30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度最近在尝试构建自动化开发工作流时发现了一个非常高效的组合Hermes Agent 与 Codex CLI。这个组合能够将复杂的开发任务自动化让 AI 智能体像不知疲倦的“赛博牛马”一样持续处理代码、部署和测试。本文将为你完整拆解如何从零开始搭建这套系统实现让 Hermes Agent 驱动 Codex 连续工作 11 小时甚至更久的自动化开发流水线。无论你是想提升个人开发效率还是为团队探索 DevOps 自动化新范式这篇实战指南都能提供清晰的路径和可复现的代码。1. 背景与核心概念什么是 Hermes 与 Codex在深入实操之前我们有必要厘清这两个核心工具是什么以及它们如何协同工作。1.1 Hermes Agent你的 AI 任务执行管家Hermes 并非指某个单一的软件而是一类AI 智能体Agent框架的泛指或特定实现。在这套工作流中它的核心角色是任务规划与执行调度器。你可以把它理解为一个“项目经理”AI职责接收一个高级别任务如“为我的博客添加评论功能”将其分解为一系列可执行的原子步骤安装依赖、编写 API、修改前端、运行测试。能力通常具备代码理解、命令行操作、文件读写、甚至调用其他 API如 Codex的能力。常见形态可能是基于 OpenAI Assistant API、LangChain、AutoGPT 或其他开源 Agent 框架构建的定制化应用。简单来说Hermes 是负责“思考”和“指挥”的大脑。1.2 Codex CLI强大的代码生成与执行引擎Codex 通常指的是由 OpenAI 开发的 Codex 模型它是 GitHub Copilot 背后的核心技术。而Codex CLI则是一个命令行工具它封装了 Codex 模型的能力允许你通过终端直接进行代码生成、补全、解释甚至执行。核心功能接收自然语言描述或代码片段返回符合上下文的代码建议或直接输出完整代码块。在流水线中的角色它是 Hermes Agent 的“双手”。当 Hermes 分解出“编写一个用户登录的 REST API”这个步骤时它会将具体的需求描述发送给 Codex CLI由 Codex 生成实际的 Python/Java/JavaScript 代码。1.3 Hermes Codex 协同工作流两者的结合构建了一个闭环的自动化开发系统任务输入你向 Hermes Agent 下达一个开发指令。任务规划Hermes 分析任务拆解成具体的开发步骤Step 1, Step 2...。代码生成对于每个需要编码的步骤Hermes 调用 Codex CLI传入详细的上下文和需求。代码执行与验证Hermes 执行 Codex 生成的代码如运行脚本、执行测试并根据结果决定下一步操作修复错误、继续下一步。持续循环这个过程持续进行直到初始任务被完成或达到停止条件。这种模式使得 AI 能够以“感知-思考-行动”的循环长时间自主工作从而实现“连续工作11小时”的自动化开发场景。2. 环境准备与版本说明在开始搭建之前请确保你的环境满足以下要求。本文以 Linux/macOS 系统为例Windows 用户可通过 WSL 获得类似体验。2.1 基础环境要求操作系统Ubuntu 20.04/22.04 LTS, macOS Monterey (12.x) 或更高版本Windows 10/11 with WSL2。包管理器apt(Ubuntu),brew(macOS), 或pip(Python)。Python版本 3.8 或以上。这是运行许多 Agent 框架和脚本的基础。python3 --versionNode.js(可选)部分前端相关的自动化任务可能需要。版本 16 或以上。node --versionGit用于代码版本管理。git --version2.2 核心工具安装我们将使用一个开源的、概念上与“Hermes”类似的 AI 智能体框架LangChain作为我们“指挥大脑”的实现基础并结合OpenAI API来模拟“Codex”的代码生成能力。安装 Python 虚拟环境工具推荐pip install virtualenv # 创建并激活虚拟环境 virtualenv hermes_codex_env source hermes_codex_env/bin/activate # Linux/macOS # hermes_codex_env\Scripts\activate # Windows安装 LangChain 及相关库 LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架非常适合构建智能体。pip install langchain langchain-openai langchain-experimentallangchain: 核心框架。langchain-openai: OpenAI 模型集成。langchain-experimental: 包含一些实验性的智能体功能。安装 OpenAI Python SDK 并配置 API 密钥 我们需要一个强大的语言模型来扮演“Codex”的角色。这里使用 OpenAI 的gpt-4或gpt-3.5-turbo模型。pip install openai接下来设置你的 OpenAI API 密钥。切勿将密钥硬编码在代码中提交到版本库。export OPENAI_API_KEY你的-api-key-here或者在 Python 代码中通过环境变量读取import os from langchain_openai import ChatOpenAI llm ChatOpenAI( modelgpt-4, # 或 gpt-3.5-turbo-16k api_keyos.environ.get(OPENAI_API_KEY), temperature0.1 # 低温度使输出更确定适合代码生成 )安装并配置 Codex CLI 的替代品 由于原版 Codex API 访问受限我们将用以下两种方式之一替代方式A使用openai命令行工具简易替代pip install openai # 通过命令行直接调用模型进行代码生成 openai api chat_completions.create -m gpt-4 -g user 写一个Python函数计算斐波那契数列方式B构建一个简单的本地 Codex CLI 包装脚本更贴近原场景 创建一个名为codex_cli.py的文件作为我们流水线中 Codex 的接口。3. 核心原理与架构拆解理解这套系统的运作原理有助于你后续的调试和定制化开发。3.1 LangChain 智能体Agent的工作原理LangChain 的智能体核心是ReAct 框架Reason Act。它让 LLM 在思考Reason和行动Act之间循环。工具Tools智能体可以调用的函数。例如BashTool运行 shell 命令、PythonREPLTool执行 Python 代码、GoogleSearchTool搜索网络。在我们的场景中最重要的工具就是一个“调用 Codex CLI 生成代码”的自定义工具。