五马分工-hermes多profile协作经验分享

[Tony Wang]

我觉得是调教的问题. 多profile协作, 主要是Hermes的设计思想限制导致的.

我只有一个聊天, 只和 小马 聊天, 它自己协调其余四匹马工作. 我是这个工作方式.

关于聊天记录和记忆, Hermes有四层记忆: Memory.MD, session search, Provider (这个类似你的memoryeDB, 我用 Mnemosyne), 最后我用 obsidian 给Hermes一个工作区写工作总结和它自己的文档).

[tester12340]

我也是一直这么用的，跑了几个月了。 说实话真的帮助不小。从私人秘书 到 各种专员 自动干活。真的很爽。

现在也一直在用。 要分工精确，要做隔离。

[csmkaka]

我很好奇 。。这么调度的月均用量在多少 日均 也行

[Tony Wang]

SGLang 日均 token 用量报告

统计窗口：2026-10-09 ~ 2026-10-15（7 个完整天）
口径：Hermes 各 profile 打到 ai5000 SGLang（qwen3.8-27b-nvfp4）的 API 调用；输入 = 每轮完整上下文（含重送），输出 = 新生成
来源：本机 ~/.hermes/logs/agent.log*（default / email / obsidian）

日均

指标	数值
调用次数	351 次/天
输入 token	~2,990 万/天（29.9M）
输出 token	~41.2 万/天（412K）
每轮平均	输入 85K / 输出 1.2K

7 天合计

指标	数值
调用次数	2,456
输入 token	209,156,402
输出 token	2,886,424

备注

• 输出仅占输入的 1.4%；用量基本由长会话上下文重送构成。
• SGLang 前缀缓存命中率 97.7%（按输入 token 加权），GPU 实际新算的 prefill 每天仅 ~80 万 token 量级。
• 日均被 10-12（转写工具项目，835 次）与 10-15（436 次）拉高；剔除这两天，其余 5 天日均约 1,360 次调用 / 1,490 万输入 / 30 万输出，更接近日常水平。

[Bunsei]

又学到了一点，等今下午有空我也分享一下我的“AI家伙事儿”

[Charly Cheng]

請問不同profile 的馬 可以分開使用不同的模型嗎?

[Tony Wang]

@Charly-Cheng 说:

請問不同profile 的馬 可以分開使用不同的模型嗎?

可以的, 每个profile可以单独指定 主模型 以及多个备用模型.

[fanweng-code]

分享一個不同的用法
製作一個hermes MCP給GPT的dots做直接連線
你想要的記憶或是不同profile就可以在dots做統一管理了
協調分配等等的工作就都交給dots就行了

[Tony Wang]

dots需要100美元/月... 我现在用 Hermes 统一管理 GTP和muse.

[terry]

@Tony-Wang 你是对的

[fanweng-code]

@Tony-Wang

我一開始也是用hermes管理所有的agent
要手動分配，定時記憶整理也很麻煩，obsidian或是supermemory都用過
尤其讓他管理claude code+codex+DSH之後，協調跟記憶就更複雜更難維護了

我嘗試改成總入口換成dots後那些記憶跟協調都不需要了
一樣跟hermes只對一個agent一樣，但省心很多，後續維護都不需要

Dots本身的模型夠聰明，很多事情不用講太多
唯一缺點就是他不是免費使用，還是這類型最貴的（dots 100$, grok bots 30$, muse免費）

[Tony Wang]

我完全同意, 我现在用muse的免费版, 感觉简单多了. 我相信dots应该更好. 可惜就是太贵 :(.

我在考虑是不是用muse.ai 慢慢把我的hermes管起来. 不过现在还是在用hermes 管muse. 而且耦合比较松, 我让它们通过自建的留言板互相交流, 指派任务, 以及记录工作, 同步进度等...

[terry]

@Tony-Wang 试试Git

[Tony Wang]

@terry 说:

@Tony-Wang 试试Git

好, 试一下. 之前部署了一个本地的Git, 主要是跟踪obsidian笔记的版本变化. 没有探索更多的功能.