Tavily

来源：https://www.tavily.com/blog/hermes-agent-web-search-how-to-wire-tavily-into-a-self-improving-agent

内容摘要

• Hermes Agent（https://hermes-agent.nousresearch.com/）是 Nous Research（https://nousresearch.com/）推出的一款开源自我改进型 Agent，运行在用户自主控制的基础设施上，并能从每次会话中持续学习。
• 其 Web 工具集提供三个工具——web_search、web_extract 和 web_crawl——均通过单一可配置后端进行路由。若要接入 Tavily，只需在初始配置时选择即可。
• 由于 Hermes 能够将每次工具调用结果持久化到记忆、全文搜索索引以及自动生成的技能中，Web 后端在这里的影响范围远比无状态 Agent 更大。一次失败的内容提取不只是当次任务失败——它会被汇总写入 MEMORY.md，或被编译成未来会话所调用的技能。
• Tavily 有两种接入方式：作为原生 Web 后端，以及作为 MCP 服务器或 CLI/技能包，为规划器的工具箱增添研究和站点映射能力。

什么是 Hermes Agent？

Hermes Agent（https://hermes-agent.nousresearch.com/）是 Nous Research 推出的一款开源自主 Agent，属于快速兴起的自托管个人 AI Agent 运行时这一类别。与同类产品 OpenClaw（https://github.com/openclaw/openclaw）或 ZeroClaw（https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw）类似，它并非绑定在 IDE 上的编程副驾，也不是套在单一 API 外面的聊天机器人封装。它是一个长期运行的进程，可以部署在任意位置——5 美元的 VPS、Docker 容器、可通过 SSH 访问的服务器，或者 Daytona、Modal 等 Serverless 基础设施——并通过你接入的任意消息平台与你通信（Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、iMessage、Email、CLI 等，全部通过统一网关进行桥接，且支持的平台列表仍在持续增加）。

Hermes Agent 运行时拓扑——左侧为用户，中间为具有持久状态的 Agent 运行时，右侧为 LLM 提供商，下方为系统访问层（终端、Web 工具、浏览器）它采用 MIT 协议授权，与模型无关（支持 Nous Portal、OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Token Factory（https://tokenfactory.nebius.com/）、本地 Ollama——任何兼容 OpenAI 接口的端点均可），并明确设计为运行在用户自主控制的基础设施上。无需托管 SaaS，无供应商锁定，完整的会话状态存储在 ~/.hermes/ 目录下。自项目发布以来，GitHub Star 数已突破 10 万，发布节奏大约为每周一次。

让 Hermes 区别于大多数 Agent 框架的核心特性是其学习循环。当 Hermes 完成一项复杂任务后，它可以将新技能写入磁盘，并在下次遇到类似任务时直接调用。随着会话的积累，“API 背后的通用 LLM“就逐渐演变为“了解我的习惯、项目和解题方式的 Agent”。

这一循环也正是 Web 后端选择比一般情况更加重要的原因，我们稍后会详细说明。

Hermes 的 Web 工具是如何工作的

Hermes 的 Web 工具集绑定了三个工具，供规划器组合使用：

三者通过 ~/.hermes/config.yaml 中的 web.backend 字段统一路由至同一后端。若该字段未设置，Hermes 会根据 ~/.hermes/.env 中存在的 Provider Key 自动检测。

整个流程就是这样：search 返回链接，extract 读取内容，crawl 遍历站点。

Hermes 的 Web 流水线路由——规划器调用 web_search、web_extract 和 web_crawl，所有调用都汇入单一可配置的后端插槽。该插槽可由四个受支持后端之一填充。

Web 后端选项

来自 Hermes 配置文档（https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/configuration#web-search-backends）：

这张表的结构至关重要。如果选择了不支持 web_crawl 的 Provider，Agent 编写的任何调用该工具的技能都将无法加载——文档站点扫描、竞争对手域名审计、全域名内容摄取等操作均无法执行。规划器有时会尝试用 web_search 加一批 web_extract 调用来变通，但这种方式受制于搜索结果数量，而非主题覆盖范围，最终得到的语料库也是不完整的。

为何它处于一切的上游

在无状态 Agent 中，一次失败的 Web 结果只会导致当前任务失败，然后就消失了。而在 Hermes 中，每次工具调用都处于三个持久化子系统的上游，这些子系统在大多数会话结束后都会运行：

