エルメスエージェントはオラマにどう対処するか？

Hermes Agent Ollamaを採用する鍵は、OllamaをOpen AI互換のカスタムエンドポイントとして扱うことです。実行は難しくなく、本当にピットインしやすいのはコンテキストの長さが小さすぎることです。ツールスキーマとシステムプロンプトが4 kコンテキストを占有し、エージェントが“記憶喪失”に見えるか、ツールをチューニングできないことがあります。

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ollama psでCONTEXTが16kか32kに達しているかを確認してください。

ローカルミニモデルは、必ずしも複雑なツール呼び出しには適していません。まず、単純なファイルタスクでテストします。

Windowsでは、OllamaサービスがWSLまたはDockerからアクセス可能であることを確認してください。

Hermes Agent Ollamaに接続するのは難しくないが、難しいのはツール呼び出しを安定させるモデルを選択することである。

Ollamaは、プライバシー重視、低コスト、軽中程度のファイル処理、シンプルなコード作業に適しています。Hermes Agentが長期的な計画、ツールの継続的なチューニング、大規模な倉庫の処理を行う場合、ローカルモデルの推論機能とコンテキストウィンドウがボトルネックになります。“ファイルを読んで要約する”“ディレクトリをリストしてテキストを変更する”といった小さなタスクをテストし、正式な自動化に使用します。
公式オープンソースアドレス：https://github.com/NousResearch/hermes-agent;公式ドキュメントポータル：https://hermes-agent.nousresearch.com/.