智能体执行器AgentExecutor这是驱动循环的引擎。它将用户输入和当前状态传递给 LLM。LLM 输出一个“思考”和下一步“行动”包括选择哪个工具以及输入什么参数。执行器调用对应的工具得到工具的执行结果Observation。将结果反馈给 LLM进行下一轮思考。如此循环直到 LLM 认为任务完成并输出最终答案Final Answer。3.2 自定义 Codex 工具的实现为了让 Hermes (LangChain Agent) 能调用 Codex我们需要创建一个自定义工具。这个工具的本质是一个函数它接收自然语言描述调用 OpenAI API返回生成的代码字符串。# file: tools/codex_tool.py import os from langchain.tools import BaseTool from langchain_openai import ChatOpenAI from pydantic import Field class CodexGenerationTool(BaseTool): name “codex_code_generator” description “””Useful for when you need to generate code based on a natural language description. Input should be a clear and concise description of the code you want, including the programming language and any specific requirements. “”” llm: ChatOpenAI Field(default_factorylambda: ChatOpenAI(model“gpt-4”, temperature0.1)) def _run(self, query: str) - str: “””Use the tool.””” prompt f”””You are an expert software engineer. Generate clean, functional, and production-ready code based on the following request. Only output the code block itself, with appropriate language annotation if needed. Do not include explanations. Request: {query} “”” response self.llm.invoke(prompt) # 假设返回内容直接是代码 return response.content async def _arun(self, query: str) - str: “””Use the tool asynchronously.””” raise NotImplementedError(“This tool does not support async”)3.3 持久化与状态管理为了实现“连续工作11小时”系统必须能够持久化其状态。这意味着任务队列将大型任务分解后步骤需要存入队列如 Redis或简单的文件。上下文记忆Agent 需要知道之前已经做了什么当前进行到哪一步。可以使用 LangChain 的ConversationBufferMemory或更复杂的VectorStoreRetrieverMemory。错误处理与重试当某一步骤如代码生成或测试失败时系统应能记录错误尝试修复例如让 Agent 分析日志并重新生成代码或标记为需人工干预。4. 完整实战构建 Hermes Codex 自动化流水线现在我们将把以上各部分组合起来构建一个可以自动创建简单项目的流水线。4.1 项目结构初始化创建项目目录和文件。mkdir hermes-codex-pipeline cd hermes-codex-pipeline mkdir tools tasks logs touch main.py tools/codex_tool.py tools/bash_tool.py tasks/project_init.json requirements.txt4.2 定义核心工具Codex 工具如上文tools/codex_tool.py所示。Bash 执行工具让 Agent 能执行 shell 命令如运行脚本、安装依赖。# file: tools/bash_tool.py import subprocess from langchain.tools import BaseTool from pydantic import Field class BashTool(BaseTool): name “bash_executor” description “””Executes commands in a bash shell. Useful for running scripts, installing packages, or checking system status. Input should be a valid bash command.””” working_dir: str Field(default“.”) def _run(self, command: str) - str: try: result subprocess.run( command, shellTrue, capture_outputTrue, textTrue, cwdself.working_dir, timeout30 ) output f”STDOUT:\n{result.stdout}\nSTDERR:\n{result.stderr}\nReturn Code: {result.returncode}” return output except subprocess.TimeoutExpired: return “Command timed out after 30 seconds.” except Exception as e: return f”Failed to execute command: {str(e)}” async def _arun(self, query: str) - str: raise NotImplementedError(“This tool does not support async”)4.3 构建主智能体 (Hermes)在main.py中我们初始化智能体并赋予它上述工具。# file: main.py import os from langchain.agents import initialize_agent, AgentType from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain_openai import ChatOpenAI from tools.codex_tool import CodexGenerationTool from tools.bash_tool import BashTool def create_hermes_agent(): # 1. 