• MEMORY.md 和 USER.md。 两个由 Hermes 长期维护并根据会话内容更新的 Markdown 文件，在每次会话开始时都会注入系统提示词。
• FTS5 全文索引。 基于 SQLite 的搜索层，覆盖所有历史对话。Agent 在处理任何可能与以往工作相关的内容之前，都会先查询该索引。
• 自动生成的技能。 当一项任务涉及五次或更多工具调用时，Agent 可进入反思阶段：分析自己的执行轨迹，提取可复用的模式，并写入一个 SKILL.md 文件。技能会在推理前被优先查询——规划器更倾向于调用已知有效的流程，而非重新推导解决方案。该格式遵循 openagentskills.io（https://agentskills.io/）标准，因此相同的技能可在 Claude Code、Cursor、OpenClaw 及其他生态系统中通用。

这种复利效应正是关键所在——同时也是故障模式的根源。当 web_extract 返回的是导航栏 HTML 和“加载中…“占位符，而非文章正文时，这些输出仍然会被汇总写入记忆条目或编译成技能。循环无法区分好坏。三周后，Agent 会自信地调用一个充满错误内容的列并据此执行操作。一次被持久化的空白提取，是一种会无声无息地滚雪球的故障模式。

两条并行时间线，展示单次 web_extract 结果如何在数周内持续传播。

Web 后端是整个系统中影响范围最大的部分。今天返回的内容，决定了 Agent 下周会调用什么。

Tavily 为 Hermes 的 Web 流水线带来了什么

Tavily 以两种不同方式接入 Hermes，解决不同层面的问题，且可以同时运行。

从 Hermes 规划器到 Tavily API 的两条路径，均终止于 Tavily API，且可同时运行。

1. 作为原生 Web 后端

设置 web.backend: tavily 后，规划器已有的 web_search、web_extract 和 web_crawl 调用将通过 Tavily 进行路由。规划器随之获得三方面的改变：

• 为 Agent 读取结果而构建的搜索，而非面向人类浏览 SERP 的搜索。 Tavily 的 web_search 将 topic、time_range、country 以及 include_domains/exclude_domains 过滤器作为一等 API 字段暴露出来。规划器可以直接控制内容的时效性和域名范围，而无需将其拼接进查询字符串。这种精度至关重要，因为下次会话的记忆检索将对规划器拉取到的内容进行索引。
• 针对长尾页面优化的内容提取。 web_extract 提供高级模式，可处理 JS 渲染、反爬机制和表格密集型页面——这些长尾场景被错误地汇总到记忆中时代价最高。普通 HTTP 抓取器在这类页面上往往返回导航栏 HTML，毫无实际价值。

2. 作为 MCP 服务器或 CLI/技能包

原生 Web 工具集绑定了三个工具，而 Tavily 的 API 还额外提供了两个 Hermes 核心工具集默认未暴露的端点：

• /research —— 单次调用即可完成多来源合成，并保留各观点对应的内联引用。
• /map —— 域名 URL 图谱审计，返回域名的链接图，无需为你不关心的页面支付提取开销。

这两者均可作为规划器可见的工具使用，方式有二：通过 Hermes 的 MCP 客户端注册 Tavily MCP 服务器（https://docs.tavily.com/documentation/mcp），或通过 Tavily CLI（https://docs.tavily.com/documentation/tavily-cli）安装 Tavily Agent Skills（https://docs.tavily.com/documentation/agent-skills）包。两种方式赋予规划器相同的组合能力，区别在于规划器发现工具的方式：

两者可以同时使用。MCP 路径在规划器已知目标工具时保持流程紧凑；技能路径则让规划器能够从一个从未提及 tavily-research 的提示词中自行发现它需要这个工具。

你可以用它构建什么

将这一切整合起来的价值在于：Hermes 内置了无每日运行次数限制的 cron 调度器、消息网关层，以及最多并行分发给三个子 Agent 的能力。结合 Tavily 的功能集，这些能力可以转化为规划器能够编译成技能的具体使用模式：

时间窗口监控。 Cron + topic + 时效性过滤，足以运行每周竞争对手提及摘要、对指定供应商域名列表进行每日发版说明扫描，或者每周一的 AI 新闻早报。Agent 将所见内容持久化到记忆中，后续运行会跳过已知内容。

选择性摄取：map → 过滤 → extract。 当你只需要文档站点中有变化的页面时，先运行 tavily_map 获取 URL 图谱，与上周的快照进行对比过滤，再只对新增内容执行提取。接入 Tavily MCP 或 CLI 后，Hermes 即可具备这一能力。

单次调用的带引用研究报告，按时推送。 tavily_research 返回带有完整来源映射的合成简报。将其接入 cron 调度器和 Telegram 或 Slack 网关，你就拥有了一个按计划向你推送可溯源简报的研究助理。引用关系在简报被纳入记忆后仍保留完整的审计链路。

