
## 快速崛起的 Agent 新星

Hermes 是最近两个月在 GitHub 上最火的 AI Agent 框架之一，Star 数从 0 飙到 6 万的速度令人咋舌。作为 Nous Research 开源的项目，它主打几个核心卖点：闭环学习系统让 Agent 能从反馈中自我改进，三层记忆架构实现真正的长期记忆沉淀，还有自动生成技能的能力——这些特性在 OpenClaw、AutoGPT、CrewAI 等竞品中确实形成了差异化。

当然，质疑声也不少。有人认为它的自进化能力更多停留在概念层面，三层记忆的实际开销和效果仍有待验证；也有人觉得它的消息网关虽然支持 14 个以上的 IM 平台，但在单个平台的深度适配上不如专门的集成方案。最近更是被指责抄袭国内开源项目。这里暂且搁置争议，好奇的人可以尝鲜。腾讯轻量云已经率先完成应用模板适配。

## 开箱即用的云端部署

虽然本地安装也很方便，一条命令的事。但如果你不想在本地折腾 Python 环境和依赖冲突，腾讯云 Lighthouse 提供了一个更省心的选择。轻量服务器已经适配了应用模板，直接新购或者重装系统，就能得到一个部署好的环境。对于那些只想快速体验 Hermes 能力、验证它在实际工作流中的价值的人来说，云上部署确实能省下不少时间。毕竟，配置环境的挫败感是很多人放弃一个新工具的主要原因。
![使用应用模板重装系统](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1161671/dfc66895b441f1f17b873c341c5ed40b.png)

**官方教程**：[https://cloud.tencent.com/developer/article/2653159](https://cloud.tencent.com/developer/article/2653159)

## 飞书渠道的BUG

我第一时间测试了应用模板的使用，也尝试了本地安装。过程都很丝滑，个人微信、企微和飞书都可以扫码直接接入。时间花在了给机器人取昵称和设置头像上🤣。


但当我使用飞书时发现，当消息包含表格时，表格无法显示。问题的根源在于飞书的 Markdown 组件实现。Hermes 内置的飞书通道使用 `post` 消息类型配合 `tag: "md"` 来发送内容，但飞书的 Markdown 语法支持非常有限，压根就不支持表格语法（`|` 分隔的表格格式）。而当前内置的飞书工具还不支持卡片消息的实现。

面对这个问题，你有几个选择：

**方案 A：等官方完善**。Hermes 社区肯定知道这个问题，但什么时候能排上优先级就不好说了。我看到有人提交了补丁，但当前有几千条提交请求在等待审核合并，不知道何时修复。

**方案 B：自己改代码**。你可以自己尝试修改 的飞书通道源码，把发送逻辑改成使用飞书的卡片消息 API。你可以尝试跟hermes对话，发送“请增加飞书消息通道卡片消息支持，完善表格格式”。但这个方案的侵入性很强，每次 Hermes 版本更新你都要手动合并代码，维护麻烦。

**方案 C：使用增强插件**。这也是目前相对简单有效的选择。

## hermes-feishu：一个务实的过渡方案

我在遇到这个问题时写了一个小型插件 `arkseek/hermes-feishu`，思路很简单：不动 Hermes 的核心代码，通过插件机制扩展功能。

它提供了两个工具：`send_feishu_card` 用于发送富文本卡片消息（自动把 Markdown 表格转换成飞书原生的 Table 组件），`send_feishu_table` 则可以直接发送结构化的表格数据。通过 `pre_llm_call` 钩子向 LLM 注入格式化指令，让模型在需要展示表格时自动调用这些工具。

安装：

```bash
hermes plugins install arkseek/hermes-feishu
```

使用已经配置好飞书的 App ID 和 App Secret，只需要增加一个HERMES_FEISHU_CHAT_ID=oc_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx的环境变量(hermes logs 日志中的 chat=oc_xxx )，之后重启 gateway 即可。

这个方案的特点是**无侵入、可卸载**。没有修改 Hermes 核心代码，等官方飞书通道完善了对表格的支持，随时卸载即可，不会留下技术债。作为临时过渡方案，它解决了当下的痛点，也给未来留出了余地。等官方完善飞书渠道之后，只需要一条卸载命令：
```bash
hermes plugins uninstall hermes-feishu
```



Hermes 是最近两个月在 GitHub 上最火的 AI Agent 框架之一，Star 数从 0 飙到 6 万的速度令人咋舌。作为 Nous Research 开源的项目，它主打几个核心卖点：闭环学习系统让 Agent 能从反馈中自我改进，三层记忆架构实现真正的长期记忆沉淀，还有自动生成技能的能力——这些特性在 OpenClaw、AutoGPT、CrewAI 等竞品中确实形成了差异化。

开箱即用的 Hermes Agent 如何临时增加飞书消息通道卡片表格支持

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Hermes AI框架GitHub爆火，6万Star见证其闭环学习、三层记忆等创新特性。腾讯云Lighthouse提供开箱即用部署方案，解决本地环境配置难题。针对飞书表格显示问题，推荐使用hermes-feishu插件实现临时解决方案，支持卡片消息发送，保持系统可维护性。

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