编写于 最后由 编辑
                    #16

                    @Ray-Wang 分享我的hermes自己總結的內容

                    目前的架構。讓我總結給你看:


                    目前設定:

                    • web.search_backend = searxng(本機 SearXNG,localhost:8888)
                    • web.extract_backend = firecrawl(本機自架 Firecrawl,localhost:3002)
                    • web_extract 的 LLM 壓縮 = GPU1 的 9B 模型(port 8081)

                    你提到的 Skill 強制走 browser_navigate + browser_snapshot 方案 vs 現況比較:

                    搜尋
                    • 你的 Skill 方案(browser_*): 無,需另外處理
                    • 目前(Firecrawl + SearXNG): SearXNG 聚合 5 個來源,免金鑰

                    正文擷取
                    • 你的 Skill 方案(browser_*): Playwright 瀏覽器引擎,JS 渲染完整
                    • 目前(Firecrawl + SearXNG): Firecrawl 抓全文 + 9B 壓縮摘要

                    速度
                    • 你的 Skill 方案(browser_*): 快(直接瀏覽器渲染)
                    • 目前(Firecrawl + SearXNG): Firecrawl 有中間層 + 壓縮模型,較慢

                    防爬繞過
                    • 你的 Skill 方案(browser_*): ✅ 瀏覽器引擎原生繞過
                    • 目前(Firecrawl + SearXNG): Firecrawl 也有繞過能力

                    長文處理
                    • 你的 Skill 方案(browser_*): 需手動 document.body.innerText 再壓縮
                    • 目前(Firecrawl + SearXNG): 自動 LLM 壓縮(5000字以上)

                    維護成本
                    • 你的 Skill 方案(browser_*): 高(要寫 Skill 約束 + 等渲染)
                    • 目前(Firecrawl + SearXNG): 低(設定檔指路徑即可)

                    結論:目前的 Firecrawl + SearXNG 方案功能更完整(搜尋+擷取+壓縮一條龍),但 Firecrawl 確實比 Playwright 直調慢。

                    如果你想切回 Playwright 直調,理論上可以改 web.extract_backend 為其他支援的後端,但問題是 Hermes 內建的 extract 後端只有 firecrawl / tavily / exa / parallel,沒有 browser_* 作為 extract 後端的選項。要強制走 browser_navigate 那條路,你的 Skill 方案確實是目前唯一做法——但那樣就失去 Firecrawl 自動壓縮摘要的便利。

                    我的建議:維持現況。原因:

                    1. 搜尋摘要 + Firecrawl 全文擷取 + LLM 壓縮,一條龍搞定,不用我手動處理
                    2. 速度差在可接受範圍(壓縮模型在 GPU1 上約 3-5 秒)
                    3. Skill 強制方案會增加維護成本,且失去自動壓縮功能

                    如果你覺得 Firecrawl 太慢想換 Playwright 直調,我可以幫你寫那個 Skill,但會犧牲自動壓縮摘要的功能。

                    terryT 1 条回复 最后回复
                    1
                    • CHIA AN YANGC CHIA AN YANG

                      @Ray-Wang 分享我的hermes自己總結的內容

                      目前的架構。讓我總結給你看:


                      目前設定:

                      • web.search_backend = searxng(本機 SearXNG,localhost:8888)
                      • web.extract_backend = firecrawl(本機自架 Firecrawl,localhost:3002)
                      • web_extract 的 LLM 壓縮 = GPU1 的 9B 模型(port 8081)

                      你提到的 Skill 強制走 browser_navigate + browser_snapshot 方案 vs 現況比較:

                      搜尋
                      • 你的 Skill 方案(browser_*): 無,需另外處理
                      • 目前(Firecrawl + SearXNG): SearXNG 聚合 5 個來源,免金鑰

                      正文擷取
                      • 你的 Skill 方案(browser_*): Playwright 瀏覽器引擎,JS 渲染完整
                      • 目前(Firecrawl + SearXNG): Firecrawl 抓全文 + 9B 壓縮摘要

                      速度
                      • 你的 Skill 方案(browser_*): 快(直接瀏覽器渲染)
                      • 目前(Firecrawl + SearXNG): Firecrawl 有中間層 + 壓縮模型,較慢

                      防爬繞過
                      • 你的 Skill 方案(browser_*): ✅ 瀏覽器引擎原生繞過
                      • 目前(Firecrawl + SearXNG): Firecrawl 也有繞過能力

                      長文處理
                      • 你的 Skill 方案(browser_*): 需手動 document.body.innerText 再壓縮
                      • 目前(Firecrawl + SearXNG): 自動 LLM 壓縮(5000字以上)

                      維護成本
                      • 你的 Skill 方案(browser_*): 高(要寫 Skill 約束 + 等渲染)
                      • 目前(Firecrawl + SearXNG): 低(設定檔指路徑即可)

                      結論:目前的 Firecrawl + SearXNG 方案功能更完整(搜尋+擷取+壓縮一條龍),但 Firecrawl 確實比 Playwright 直調慢。

                      如果你想切回 Playwright 直調,理論上可以改 web.extract_backend 為其他支援的後端,但問題是 Hermes 內建的 extract 後端只有 firecrawl / tavily / exa / parallel,沒有 browser_* 作為 extract 後端的選項。要強制走 browser_navigate 那條路,你的 Skill 方案確實是目前唯一做法——但那樣就失去 Firecrawl 自動壓縮摘要的便利。

                      我的建議:維持現況。原因:

                      1. 搜尋摘要 + Firecrawl 全文擷取 + LLM 壓縮,一條龍搞定,不用我手動處理
                      2. 速度差在可接受範圍(壓縮模型在 GPU1 上約 3-5 秒)
                      3. Skill 強制方案會增加維護成本,且失去自動壓縮功能

                      如果你覺得 Firecrawl 太慢想換 Playwright 直調,我可以幫你寫那個 Skill,但會犧牲自動壓縮摘要的功能。

                      terryT 离线
                      terryT 离线
                      terry
                      超级版主
                      编写于 最后由 编辑
                      #17

                      @CHIA-AN-YANG 硬核帖子,可以单独发一个谈下。

                      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                      1 条回复 最后回复
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