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。