新对话
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智能体

创建不同角色的 AI 助手,单独对话或组成集群并行协作。

Skill Studio

技能库 + 编排画布 · 接入 Hermes 真实 skill(75 个,26 类) + 前端 prompt 技能

加载中…
🎯
1
前置 · Prep
理解目标 / 拆解任务 / 澄清
2
执行 · Execute
主任务 / 工具调用 / 生成内容
3
收尾 · Review
自查 / 格式化输出 / 风险提示
详情预览
点左侧技能查看详情 · 点"+ 加入编排"放入画布

定时任务

直接对接 Hermes 后端 /api/jobs,所有创建/更新/删除都是真实后端操作

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记忆

Hermes 后端 SOUL.md + 会话历史快照 · 每分钟自动同步

SOUL.md · 人格文档
加载中…
会话历史 · 0
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工具集

Hermes 已注册工具包 · hermes tools list 输出 · 每分钟同步

加载中…

异步任务

POST /v1/runs 启动长任务,SSE 实时事件流展示 agent 调工具/思考/结果

任务指令
长任务 / 带工具调用 / 需要流式看中间步骤时用这个。短问题用对话 tab 即可。
事件流 未启动
点「运行」启动一个任务,事件会实时显示在这里

官方 Console

内嵌 Hermes 官方 Web UI(React + Vite 构建),7 个页面含完整架构文档 / 技能 / 记忆 / 工具 / 定时任务说明

🏗 总体架构

Memora UI 是 纯前端 SPA(无构建),通过 nginx 反代对接 Hermes Agent 后端。Hermes 后端部署在 Incus LXC 容器里,内嵌 Docker 容器跑 Python Gateway,暴露 OpenAI 兼容的 HTTP API。

浏览器
 └─ https://hermes.kang-kang.com/
 └─ 宿主 nginx (cookie 门禁 + Bearer 注入)
    ├─ /                 静态 UI (index.html + app.js + styles.css)
    ├─ /_auth/verify     htpasswd 登录(kang)
    ├─ /v1/*             → Hermes API (LXC incusbr0:8642)
    ├─ /api/jobs*        → 定时任务 CRUD
    ├─ /hermes-skills/   真实 78 个 SKILL.md(docker cp 快照)
    └─ /memory/          SOUL.md + sessions + tools.txt(systemd timer 每 1 分钟同步)

🔌 各 tab 对应的后端调用

Tab调用数据源
对话POST /v1/chat/completions (SSE 流式)实时 · 前端 localStorage 存会话
研究跳回对话 + 预填 prompt纯前端
Agent前端 CRUD + system prompt 组装localStorage (hermes-ui-agents-v1)
Skill StudioGET /hermes-skills/ autoindex JSONdocker cp 快照 (78 个真实 SKILL.md)
定时任务GET/POST/PATCH/DELETE /api/jobsHermes 后端实时
记忆GET /memory/SOUL.md + /memory/sessions.json + /memory/sessions/{id}.jsonsystemd timer 每 1 分钟 sync
工具GET /memory/tools.txthermes tools list 输出每分钟刷新
异步任务POST /v1/runs + EventSource /v1/runs/{id}/events实时 SSE
仪表盘GET /v1/models + localStorage 聚合实时 + 本地

🔐 认证与安全

  • Cookie 门禁: hermes_auth=ok,HttpOnly + Secure + 24h 有效
  • 登录流程: 前端 login.html → fetch /_auth/verify Basic Auth → nginx 校验 htpasswd → 返回 Set-Cookie
  • Bearer 注入: nginx 在 proxy_pass 时自动加 Authorization: Bearer ...,浏览器永远看不到真 API key
  • 用户: kang(bcrypt 存在 /etc/nginx/.htpasswd-hermes-kang)

🧠 Skill Studio 编排原理

不是真的在后端运行编排,而是前端组装复合 system prompt:

Agent.stages.pre    → 阶段一 · 前置(理解目标)
Agent.stages.exec   → 阶段二 · 执行(工具调用 / 生成)
Agent.stages.post   → 阶段三 · 收尾(自查 / 格式化)

每个 stage 把选中的 skill 文本拼起来
→ 作为 messages[0] system 发给 /v1/chat/completions
→ Gemini 3 Pro 按阶段指令输出

真实 Hermes skill(SKILL.md)会把前 1200 字节正文注入 prompt,内建 skill 是简短的 prompt 片段。

⚙ 部署 / 更新

# 本机改 src/ 后
cd ~/Projects/code/20260421-hermes-glass-ui-personal

# 同步个人 VPS
rsync -az src/ root@76.13.31.179:/var/www/hermes-kang/

# Git
git push  # Gitea kangwan/hermes-glass-ui-personal

# 如果改了 JS/CSS 要让浏览器刷新,记得 bump sw.js 的 CACHE 版本号

🛠 常见问题

  • 新改的东西没显示 → Service Worker 缓存顽固,bump sw.jsCACHE 版本号,再 F12 → Application → Unregister
  • VPS 后端换模型 → 改容器内 /opt/hermes-agent/config.yaml + .env,docker restart hermes-agent
  • 记忆 tab 看不到最新会话 → systemd timer 1 分钟一次,急的话 ssh root@76.13.31.179 /usr/local/bin/sync-hermes-memory.sh
  • Cron 任务不触发 → 看 Hermes 容器日志 docker logs hermes-agent

📦 技术栈

  • 前端:纯 HTML + CSS + JS,无构建,无任何 npm 依赖,约 120KB app.js + 75KB styles.css
  • 风格:Apple Liquid Glass(iOS/macOS 26 风格)+ Hermès 橙 #FF6900
  • 后端对接:OpenAI 兼容 HTTP + SSE,不走 WebSocket
  • 持久化:前端 localStorage(6 个 key),后端 Hermes session DB
  • PWA:manifest + service worker,可装 Dock App(macOS 本地版)

研究

Memora能帮你深度调研、解读文档、调用工具。

🔍
深度研究
给一个主题,自动拆解 → 搜索 → 总结 → 输出报告。
📄
文档问答
粘贴长文档或 URL,就文档内容提问。
🛠
工具调用
浏览器 / 文件 / 终端 — Hermes 的工具集通过后端执行。
🧠
记忆体系
对话历史沉淀进 SQLite FTS5,未来 skill 可自动提炼。

仪表盘

用量、系统状态和实时日志。

今日 Token 消耗
0
0 条消息 · 0 个对话
0
本周消息
0 tokens
0
本月消息
0 tokens
0
总对话
0 条消息
API 状态
127.0.0.1:8642
当前模型
Gemini 3 Pro
Google AI Studio
本机地址
Mac mini M4
代理
Clash
127.0.0.1:7897
智能体
0
已创建
存储占用
localStorage
最常使用的智能体
还未使用智能体
创建一个智能体开始对话
点上面热力图中的任意一天查看详情

设置

调整连接、偏好、数据和外观。

连接
Memora后端的 API 地址和密钥
Hermes API Server 的 OpenAI 兼容端点。本地默认 /api/v1(nginx 反代到 127.0.0.1:8642)
任意字符串,只要和 Hermes .env 里的 API_SERVER_KEY 一致
对话偏好
控制消息发送行为
打开后 AI 边生成边显示,更接近打字机效果
外观
主题、字体、动画
左下角"明亮/暗色"按钮切换
数据
导出、导入、清空本地数据
关于
Memora · AI
版本
v0.2 · Liquid Glass
运行于
Mac mini M4 · macOS 26.3
模型
Gemini 3 Pro · Google AI Studio
代理
Clash Verge · 127.0.0.1:7897