配置步骤

安装 Hermes Agent

在 Linux、macOS 或 Windows（通过 WSL2）上安装 Hermes：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

安装程序会将项目克隆到 ~/.hermes/，创建 Python 虚拟环境，并将 hermes 命令添加到你的 PATH 中。重新加载你的 Shell（执行 source ~/.zshrc 或 source ~/.bashrc）。

将 Tavily 设置为 Web 后端

运行交互式配置向导：

当向导进入 Web 后端配置步骤时，选择 Tavily：

Hermes Agent 配置界面——已选择 Tavily 作为 Web 后端

如果你已经完成 Hermes 配置并希望切换后端，请编辑以下两个文件：

``

~/.hermes/config.yaml

toolsets:

• hermes-cli
• web

web: backend: tavily ``

``

~/.hermes/.env

TAVILY_API_KEY=tvly-… ``

完成。通过以下命令验证配置：

hermes config show hermes

（可选）添加 Tavily MCP 服务器

若要在此基础上叠加 MCP 服务器，在同一配置文件的 mcp_servers 下添加以下内容：

``

~/.hermes/config.yaml

mcp_servers: tavily: url: https://mcp.tavily.com/mcp/ auth: oauth ``

（可选）安装 Tavily CLI 和 Agent Skills

运行以下命令安装 CLI 和 Agent Skills 包：

``

安装 tvly 二进制文件

curl -fsSL https://docs.tavily.com/install.sh | bash

安装程序会询问是否安装 Tavily skills 包

也可以手动安装 Tavily skill

npx skills add tavily-ai/skills –all ``

重启 Hermes 后，/tools 将显示新增的工具——原有的 web_* 工具集，加上来自 MCP 的 tavily_* 工具，以及覆盖核心端点和动态过滤（https://www.tavily.com/blog/dynamic-filtering-let-the-model-program-its-own-search-filters）功能的 Tavily 技能。

结语

Web 后端选择在 Hermes 中比在无状态 Agent 中更加重要，原因在于每次结果都会进入记忆、FTS5 索引，或被编译成技能。Agent 在未来会话中所依赖的底层数据，正是今天后端所返回的内容。选择一个覆盖范围不受限制、内容提取足够干净的后端，确保持久化的底层数据来自真实内容，自我改进循环就会朝着对你有利的方向持续复利。

立即尝试。 获取 Tavily API Key（https://tavily.com/)（免费套餐每月 1,000 个 Credits），将其配置为 Web 后端，并设置一个 cron 任务，使用 topic: news、time_range: week 参数，每周一运行一次 AI 新闻早报。

常见问题

我可以同时运行多个后端吗？

原生 Web 工具集只能绑定单一后端。但你可以在任意其他后端之上叠加 Tavily MCP 服务器——规划器将同时看到配置的 Web 后端提供的 web_search/web_extract/web_crawl，以及 MCP 工具提供的 tavily_search/tavily_extract/tavily_crawl/tavily_map/tavily_research。如果你希望使用 Tavily 的 research 和 map 端点而不改变现有 Web 配置，这是最灵活的方案。

我需要同时安装 MCP 服务器和 CLI 技能包吗？

不需要，任意一种方式都足以使用 /map 和 /research。MCP 服务器会将它们作为始终在线的工具暴露给规划器，在每次对话轮次中均可见；CLI + 技能包则会将它们保留在上下文之外，直到某个提示词匹配到技能的 frontmatter 时才激活。如果你需要两者兼顾，也可以同时使用。

我可以导入 OpenClaw 的技能吗？

可以。Hermes 和 OpenClaw 均遵循 agentskills.io（http://agentskills.io/）标准，因此为某一个编写的 SKILL.md 文件可以直接放入另一个的技能目录并正常运行。Tavily 技能可以在两种运行时中以相同方式安装。

我可以离线运行 Hermes 吗？

可以——将其指向一个上下文窗口至少为 64K 的本地 Ollama 模型，Agent 循环即可在无需联网的情况下运行。Web 工具集显然需要网络连接，但集成并非全有或全无；离线会话仍可受益于记忆、技能和 cron 调度器。

Hermes 是免费开源的吗？

是的。采用 MIT 协议，源代码托管于 GitHub（https://github.com/NousResearch/hermes-agent）。你在自己的基础设施上运行，无需支付任何许可费用——你只需为接入的模型 API 和 Web 后端付费。Tavily 的免费套餐（每月 1,000 个 Credits）足以在评估阶段完整运行该集成。

我在哪里获取 Tavily API Key？

在 tavily.com（https://tavily.com/）注册即可获得免费 API Key。免费套餐为每月 1,000 个 Credits。