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CreeDAO
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🦞 Hermes 养虾记 🤖 ロブスター分身術 毎日Hermesでロブスターとチャットしていると、時には複数の話題を切り替える必要があったり、同時に複数のタスクを処理したりします。 同じロブスターを使うと、上下文(コンテキスト)が混ざってしまい、記憶が互いに汚染されます。 やりたいのは、同じ Agent を2つの独立したアイデンティティとして同時にオンラインにし、互いに干渉しないようにすることです。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🎯 一、解決する悩み 1つの Bot が1つの会話で何でも話す——相場確認、コード修正、レポート作成、雑談まで。上下文が混ざり、記憶が互いに汚染される。/new で履歴は消えるが、/new しないほどだんだん重くなる。 分身で解決:領域を分け、それぞれ担当を分ける。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔧 二、設定の仕組み Profiles は Hermes に内蔵されたマルチインスタンス機構です。各 Profile には、それぞれ独立した設定ファイル、鍵、セッションDB、メモリ格納があります。唯一共有するのはスキルファイル(読み取り専用)です。 ~/.hermes/ ├── config.yaml # Profile A ├── .env # Profile A ├── sessions/ # Profile A ├── memory/ # Profile A └── profiles/ └── octobot/ # 分身:設定/鍵/会話/記憶はすべて独立 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📋 三、手順 以下は手動手順です。もちろん、Hermesに自動操作させることもできます。 ① Botを作成: @BotFather → /newbot → Tokenを取得 ② クローン: hermes profile create octobot --clone ③ Tokenを変更(必須): hermes config set telegram.bot_token <新Token> -p octobot ④ 起動: hermes -p octobot gateway run ⑤ 常駐(バックグラウンド): hermes -p octobot gateway install これで完了。2つの Bot が同時にオンラインになります。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📋 四、日常の管理 - hermes profile list — すべての分身を確認 - hermes -p octobot chat -q "xxx" — 分身に仕事をさせる - hermes -p octobot config set model.default xxx — 分身のモデルを変更 - hermes profile rename octobot xxx — 名前を変更 - hermes profile export octobot — 書き出してパッケージ化 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 💡 五、これで何ができるか - 分身A(日常) — 軽量モデル、資料調査、監視、雑談 - 分身B(深掘り) — 強力モデル、コード作成、DeFi分析、サーバ設定 - 分身C(自動化) — cronタスクだけを実行 - 分身D(対外) — ツール権限を制限した低コストのパブリックBot ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⚠️ 六、注意 - Tokenを変えない=2つのBotが1つの接続を奪い合って交互に落ちる - ポート競合:2つの Gateway はデフォルトでどちらも11020を使用。2つ目は gateway.api_port 11021 にする - デュアルプロセス=メモリが2倍。日常の分身は軽量モデルを使う コア原則:領域の隔離は、コンテキスト管理より確実。 #Profiles #AIAgent #Hermes
🦞 Hermes 养虾记
🤖 ロブスター分身術

毎日Hermesでロブスターとチャットしていると、時には複数の話題を切り替える必要があったり、同時に複数のタスクを処理したりします。
同じロブスターを使うと、上下文(コンテキスト)が混ざってしまい、記憶が互いに汚染されます。
やりたいのは、同じ Agent を2つの独立したアイデンティティとして同時にオンラインにし、互いに干渉しないようにすることです。

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🎯 一、解決する悩み
1つの Bot が1つの会話で何でも話す——相場確認、コード修正、レポート作成、雑談まで。上下文が混ざり、記憶が互いに汚染される。/new で履歴は消えるが、/new しないほどだんだん重くなる。
分身で解決:領域を分け、それぞれ担当を分ける。

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🔧 二、設定の仕組み
Profiles は Hermes に内蔵されたマルチインスタンス機構です。各 Profile には、それぞれ独立した設定ファイル、鍵、セッションDB、メモリ格納があります。唯一共有するのはスキルファイル(読み取り専用)です。

~/.hermes/
├── config.yaml # Profile A
├── .env # Profile A
├── sessions/ # Profile A
├── memory/ # Profile A
└── profiles/
└── octobot/ # 分身:設定/鍵/会話/記憶はすべて独立

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📋 三、手順
以下は手動手順です。もちろん、Hermesに自動操作させることもできます。
① Botを作成: @BotFather → /newbot → Tokenを取得
② クローン:
hermes profile create octobot --clone
③ Tokenを変更(必須):
hermes config set telegram.bot_token <新Token> -p octobot
④ 起動:
hermes -p octobot gateway run
⑤ 常駐(バックグラウンド):
hermes -p octobot gateway install

これで完了。2つの Bot が同時にオンラインになります。

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📋 四、日常の管理
- hermes profile list — すべての分身を確認
- hermes -p octobot chat -q "xxx" — 分身に仕事をさせる
- hermes -p octobot config set model.default xxx — 分身のモデルを変更
- hermes profile rename octobot xxx — 名前を変更
- hermes profile export octobot — 書き出してパッケージ化

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💡 五、これで何ができるか
- 分身A(日常) — 軽量モデル、資料調査、監視、雑談
- 分身B(深掘り) — 強力モデル、コード作成、DeFi分析、サーバ設定
- 分身C(自動化) — cronタスクだけを実行
- 分身D(対外) — ツール権限を制限した低コストのパブリックBot

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⚠️ 六、注意
- Tokenを変えない=2つのBotが1つの接続を奪い合って交互に落ちる
- ポート競合:2つの Gateway はデフォルトでどちらも11020を使用。2つ目は gateway.api_port 11021 にする
- デュアルプロセス=メモリが2倍。日常の分身は軽量モデルを使う

コア原則:領域の隔離は、コンテキスト管理より確実。

#Profiles #AIAgent #Hermes
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