第十二篇：Nix 用户福音——用 Nix 安装 Hermes

这篇教程讲的是：如果你用 Nix 或 NixOS，如何用一条命令装好 Hermes Agent，并把它变成系统服务。

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先打个比方

想象 Hermes 是一个自带全套厨具的移动餐车。普通安装方式（curl | bash）是餐车自己带锅碗瓢盆、煤气罐、食材，全部自己搞定。而 Nix 安装方式，相当于你家里本来就有个智能厨房（Nix 包管理器），Hermes 只需要把菜单和食材清单交给你，厨房自动帮你备好一切——不需要手动装 Python、Node、各种依赖，也不会污染你的系统环境。

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第 1 步：准备 Nix

如果你还没装 Nix，推荐用 Determinate Nix，它默认开启 flakes 功能（这是 Hermes 需要的）。

装好后，检查一下：

nix --version

能看到版本号就 OK。

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第 2 步：快速体验（任何 Nix 用户都能用）

不需要克隆代码仓库，Nix 会自动下载并运行：

# 直接运行桌面版（不安装）
nix run github:NousResearch/hermes-agent#desktop

# 或者永久安装到你的用户环境
nix profile install github:NousResearch/hermes-agent#desktop

装完后，hermes 命令就出现在你的 PATH 里了。接下来跟标准安装完全一样：

hermes setup        # 选择 AI 服务商并配置 API 密钥
hermes --tui        # 启动终端交互界面

注意：默认包包含所有功能，体积约 700MB。如果你只需要 Discord/Telegram 等消息平台，用 #messaging 变体，只要 33MB。

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第 3 步：NixOS 用户——把 Hermes 变成系统服务

如果你用的是 NixOS（一种用 Nix 配置整个系统的 Linux 发行版），可以把 Hermes 变成开机自启的守护进程，就像装了个系统自带的聊天机器人。

在 /etc/nixos/flake.nix 里加上 Hermes 作为输入：

{
  inputs = {
    nixpkgs.url = "github:NixOS/nixpkgs/nixos-unstable";
    hermes-agent.url = "github:NousResearch/hermes-agent";
  };
}

然后在 configuration.nix 里启用服务：

{ config, ... }: {
  services.hermes-agent = {
    enable = true;
    settings.model.default = "anthropic/claude-sonnet-4";
    environmentFiles = [ config.sops.secrets."hermes-env".path ];
    addToSystemPackages = true;
  };
}

运行 nixos-rebuild switch 后，Hermes 就会自动创建用户、生成配置、启动服务。

重点：addToSystemPackages = true 让你在终端里也能用 hermes 命令，而且和系统服务共享同一份数据（会话、技能、定时任务）。

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第 4 步：验证是否成功

systemctl status hermes-agent   # 查看服务状态
journalctl -u hermes-agent -f   # 实时查看日志
hermes version                  # 测试 CLI 是否可用

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进阶：容器模式（适合需要自己装软件的场景）

默认的“原生模式”安全但封闭——Hermes 不能自己装新工具。如果你希望它能在运行时安装 Python 包或 npm 库（比如自己写技能），启用容器模式：

services.hermes-agent = {
  enable = true;
  container.enable = true;   # 加这一行即可
};

容器模式会创建一个持久的 Ubuntu 环境，Hermes 在里面可以随意 apt install、pip install，重启后依然保留。

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小总结

用 Nix 装 Hermes 的好处：一条命令搞定所有依赖，不污染系统，NixOS 用户还能把它变成声明式管理的系统服务。普通 Nix 用户只需要记住 nix profile install 加 hermes setup 就够了。

下篇预告：装好之后怎么玩？下一篇我们聊聊 Hermes 的配置文件——config.yaml 里那些选项到底是什么意思，怎么调出最适合你的 AI 助手。