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hermes agent 添加工具

在编写工具之前,先问自己:这是否应该是一个 skill?

当能力可以表达为 “说明 + shell 命令 + 现有工具” 时,将其做成 Skill(例如 arXiv 搜索、git 工作流、Docker 管理、PDF 处理)。

当它需要与 API key、定制处理逻辑、二进制数据处理或流式处理进行端到端集成时,将其做成 Tool(例如浏览器自动化、TTS、视觉分析)。

添加一个工具会涉及 2 个文件:

  1. tools/your_tool.py —— handler、schema、check function、registry.register() 调用
  2. toolsets.py —— 将工具名称添加到 _HERMES_CORE_TOOLS(或某个特定 toolset)

任何带有顶层 registry.register() 调用的 tools/*.py 文件都会在启动时被自动发现 —— 不需要手动导入列表。

每个工具文件都遵循相同结构:

tools/weather_tool.py
"""Weather Tool -- 查询某个位置的当前天气。"""
import json
import os
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
# --- 可用性检查 ---
def check_weather_requirements() -> bool:
"""如果工具的依赖可用,则返回 True。"""
return bool(os.getenv("WEATHER_API_KEY"))
# --- Handler ---
def weather_tool(location: str, units: str = "metric") -> str:
"""获取某个位置的天气。返回 JSON 字符串。"""
api_key = os.getenv("WEATHER_API_KEY")
if not api_key:
return json.dumps({"error": "WEATHER_API_KEY not configured"})
try:
# ... 调用天气 API ...
return json.dumps({"location": location, "temp": 22, "units": units})
except Exception as e:
return json.dumps({"error": str(e)})
# --- Schema ---
WEATHER_SCHEMA = {
"name": "weather",
"description": "获取某个位置的当前天气。",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "城市名称或坐标(例如 'London' 或 '51.5,-0.1')"
},
"units": {
"type": "string",
"enum": ["metric", "imperial"],
"description": "温度单位(默认:metric)",
"default": "metric"
}
},
"required": ["location"]
}
}
# --- 注册 ---
from tools.registry import registry
registry.register(
name="weather",
toolset="weather",
schema=WEATHER_SCHEMA,
handler=lambda args, **kw: weather_tool(
location=args.get("location", ""),
units=args.get("units", "metric")),
check_fn=check_weather_requirements,
requires_env=["WEATHER_API_KEY"],
)

重要

  • Handlers 必须返回 JSON 字符串(通过 json.dumps()),绝不能返回原始 dict。
  • 错误必须以 {"error": "message"} 的形式返回,绝不能作为异常抛出。
  • check_fn 会在构建工具定义时被调用 —— 如果它返回 False,该工具会被静默排除。
  • handler 接收 (args: dict, **kwargs),其中 args 是 LLM 的工具调用参数。

步骤 2:将内置工具添加到 Toolset

Section titled “步骤 2:将内置工具添加到 Toolset”

toolsets.py 中添加工具名称:

# 如果它应该在所有平台上可用(CLI + messaging):
_HERMES_CORE_TOOLS = [
...
"weather", # <-- 添加到这里
]
# 或创建一个新的独立 toolset:
"weather": {
"description": "天气查询工具",
"tools": ["weather"],
"includes": []
},

步骤 3:添加发现导入(不再需要)

Section titled “步骤 3:添加发现导入(不再需要)”

带有顶层 registry.register() 调用的工具模块会被 tools/registry.py 中的 discover_builtin_tools() 自动发现。不需要维护手动导入列表 —— 只要在 tools/ 中创建你的文件,它就会在启动时被加载。

如果你的 handler 需要异步代码,请用 is_async=True 标记它:

async def weather_tool_async(location: str) -> str:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
...
return json.dumps(result)
registry.register(
name="weather",
toolset="weather",
schema=WEATHER_SCHEMA,
handler=lambda args, **kw: weather_tool_async(args.get("location", "")),
check_fn=check_weather_requirements,
is_async=True, # registry 会自动调用 _run_async()
)

registry 会透明地处理异步桥接 —— 你永远不要自己调用 asyncio.run()

管理每个会话状态的工具会通过 **kwargs 接收 task_id

def _handle_weather(args, **kw):
task_id = kw.get("task_id")
return weather_tool(args.get("location", ""), task_id=task_id)
registry.register(
name="weather",
...
handler=_handle_weather,
)

某些工具(todomemorysession_searchdelegate_task)需要访问每个会话的 agent 状态。这些工具在到达 registry 之前会被 run_agent.py 拦截。registry 仍然保存它们的 schema,但如果绕过了拦截,dispatch() 会返回一个 fallback error。

如果你的工具需要 API key,请将它添加到 hermes_cli/config.py

OPTIONAL_ENV_VARS = {
...
"WEATHER_API_KEY": {
"description": "用于天气查询的 Weather API key",
"prompt": "Weather API key",
"url": "https://weatherapi.com/",
"tools": ["weather"],
"password": True,
},
}
  • [] 已创建工具文件,其中包含 handler、schema、check function 和 registration
  • [] 已添加到 toolsets.py 中合适的 toolset
  • [] 已确认这确实应该是内置 / 核心工具,而不是插件
  • [] Handler 返回 JSON 字符串,错误以 {"error": "..."} 形式返回
  • [] 可选:API key 已添加到 hermes_cli/config.py 中的 OPTIONAL_ENV_VARS
  • [] 可选:已添加到 toolset_distributions.py 以支持批处理
  • [] 已使用以下命令测试:
Terminal window
hermes chat -q "Use the weather tool for London"
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