Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengenalan Hermes Agent

  • Apa itu Hermes Agent dan perbedaannya dengan IDE copilot
  • Konsep agen yang berkembang sendiri dan loop pembelajaran tertutup
  • Ringkasan arsitektur: backend, platform, dan alat

Pemasangan dan Pengaturan

  • Menginstal Hermes Agent secara lokal
  • Menyebarkan di kontainer Docker
  • Penyebaran jarak jauh melalui SSH, Daytona, Singularity, dan Modal
  • Mengonfigurasi kunci API untuk OpenAI, Anthropic, OpenRouter, dan Nous Portal

Berinteraksi dengan Agen

  • Antarmuka CLI dan perintah dasar
  • Pengaturan dan penggunaan bot Telegram
  • Integrasi Discord dan Slack
  • Konektivitas WhatsApp

Alat Bawaan

  • Pencarian web dan ekstraksi konten
  • Operasi file: baca, tulis, sunting, dan cari
  • Eksekusi perintah terminal dan skrip bash
  • Pembuatan gambar dan analisis visi
  • Kemampuan teks-ke-suara

Memori Berkelanjutan

  • Memori lintas-sesi dengan pengambilan FTS5
  • Ringkasan LLM untuk konteks jangka panjang
  • Pencarian dan pengambilan memori

Sistem Keterampilan

  • Apa itu keterampilan dan bagaimana cara membuatnya
  • Keterlaksanaan keterampilan lintas-sesi
  • Keterampilan komunitas dan agentskills.io

Integrasi MCP

  • Menyambungkan ke server MCP
  • Memperluas kemampuan alat secara pemrograman

Otomatisasi Terjadwal

  • Pengatur cron bawaan
  • Menyiapkan tugas dan laporan berulang
  • Pengiriman hasil otomatisasi lintas-platform

Skema Penggunaan Otomatisasi Pengembang

  • Menjalankan perintah terminal secara otonom
  • Membuat subagen yang terisolasi
  • Arah kerja paralel dan pemrosesan batch

Keamanan dan Praktik Terbaik

  • Mode persetujuan untuk perintah dan suntingan
  • Privasi data di infrastruktur self-hosted
  • Isolasi lingkungan

Penyebaran Produksi

  • Menjalankan di VPS senilai $5
  • Pola penyebaran serverless
  • Memantau kesehatan agen dan log

Troubleshooting

  • Masalah instalasi umum
  • Men-debug kegagalan alat
  • Penyetelan memori dan kinerja

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

  • Ulasan kembali fitur-fitur utama
  • Sumber daya untuk pembelajaran berkelanjutan
  • Beralih ke topik Hermes tingkat lanjut

Persyaratan

  • Keakraban dasar dengan terminal baris perintah dan perintah Linux
  • Pemahaman mengenai alur kerja pengembangan perangkat lunak
  • Pengetahuan umum tentang AI dan model bahasa besar (LLM)

Audience

  • Pengembang perangkat lunak yang ingin mengintegrasikan agen AI ke dalam alur kerja mereka
  • Insinyur DevOps yang menjelajahi alat otonom
  • Tim kepala teknis yang mengevaluasi platform agen AI
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait