Funk-lab/admin/hermes.md

Hermes Agent — Commandes d'administration

Hermes Agent tourne en deux services systemd sur storage-01 :

• hermes-agent — gateway (messagerie, API)
• hermes-dashboard — interface web (port 9119)

Il passe par LiteLLM (:4000) pour toute inférence — Qwen local ou Claude API. Les données persistantes sont sur le RAID5 : /srv/data/hermes.

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Architecture

funk-ai / brain / system / monitor (alias → profil)
        │
        ▼  LM_BASE_URL=http://127.0.0.1:4000/v1
   LiteLLM Proxy (:4000)
        ├── qwen3-8b            →  llama-server gpu-01 :1234  (GPU RX 6700XT)
        ├── qwen3-1.7b-system   →  llama-server gpu-01 :1236  (CPU 14 threads)
        ├── qwen3-1.7b-monitor  →  llama-server gpu-01 :1237  (CPU 14 threads)
        ├── claude-sonnet-4-6   →  api.anthropic.com
        └── claude-opus-4-7     →  api.anthropic.com

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Profils

Hermes supporte plusieurs profils isolés — chacun a son propre config.yaml, ses mémoires, sessions et modèle. Tous stockés dans $HERMES_HOME/profiles/<nom>/.

Tableau des profils

Profil	Alias CLI	Modèle	Usage
funk-ai ◆	funk-ai	qwen3-8b (GPU, ~35 tok/s)	Principal — par défaut
brain	brain	claude-sonnet-4-6 (API)	Analyse complexe, coûteux
system	system	qwen3-1.7b-system (CPU, ~21 tok/s)	Appels rapides
monitor	monitor	qwen3-1.7b-monitor (CPU, ~21 tok/s)	Appels rapides

◆ = profil actif par défaut

Utilisation

# Lancer un profil (nouvelle session TUI)
funk-ai          # Qwen3-8B GPU
brain            # Claude Sonnet
system           # Qwen3-1.7B CPU
monitor          # Qwen3-1.7B CPU

# Oneshot
sudo -i -u hermes bash -c 'HERMES_HOME=/srv/data/hermes hermes --profile system -z "ta question"'

# Changer le profil par défaut
sudo -i -u hermes bash -c 'HERMES_HOME=/srv/data/hermes hermes profile use funk-ai'

# Lister les profils
sudo -i -u hermes bash -c 'HERMES_HOME=/srv/data/hermes hermes profile list'

Il n'y a pas de changement de profil à chaud dans le TUI — ouvrir une nouvelle session.

Points d'attention profils

Sujet	Détail
HERMES_HOME	Toujours préfixer les commandes avec HERMES_HOME=/srv/data/hermes
context_length	Hermes exige 64k minimum — override via model.context_length: 65536 dans config.yaml
GPU vs CPU	system/monitor : Qwen3-1.7B sur 14 CPUs (5950X) — pour appels courts et rapides
brain	Facturé à l'API Anthropic — réserver aux tâches complexes

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Dashboard Web

Accessible depuis le poste admin uniquement (192.168.1.10) :

http://192.168.1.200:9119

Inclut : gestion des sessions, configuration, API keys.

L'onglet Chat (TUI embarqué via WebSocket/PTY) ne s'affiche pas dans le dashboard malgré --tui. Utiliser hermes-tui en SSH à la place (voir ci-dessous).

# Service dashboard
sudo systemctl status hermes-dashboard
sudo systemctl restart hermes-dashboard
sudo journalctl -u hermes-dashboard -f

TUI (chat interactif)

Le TUI nécessite un terminal interactif (PTY) et doit tourner sous le compte hermes :

# Depuis le poste perso
ssh storage-01
sudo -i -u hermes        # basculer vers le compte hermes
cd /srv/data/hermes
hermes --tui

Lancer depuis un autre compte (ex: ansible) génère des "gateway error" — toujours utiliser le compte hermes.

