紧接着上一篇:多Hermes(爱马仕)：如何搭建多Agent(智能体)任务编排系统,继续讨论来点实用的,按照之前的操作我们应该已经按需求有了多Agent的角色以及给其安装了对应Skill,那么接下来我们就实操跑一个任务看下多agent如何开始做任务的.
以下是基于 hermes v0.13.0 版本操作的,低于该版本通过以下命令进行更新Hermes:
操作步骤
先开 Hermes Web UI
Kanban 任务状态在 Dashboard 里看得最清楚：
hermes dashboard
# Hermes Web UI → http://127.0.0.1:9119
会输出对应webui的本地访问网址,直接进行浏览器打开就行😌.
打开以后可以查看多Agent配置,以及agent profile配置位于什么位置:
可以看到两个 Agent：researcher（负责调研）和 write（负责写作），每个都有自己的 Profile 配置——模型、工具集、权限。
（UI 设计很有 90 年代内味儿 🫠）
一句话下任务
然后我们直接使用聊天渠道给Hermes下任务:
不用写代码，直接聊天框里说：
> 创建一个调研 GRPO 最新进展的任务，分配给 researcher，再让 write 写个报告放到 Documents 文件夹。
⚠️ researcher\write 可以取个中文名.
系统自动拆成两个任务，建立依赖关系：
- T1（researcher）：调研 GRPO — 无依赖，直接跑
- T2（write）：撰写报告 — 依赖 T1，自动排队
T1 没做完 T2 不会启动，完全不用手动协调。
以下界面可以看见正在进行中的任务:
翻车了
任务开始后 researcher 直接 blocked
之前使用的火山Coding Plane过期,导致创建的researcher 使用了火山里面的模型,执行任务的时候就Block了.
修模型、重新跑
配置文件改一下，用回主模型：
# ~/.hermes/profiles/researcher/config.yaml
model:
default: big-pickle
provider: opencode-zen
api_mode: chat_completions
然后 unblock + 重启 gateway：
hermes kanban unblock t_26e058db
hermes gateway restart
几分钟后 researcher 重新跑起来，还自动拆了 2 个 subagent 并行查论文——一个在 arXiv 搜 GRPO vs PPO 对比，一个在 Semantic Scholar 找 2025-2026 最新进展，互不干扰。
任务跑完后，它的工作报告直接传递给了 write Agent，后者基于调研结果撰写完整报告，保存到本地Documents文件夹内。整个过程不需要人工介入，Dashboard 上能看到每个任务的流转状态。
Kanban 的价值
这套机制最大的好处不是"跑通任务"，而是异常处理全自动：
- 失败自动阻塞 — 模型挂了任务卡住，不会浪费额度无限重试
- 修完自动恢复 — unblock 后接着进度跑，不用重来
- 依赖自动排队 — 上游没完成下游等着，零协调成本
配合 Web UI 能看每个任务的实时状态、日志和重试历史，一套完整的 AI 任务编排系统就跑起来了。