初始化 LLM llm ChatOpenAI( model“gpt-4”, temperature0.1, api_keyos.environ.get(“OPENAI_API_KEY”) ) # 2. 初始化记忆让 Agent 有上下文 memory ConversationBufferMemory(memory_key“chat_history”, return_messagesTrue) # 3. 准备工具列表 tools [ CodexGenerationTool(llmllm), BashTool(working_dir“./generated_project”), # 假设项目生成在此目录 ] # 4. 创建智能体执行器 agent_executor initialize_agent( tools, llm, agentAgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, # 适合多轮对话的 Agent 类型 verboseTrue, # 打印详细思考过程便于调试 memorymemory, handle_parsing_errorsTrue # 优雅处理解析错误 ) return agent_executor if __name__ “__main__”: agent create_hermes_agent() # 示例任务创建一个简单的 Flask Web 应用 task “”” Please create a simple Flask web application in a new directory called ‘generated_project’. The application should have: 1. A main file app.py with a home route (‘/’) that returns ‘Hello, HermesCodex!’. 2. A requirements.txt file listing ‘Flask’ as a dependency. 3. A bash script run.sh to start the application. After generating the code, use the bash tool to create the directory, write the files, and install dependencies using a virtual environment (if possible). Finally, start the Flask app in the background and verify it’s running by checking the process or curling localhost. “”” print(f“Starting task: {task}”) result agent.run(task) print(f“\n Task Completed \nResult: {result}”)4.4 运行与验证安装依赖pip install -r requirements.txt # requirements.txt 内容 # langchain # langchain-openai # langchain-experimental # openai设置 API 密钥并运行export OPENAI_API_KEY‘你的-openai-api-key’ python main.py观察执行过程 由于设置了verboseTrue你将在终端看到 LangChain Agent 的完整思考链Chain of Thought Entering new AgentExecutor chain… Thought: I need to break this down. First, I should create the directory. Action: bash_executor Action Input: mkdir -p generated_project Observation: STDOUT: … Return Code: 0 Thought: Now I need to generate the Flask app code. Action: codex_code_generator Action Input: Write a Flask app in a file named app.py. It should have a single route ‘/’ that returns ‘Hello, HermesCodex!’. Observation: python from flask import Flask app Flask(__name__) app.route(‘/’) def home(): return ‘Hello, HermesCodex!’ if __name__ ‘__main__’: app.run(debugTrue, port5000)Thought: I need to write this code to the file. Action: bash_executor Action Input: cd generated_project echo ‘from flask import Flask …’ app.py …你会看到 Agent 自动地、一步一步地完成创建目录、生成代码、写入文件、安装依赖、启动服务等一系列操作。4.5 实现长时间运行与任务队列要让其运行数小时你需要一个更健壮的任务调度器。这里给出一个简化的循环示例# file: task_runner.py import time import json from main import create_hermes_agent def load_tasks_from_file(filepath): with open(filepath, ‘r’) as f: return json.load(f).get(“tasks”, []) def main(): agent create_hermes_agent() tasks load_tasks_from_file(“tasks/project_init.json”) for i, task_description in enumerate(tasks): print(f“\n{‘’*50}”) print(f“Starting Task {i1}/{len(tasks)}: {task_description[:100]}…”) print(f“{‘’*50}”) try: result agent.run(task_description) print(f“Task {i1} completed successfully.