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Service systemd

sudo systemctl status hermes-agent
sudo systemctl restart hermes-agent
sudo journalctl -u hermes-agent -f
sudo journalctl -u hermes-agent -n 50

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Utilisation CLI

# Chat interactif (depuis storage-01)
cd /srv/data/hermes && hermes chat

# Question one-shot
cd /srv/data/hermes && hermes -z "ta question"

# Statut global
hermes status

# Diagnostics
hermes doctor

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Configuration

config.yaml (profil par défaut : /srv/data/hermes/config.yaml)

model:
  provider: lmstudio
  base_url: "http://127.0.0.1:4000/v1"
  default: "hermes-default"
  context_length: 65536

gateway:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8080

.env (/srv/data/hermes/.env)

LM_BASE_URL=http://127.0.0.1:4000/v1
LM_API_KEY=lm-studio    # valeur exacte obligatoire

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Variables d'environnement (service systemd)

Variable	Valeur
HOME	/opt/hermes
HERMES_HOME	/srv/data/hermes
LM_BASE_URL	http://127.0.0.1:4000/v1
LM_API_KEY	lm-studio

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SOUL.md — Identité des profils

Chaque profil peut avoir un fichier SOUL.md chargé en slot #1 du system prompt. Il définit l'identité de l'agent, son environnement, ses outils et son comportement. Rechargé à chaque message sans redémarrage du service.

/srv/data/hermes/profiles/<profil>/SOUL.md

Sources versionnées dans le repo :

hermes-skills/souls/funk-ai.md   → profil funk-ai
hermes-skills/souls/system.md    → profil system
hermes-skills/souls/monitor.md   → profil monitor
hermes-skills/souls/brain.md     → profil brain

Déployer un SOUL.md

# Depuis le repo lab (poste perso)
scp hermes-skills/souls/funk-ai.md storage-01:/tmp/soul.md
ssh storage-01 "sudo cp /tmp/soul.md /srv/data/hermes/profiles/funk-ai/SOUL.md"
# Pas de redémarrage nécessaire — rechargé automatiquement

Ce que contient le SOUL.md de funk-ai

• Environnement cluster (machines, IPs, services)
• Accès SSH vers gpu-01 (hermes@192.168.10.20)
• Règles d'utilisation d'ask-agent (pattern 2 étapes obligatoires)
• Routing : quand appeler system vs monitor vs brain avec exemples concrets
• Différence ask-agent (analyse texte rapide) vs delegate_task (agent autonome)
• Style : concis, technique, actif

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Skills

Les skills sont des fichiers SKILL.md chargés en contexte dans chaque session Hermes. Ils enseignent à l'agent des patterns, commandes et procédures spécifiques.

Point d'attention critique : un skill doit être présent dans deux endroits :

• $HERMES_HOME/skills/<cat>/<nom>/SKILL.md — répertoire global (référence)
• $HERMES_HOME/profiles/<profil>/skills/<cat>/<nom>/SKILL.md — chargé par le profil

Placer un skill uniquement dans le répertoire global ne suffit pas — le profil ne le charge pas.

# Lister les skills actifs du profil courant
sudo -u hermes env HERMES_HOME=/srv/data/hermes hermes skills list

# Vérifier qu'un skill est bien dans le profil funk-ai
sudo ls /srv/data/hermes/profiles/funk-ai/skills/funk/

# Redémarrer après ajout/modif d'un skill
sudo systemctl restart hermes-agent

Skills custom Funk

Skill	Catégorie	Usage
agent-delegation	funk	Déléguer des sous-tâches aux agents system/monitor/brain via ask-agent

Documentation complète : ask-agent.md

Skill Qdrant Vector Search

# Vérifier le skill installé
cat /srv/data/hermes/skills/mlops/qdrant/SKILL.md

# Tester les embeddings (requis pour le skill)
curl -s -X POST http://192.168.10.20:1234/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3-8b","input":["test"]}' | python3 -c \
  "import sys,json; print('dim:', len(json.load(sys.stdin)['data'][0]['embedding']))"

# Installer qdrant-client si absent
sudo -u hermes /opt/hermes/.hermes/hermes-agent/venv/bin/pip install "qdrant-client>=1.12.0"

Toujours passer par le terminal (fichier /tmp/*.py) pour accéder à Qdrant depuis Hermes, jamais via execute_code (pas de qdrant-client dans cet environnement).

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Arborescence

Depuis l'incident 2026-05-13, le code est sur le SSD OS et les données sur le RAID5.

/opt/hermes/                          → home utilisateur hermes (SSD OS)
├── .local/bin/hermes                 → wrapper bash → venv hermes-agent
└── .hermes/hermes-agent/             → code source + venv Python
    ├── venv/                         → environnement Python (uv)
    ├── hermes_cli/                   → source CLI
    └── web/                          → source frontend dashboard

/srv/data/hermes/                     → HERMES_HOME (RAID5) — données persistantes
├── config.yaml                       → configuration profil par défaut (géré Ansible)
├── .env                              → LM_BASE_URL, LM_API_KEY (géré Ansible)
├── memories/                         → mémoire persistante profil par défaut
├── sessions/                         → historique sessions profil par défaut
├── logs/                             → logs
├── skills/                           → skills installées
├── state.db                          → base SQLite état agent
└── profiles/                         → profils isolés
    ├── funk-ai/                      → config.yaml, memories/, sessions/, state.db
    ├── brain/
    ├── system/
    └── monitor/

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Mise à jour de Hermes

# Stopper les services
sudo systemctl stop hermes-dashboard hermes-agent

# Mettre à jour (depuis le compte hermes)
sudo -i -u hermes bash -c 'HOME=/opt/hermes HERMES_HOME=/srv/data/hermes hermes update'

# Redémarrer
sudo systemctl start hermes-agent hermes-dashboard
sudo systemctl status hermes-agent hermes-dashboard --no-pager

Après une mise à jour majeure, recompiler le frontend (voir section suivante) et vérifier que hermes --tui fonctionne encore (npm install --ignore-scripts dans /opt/hermes/.hermes/hermes-agent/ui-tui/ si besoin).

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Recompiler le frontend dashboard

Si mise à jour de hermes-agent nécessite un rebuild :

sudo -u hermes bash -c \
  'HOME=/opt/hermes && \
   cd /opt/hermes/.hermes/hermes-agent/web && \
   npm install && npm run build'
sudo systemctl restart hermes-dashboard

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Points d'attention

Sujet	Détail
Code vs données	Code + venv : /opt/hermes/.hermes/hermes-agent/ (SSD OS) — Profils/données : /srv/data/hermes/ (RAID5)
LiteLLM requis	litellm.service doit tourner avant hermes-agent
LM_API_KEY	Doit valoir lm-studio exactement
Contexte	GPU (funk-ai) : 32768 tokens réels, override Hermes à 65536 via config.yaml
Contexte CPU	system/monitor : 32768 tokens réels, idem override
path hermes -z	Toujours lancer depuis /srv/data/hermes (cherche .git en remontant)
Gemma 4	Interdit — crash ROCm sur prompts >800 tokens
SELinux	Fichiers sur RAID5 ont contexte unlabeled_t — exécuter via binaire dans /opt/hermes/.local/bin/
Dashboard	Accessible uniquement depuis 192.168.1.10:9119 (restreint nftables)
TUI	hermes --tui nécessite un TTY — utiliser sudo hermes-tui en SSH interactif
/opt/hermes perms	Répertoire en 711 — traversable par tous mais non listable
Skills double emplacement	Tout skill custom doit être dans skills/ ET dans profiles/funk-ai/skills/ — voir ask-agent.md
Restart après skill	systemctl restart hermes-agent obligatoire après ajout ou modification d'un skill
SupplementaryGroups	Le service inclut systemd-journal — journalctl fonctionne sans sudo dans le Terminal de Hermes
systemd-journal admin	L'utilisateur admin (alkatrazz) est aussi dans le groupe — géré via rôle Ansible common