Hermes Agent工作流编排：完整教程与最佳实践
如果你需要将复杂任务自动拆解并分配给多个专业智能体协同处理，Hermes Agent 的 Kanban 工作流编排能力正好解决这个痛点。下面直接拆解具体落地步骤。
一、理解Kanban工作流核心组件
Kanban 工作流的运转依赖于四个基础组件，各自职责清晰：
- Orchestrator — 负责将任务分解并转发到正确的执行路径。
- Dispatcher — 驻留在后台的调度网关，周期轮询任务状态，发现就绪任务后立即唤醒对应的 Worker。
- Worker — 独立进程，承载具体的技能执行，完成任务后将结果写回看板。
- Kanban Board — 利用 SQLite 数据库持久化存储所有任务的完整生命周期（todo → ready → in_progress → done/blocked）。
这种架构的优势在于：任务可中断、可恢复、可审计，即使中间出现异常也能快速定位问题节点。
动手操作前，先确认环境已就绪：
- 确保 Hermes 版本 ≥ v0.13.0，执行
hermes --version - 检查
~/.hermes/kanban.db文件是否存在，若不存在则运行hermes kanban init初始化看板数据库。 - 启动 Dispatcher 服务，执行
hermes gateway start使其常驻运行。
二、创建专用Agent Profile并配置技能
每个子任务需要分配给具备对应能力的 Agent Profile 来执行。Profile 中必须明确角色职责和工具集，避免功能混杂导致调度失败。
- 创建 researcher 角色：
hermes profile create researcher - 安装网络搜索和文本摘要技能：
hermes -p researcher skills install web-search summarize - 安装看板工作流支持技能：
hermes skills install devops/kanban-worker - 验证技能加载成功：
hermes -p researcher skills list，确认 web-search、summarize、kanban-worker 都显示为 enabled 状态。
三、手动触发Kanban任务创建与分派
通过命令行直接创建结构化子任务，跳过自然语言解析环节，任务定义更精准，执行也更确定。
- 使用
hermes kanban create命令创建新任务，指定 title、description 和 assignee，例如：hermes kanban create --title "竞品分析" --description "调研三家竞品官网功能更新" --assignee researcher - 查看任务状态变为 todo：
hermes kanban list，确认任务 ID 和当前状态。 - 等待 Dispatcher 在 60 秒内自动将状态更新为 ready，并拉起 researcher Profile 执行任务。
四、通过代码脚本批量生成Kanban任务
如果遇到大量固定模式的重复性任务，可以编写 Python 脚本调用 Hermes CLI 接口，实现参数化注入，避免逐条手动输入。
- 新建
task_generator.py，导入subprocess模块。 - 构造循环，针对每个关键词生成独立任务，例如：
for keyword in ["AI绘画", "RAG优化", "多模态检索"]: - 循环体内调用
subprocess.run()执行hermes kanban create --title f"调研{keyword}" --description f"搜索近30天{keyword}技术方案" --assignee researcher - 保存脚本后运行
python task_generator.py，批量任务就会写入 kanban.db。
五、人工介入阻塞任务并恢复执行
当 Worker 在执行过程中遇到自身无法判断的关键节点时，需要暂停流程等待人工判定，待获得明确指令后再继续执行。
- 在 Worker 代码中检测到歧义条件时，调用
kanban_block(reason="需确认数据来源权威性")函数。 - 执行
hermes kanban list，对应任务状态会变为 blocked，并显示阻塞原因。 - 人工审查后，使用
hermes kanban unblock解除阻塞，Dispatcher 会在下次扫描周期重新调度该任务。 - 如需附加人工指令，可以在 unblock 命令后添加
--note参数，例如hermes kanban unblock 123 --note "采用CNKI中文核心期刊数据"。