| 关键词：Hermes, PR, Agent, Gemini, OpenClaw, Coding, OpenRouter, glm-5.1, 模型配置 |
Hermes模型配置的五层机制 以Windows系统为例，Hermes的配置文件路径一般位于：C:\Users\你的用户名\AppData\Local\hermes，主要是config.yaml和.env两个文件。 yaml文件是一种以数据为中心的配置文件，yaml是json的超集，这意味着json能表达的数据，yaml都能表达，而且通常更简洁。 .env文件是一个专门用于存储项目环境变量和配置信息的纯文本文件。像OpenClaw的主配置文件是OpenClaw.json，Hermes就是config.yaml。 介绍完基本的文件，下面开始正式了解Hermes模型配置的五层机制。 第一层：主模型 使用vs code、记事本等工具打开config.yaml文件后，顶部的一段配置，就是主模型的，你平时跟Hermes聊天，主要就是调这里的模型：  主模型的配置内容示例如下：
以上配置内容翻译成大白话如下：
这算是整个模型配置中最重要的一段，因此如果你出现模型unknow未知的情况，或者模型不可用的情况，就得来看看这里的配置有没有问题。 在Hermes的安装流程中，哪怕你的模型配置是有问题的，默认是会帮你跳过的，并不会卡在那里，这就会让你产生误判。 最终你得在安装完成之后，跟Hermes进行对话，来判断模型配置是否正确，而yaml文件的修改要比json的简单，没那么多括号和引号的格式要求。 第二层：providers模型服务商通讯录 providers位于主模型配置内容的下方，一般是为空的。这个只有在Hermes新版里面才有的，老版的老式配置文件里面没有：  如上图所示，老马在providers这里是填写了模型服务商的配置内容，并不是为空。其实无所谓，为空也是可以的。 因为providers的作用就是跟电话本、通讯录一样，它只负责登记的作用，并不会起到模型轮询的作用。模型轮询的另外一层，下面会讲到。 providers的配置内容示例如下：
以上配置内容翻译成大白话如下：
这里majiabin就是一个服务商的名字，对应的API地址，协议，默认模型，按以上格式进行登记，所以它可登可不登。 第三层：fallback机制 fallback机制非常好理解，就是当主模型不能用的时候，自动切换到备用模型去使用，也叫模型的轮询机制：  从上图可以看出，fallback的默认配置是为空的。假设你需要配置多个备用模型的时候，就可以删除掉括号，往下面添加其它模型的配置内容了。 比如你现在的主模型配置内容是：
如果majiabin这个服务商的API临时挂了、限流、余额不足、接口503、网络连不上时，Hermes就可以尝试备用provider/model，而不是直接中断使用，那么配置内容示例如下：
以上配置内容翻译成大白话如下：
在上述的fallback_providers中，是可以写一串多个的备用模型的。这时有小伙伴就会问了，如果fallback_providers设置了多个备用模型，那备用模型的API Base URL跟API Key要怎么填写呢？ 这个问题问得好，还记得前面第二层提到的providers模型提供商通讯录么，我们的备用模型就可以在它下面补充对应的API Key：
以上配置内容翻译成大白话如下：
后面更多的备用模型老马就不再添加了，以此类推，需要用到几个备用模型，你就根据这样的格式去添加几个。 细心的小伙伴也发现了，这里的API Key不是直接写出来的，而是要通过key_env去.env文件里面找对应的API key，这就引出了下一层机制。 第四层：.env文件 .env不是主模型配置的首选位置，它是各大模型API Key存储的地方，可以称之为钥匙柜：  比如下面的示例配置内容：
翻译成大白话，这些变量的意思是：
所以在第三层的备用模型配置内容中，我们才会设置key_env去.env文件里面找对应的API key，毕竟把API Key保存在环境变量文件中，就好像把钥匙存在钥匙柜里面，比直接写在配置文件里，要安全得多。 第五层：辅助任务模型 Hermes作为一个AI Agent框架，它的作用当然不止是像Chat Bot那样只能陪你聊天，它还会偷偷做一些后台任务，比如压缩上下文、总结记忆、搜索历史会话、网页内容提取、技能搜索、危险命令审批等。 拿压缩任务举例，在config.yaml文件中，也能找到这段配置内容：  我们只看模型配置那一部分，示例配置内容如下：
以上配置内容翻译成大白话如下：
简单说就是，这不是你的主聊天模型配置，而是聊天太长时，用哪个模型来帮忙做摘要压缩的配置。假设老马现在的主模型是z-ai/glm-5.1，但压缩摘要时可能会尝试用gemini-3-flash-preview。 还有一点是summary_provider: auto，Hermes会自己去判断，自己去猜测用哪个模型提供商。这时就会去翻.env的钥匙柜，看看有哪家提供商在这里存了API Key，有哪家的钥匙，就用哪家。 说到这里，又有聪明的小伙伴会提问了。如果compression这里本身就没有配置gemini-3-flash-preview模型，况且这只是优先的配置模型。 那Hermes就会auto自动去找，上面也说过，会去.env文件钥匙柜里面找钥匙。但是钥匙柜里面也没有钥匙的话，就会使用主模型来压缩摘要了。 你可能会觉得有点绕，但没关系，从第一层机制看到第五层，串起来理解，基本就能了解个大概了。 末了总结两句 老马翻车的时候，原因比这个还绕。一方面config.yaml文件中还残留着旧格式的模型配置内容，同时新版本又引入了新格式的模型配置内容。 话说Hermes是Nous Research这家做大模型的公司正规军开发开源的，有时候有些操作还是有点草台班子的味道，新旧格式混在一起，估计是为了做过渡迁移，但同时也造成了混乱。 另外一方面阿里云的Coding Plan接入失败后，老马又尝试了接入openrouter，结果有些免费模型不可用，索性弃用，更换另外一家模型提供商。 但这又导致openrouter的API Key残留在.env文件中。当主模型因为新旧格式不正确不可用的时候，又会去自动查.env文件，循环绕回openrouter，继续不可用。 所以说，任何一个新的开源AI Agent，都如同一个新游戏，里面的底层玩法，存在的bug，配置使用的不稳定性，都是无法预估的，这些坑只能你自己亲身去踩，才有收获。 对于Hermes Agent接下来还有哪些值得折腾的地方，敬请期待老马的更新，我们又将开启一程新的赛博养马之旅。 好了，以上就是今天的分享，欢迎关注、点赞、转发一键三连。有任何问题和需求，请在评论区留言，回见！ |
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