\nResult: {result}”) # 可以在这里将结果和状态记录到数据库或文件 with open(f“logs/task_{i1}_log.txt”, “w”) as log_file: log_file.write(result) except Exception as e: print(f“Task {i1} failed with error: {e}”) # 错误处理逻辑如重试或通知 # 任务间隔避免 API 速率限制 time.sleep(5) print(“\nAll tasks processed.”) if __name__ “__main__”: # 可以在这里套一个外层循环实现“永动”或定时触发 start_time time.time() runtime_hours 11 while time.time() - start_time runtime_hours * 3600: main() print(“Cycle completed. Waiting for next cycle…”) time.sleep(300) # 每5分钟检查一次新任务tasks/project_init.json示例{ “tasks”: [ “Create a Python script that fetches the latest 5 stories from Hacker News API and saves the titles to a JSON file.”, “Now, modify the previous script to also fetch and save the URL. Save it as a new file hn_with_urls.py.”, “Write a Dockerfile to containerize the first Hacker News fetcher script.”, “Create a simple unit test for the data fetching function using pytest.” ] }5. 常见问题与排查思路在搭建和运行过程中你可能会遇到以下问题问题现象可能原因解决思路ModuleNotFoundError: No module named ‘langchain’虚拟环境未激活或依赖未安装。1. 确认已激活虚拟环境 (source hermes_codex_env/bin/activate)。2. 运行pip install -r requirements.txt。AuthenticationError或Invalid API KeyOpenAI API 密钥未设置或错误。1. 检查OPENAI_API_KEY环境变量是否正确设置 (echo $OPENAI_API_KEY)。2. 确保密钥有余额且未过期。Agent 陷入循环不输出最终答案任务描述模糊或 Agent 类型选择不当。1. 给 Agent 更清晰、原子化的指令。2. 尝试使用AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION它对工具使用有更严格的约束。3. 在initialize_agent中设置max_iterations10来防止无限循环。Bash 工具执行命令失败命令本身有语法错误或工作目录不存在。1. 检查BashTool的working_dir参数路径是否正确。2. 让 Agent 先执行pwd或ls来确认环境。3. 在工具类中添加更详细的错误日志。生成的代码有语法错误LLM 的temperature参数可能过高或 prompt 不够精确。1. 将temperature调低如 0.1。2. 优化CodexGenerationTool中的 prompt要求它“生成可直接运行的代码”。3. 添加一个“代码验证”步骤让 Agent 用 Python 工具尝试导入或进行语法检查。达到 OpenAI API 速率限制短时间内请求过多。1. 在任务循环中增加time.sleep()间隔。2. 考虑使用 OpenAI 的批处理 API。3. 对于非生产环境可以降低任务频率。‘ChatOpenAI’ object has no attribute ‘invoke’LangChain 版本兼容性问题。LangChain 版本更新较快方法名可能有变。将llm.invoke(prompt)改为llm.predict(prompt)或查阅当前版本文档。6. 最佳实践与工程建议将这套系统用于实际项目需要考虑更多工程化因素。权限与安全隔离最小权限原则运行 Hermes Agent 的进程应具有尽可能低的系统权限。避免使用 root 用户。沙箱环境考虑在 Docker 容器或虚拟机内运行自动化任务尤其是当任务涉及执行未知代码时。这可以隔离潜在风险。工具白名单严格限制 BashTool 可以执行的命令范围避免rm -rf /等危险操作。状态持久化与可观测性集中化日志不要只打印到控制台。使用logging模块将 Agent 的思考、行动、结果记录到文件或如 ELK/ Loki 的日志系统中。任务状态数据库使用 SQLite、PostgreSQL 或 Redis 存储任务队列、状态待处理、执行中、成功、失败、输入和输出。这便于重试失败的任务和审计。添加监控对 API 调用次数、任务耗时、成功率设置监控告警。提示词Prompt工程优化系统消息System Message在初始化 LLM 时通过system_message参数赋予其一个明确的角色和规则如“你是一个谨慎、专业的软件工程师助理所有生成的代码必须安全、有注释且可运行。”工具描述精细化BaseTool中的description字段至关重要。清晰、无歧义的描述能极大提升 Agent 选择正确工具的概率。分阶段任务描述对于复杂任务可以设计多轮对话。先让 Agent 输出一个实现计划你确认后再让它逐步执行。成本与性能优化模型选择对于简单的代码生成gpt-3.5-turbo成本更低且速度更快。将复杂的规划任务交给gpt-4具体的代码生成交给gpt-3.5-turbo。缓存对频繁出现的、结果确定的子任务如“安装常用依赖包”可以将结果缓存避免重复调用 LLM。异步处理如果任务队列很长可以使用asyncio并发处理多个独立任务注意 API 速率限制。错误处理与鲁棒性重试机制对于网络超时、API 限流等临时性错误实现指数退避的重试逻辑。人工审核点对于涉及生产环境部署、数据库删除等高风险操作设置“检查点”让 Agent 暂停并等待人工确认后再继续。回滚策略对于多步骤任务考虑实现简单的回滚机制例如在任务开始前备份关键文件失败时进行恢复。通过遵循这些最佳实践你可以将一个实验性的脚本逐步打磨成一个稳定、可靠、可用于辅助真实项目开发的“赛博牛马”系统。它不仅能连续工作11小时更能安全、高效地融入你的开发流程。 30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度
)
