Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Hermes Agent

  • Ce este Hermes Agent și cum diferă de copiloții de cod în IDE
  • Conceptul de agent auto-perfectionist și bucla închisă de învățare
  • Vederi de ansamblu asupra arhitecturii: backend-uri, platforme și instrumente

Instalare și configurare

  • Instalarea Hermes Agent local
  • Deploy pe containere Docker
  • Deploy la distanță prin SSH, Daytona, Singularity și Modal
  • Configurarea cheilor API pentru OpenAI, Anthropic, OpenRouter și Nous Portal

Interacțiunea cu agentul

  • Interfața CLI și comenzile de bază
  • Configurarea și utilizarea botului Telegram
  • Integrarea cu Discord și Slack
  • Conectivitatea WhatsApp

Instrumente integrate

  • Căutare pe web și extracție de conținut
  • Operațiuni cu fișiere: citire, scriere, editare și căutare
  • Executarea comenzilor terminal și scripting bash
  • Generare de imagini și analiză de viziune artificială
  • Capacități de text-to-speech (conversie text-voce)

Memie persistentă

  • Memorie intersesiuni cu recuperare prin FTS5
  • Sintetizare LLM pentru context pe termen lung
  • Căutare și recuperare din memorie

Sistemul de competențe (Skills)

  • Ce sunt competențele și cum sunt create
  • Persistența competențelor între sesiuni
  • Competențe comunitare și agentskills.io

Integrarea MCP

  • Conectarea la serverele MCP
  • Extinderea capacităților instrumentelor în mod programatic

Automatizări programate

  • Scheduler cron integrat
  • Configurarea sarcinilor recurente și a rapoartelor
  • Livrarea rezultatelor automatizării pe multiple platforme

Cazuri de utilizare pentru automatizarea dezvoltatorilor

  • Executarea autonomă a comenzilor terminal
  • Înlănțuirea (spawning) de sub-agente izolate
  • Stream-uri de lucru paralele și procesare în batch

Securitate și bune practici

  • Mode de aprobare pentru comenzi și editări
  • Confidențialitatea datelor pe infrastructură self-hosted (gazdă proprie)
  • Izolare a mediului

Implementare în producție

  • Executarea pe un VPS de $5
  • Modele de deploy serverless
  • Monitorizarea stării agentului și a logurilor

Remedierea erorilor (Troubleshooting)

  • Probleme comune la instalare
  • Depanarea defectelor instrumentelor
  • Ajustarea memoriei și a performanței

Sinteză și pași următori

  • Recomandarea capacităților principale
  • Resurse pentru învățare continuă
  • Trecerea la subiecte avansate despre Hermes

Cerințe

  • Familiarizare de bază cu terminalele de linie de comandă și comenzile Linux
  • Înțelegerea fluxurilor de lucru în dezvoltarea software
  • Cunoștințe generale despre IA și modelele lingvistice mari (LLM)

Audiența țintă

  • Dezvoltatori de software care doresc să integreze agenți AI în fluxurile lor de lucru
  • Ingineri DevOps care explorează tooling-ul autonom
  • Conducători de echipe tehnice care evaluează platforme de agenți AI
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite