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最近我在折腾一个内部自动化工具链，需要把一堆重复的运维巡检、日志摘要、定时通知串起来。翻了翻主流的智能体框架，有的绑定了自家平台，有的重到连依赖都要装半天，最后在一个开源仓库里发现了Hermes Agent。这是个非常轻量的智能体编排框架，核心思路就是“配置文件定义一切”，把模型调用、工具执行、任务流程全部声明式地写在一个TOML文件里，然后用一行命令跑起来。

这篇文章我会从零开始，把Hermes Agent的介绍、安装、配置完整走一遍。内容包括：它到底解决什么问题、安装时容易踩的坑、配置文件里每个字段的含义、一个能直接跑通的最小Demo，以及我自己在项目里遇到的常见问题和排查方法。无论你是刚接触智能体的新手，还是已经写过不少自动化脚本的老手，这篇文章都能让你在半小时内把Hermes Agent跑起来并接入自己的场景。

1. 先说清楚Hermes Agent是什么

1.1 它和别的Agent框架有什么不一样

市面上的智能体框架，大部分都把重心放在“智能体怎么思考”上，比如怎么拆解任务、怎么用ReAct循环调工具、怎么记忆上下文。这类框架确实很强大，但问题也很明显：学习曲线陡，调试困难，而且很多能力你根本用不上。就好比你只想给自己家换个灯泡，结果买回来一台带机械臂的工业机器人，功能是齐全，但启动它之前你得先学一门新的编程语言。

Hermes Agent走的是另一条路。它的核心定位是“面向任务流的轻量编排引擎”，你不需要让它自己“思考”怎么拆解任务，而是在配置文件里明确告诉它每一步要做什么。它负责的是：把大模型API接进来、给你准备好常用的工具（执行Shell命令、读写文件、发HTTP请求、推送通知）、按照你定义的步骤顺序执行，最后把结果汇总反馈。本质上，它是一个把“大模型 + 工具 + 流程”串起来的胶水层。

这种设计的好处非常实际：第一，出问题好排查，每一步都是你亲手定义的，执行到哪一步失败了，看日志就知道；第二，依赖少，Python 3.10以上环境就能跑；第三，没有平台锁定，模型后面想换就换，只要对方提供OpenAI兼容的接口就能接入。

1.2 哪些场景适合用它

我用了这段时间，最顺手的是下面几类场景：

• 定时自动化任务：比如每天早晨拉取服务器监控数据，让大模型生成一段摘要，再推送到内部通知群。
• 日志与告警处理：把分散在多个服务里的错误日志聚合起来，先做关键词过滤，再让模型提炼异常根因。
• 轻量级的“模型+工具”流水线：比如读取一个结构化数据文件，用模型做字段规整，再写入另一个系统。
• 原型验证：想快速验证某个大模型能力在业务流程里好不好用，不需要写一整套代码，改配置就能试。

换句话说，如果你需要的是“让模型在一个明确流程里干明确的事”，Hermes Agent非常适合。反过来，如果你期望的是一个能自主规划、自我迭代的通用型AI助手，那它确实不是这个定位，别指望装完就能当“数字员工”用。

1.3 核心模块是怎么协作的

从安装目录看，Hermes Agent主要由四个部分组成：引擎核心负责解析配置、调度执行、维护生命周期；模型网关封装了各种模型API的调用差异，对外提供统一的Prompt调用接口；工具注册表管理所有可被调用的工具，每个工具都有独立的配置项和权限标记；执行器则负责具体干活，比如跑Shell命令的工具、发HTTP请求的工具。

模块之间的协作流程是这样的：启动时引擎读取主配置文件，按声明初始化模型网关和工具注册表，然后进入事件循环等待任务触发。任务触发后，引擎按步骤逐个执行，每一步把上一部的输出作为下一部的输入，最终结果通过你指定的通知渠道推送出去。整个链路里，你的核心工作就是写好那份配置文件，其余交给引擎。

2. 安装教程：三种方式与依赖避坑

2.1 环境要求与虚拟环境准备

先把环境要求说清楚。Hermes Agent要求Python 3.10及以上，建议用3.11或3.12，因为一些依赖在3.10和3.9上有兼容性差异。操作系统方面，Linux和macOS都支持得很好，Windows我在WSL里跑过，原生Windows可能会遇到依赖编译问题，不太推荐。

无论用哪种方式安装，强烈建议先建虚拟环境。我见过太多人直接往系统Python里装依赖，最后把环境搞乱的。带上虚拟环境是个好习惯：

python3 -m venv hermes-env source hermes-env/bin/activate python --version # 确认是3.10+

建好虚拟环境后，第一步先把pip升级到最新版，避免后续装依赖时因为旧版pip解析不了新元数据而报错：

pip install --upgrade pip

2.2 安装方式对比与选择

Hermes Agent提供了三种安装方式，我分别说下适用场景。

方式一：从PyPI安装稳定版

这是最省事的方式，适合大多数只想用它功能的用户：

pip install hermest-agent

装好之后验证一下版本：

hermes --version

如果看到输出版本号，说明装成功了。这种方式装的依赖都是预编译好的wheel包，一般不会有编译问题。

方式二：从源码安装最新版

如果你需要最新功能，或者已经在用某个版本想升级，可以clone源码后本地安装。源码安装的好处是你可以直接改源代码，调试起来方便，坏处是升级时要手动拉取更新：

git clone <仓库地址> cd hermes-agent pip install -e .

这里有个小细节：-e参数是editable模式，意思是你对源码的修改会立即生效，不用重新安装。如果你不想动源码，直接pip install .也行。

方式三：Docker容器运行

如果你的环境很干净，或者不想在宿主机上装太多Python包，Docker是最靠谱的选择。镜像里把运行环境和依赖都打包好了，你只需要把配置文件和工具脚本挂载进去：

docker run -v $(pwd)/hermes_config:/etc/hermes \ -v $(pwd)/scripts:/opt/scripts \ hermes-agent:latest hermes run --config /etc/hermes/config.toml

这种方式的好处是隔离性强，坏处是如果工具脚本要访问宿主机上的文件或服务，你需要额外配置网络和挂载，稍微有点麻烦。

2.3 安装阶段最容易踩的坑

我把安装期的典型报错和解决方式整理成了一张表，都是我在实践里遇到过或同事跟我反馈过的：

这里面我想单独强调一下依赖冲突的问题。Hermes Agent的依赖里有几座“大山”，包括pydantic、httpx、rich，这几个库在生态里被很多其他框架引用，版本一不小心就打架。有个土办法：安装前先看下自己的环境里有没有已存在的项目依赖，如果有，先在虚拟环境里装Hermes Agent，再装其他项目依赖，让它主动把版本对齐，能省很多事。

3. 配置体系详解：每个字段都是什么意思

3.1 配置文件结构与加载顺序

Hermes Agent启动时，引擎会按顺序查找配置文件：先找命令行指定的--config路径，再找当前目录下的hermes.toml，最后找用户目录下的~/.hermes/config.toml。你要是有多个项目共用同一个环境，建议每个项目根目录都放一份hermes.toml，不要共用~/.hermes，避免配置互相干扰。

完整的配置文件大体是这样的结构：

[project] name = "demo-project" timezone = "Asia/Shanghai" [model] provider = "openai-compatible" base_url = "http://127.0.0.1:8000/v1" api_key = "sk-xxxx" model = "qwen2.5-7b-instruct" temperature = 0.3 max_tokens = 2048 timeout = 60 [tools.shell] enabled = true [tools.file_read] enabled = true [tools.http] enabled = true [tools.notify] enabled = true [[agents]] name = "ops_assistant" role = "运维助手" model_ref = "default" tools = ["shell", "file_read", "http", "notify"] system_prompt = """ 你是运维助手，负责处理基础设施巡检与告警摘要。 只使用提供的工具，不要编造输出。 """ [[pipelines]] id = "daily_inspection" trigger = "cron: 0 9 * * *" steps = [ { tool = "shell", command = "bash scripts/check_health.sh" }, { tool = "llm", prompt = "总结上一步输出中的异常项，并按优先级排列", model_ref = "default"}, { tool = "notify", channel = "internal_im", message_template = "{last_step.result}" } ]

下面我把每个段落拆开来讲，顺带解释关键参数怎么选。

3.2 模型网关配置：对接各种大模型API

[model]段落是整个配置里最核心的部分。Hermes Agent的模型网关设计成“只要OpenAI兼容就能接”，这意味着无论你用的是本地部署的开源模型服务、云端的大模型API，还是企业内部的模型网关，只要它提供/v1/chat/completions接口，就能直接接入。

关键参数解析：

• provider：目前主要用openai-compatible。如果你用的是原生OpenAI接口，这里也填这个就行，网关会自动适配。
• base_url：模型服务的基础地址。我本地调试时用的是http://127.0.0.1:8000/v1，这是我用某个开源推理服务起的本地预测服务。连本地模型的好处是调试时不花钱也不限流，等流程通了再切到云端大模型。
• api_key：认证密钥。本地模型服务一般随便填一个非空值就行，但如果你不想把密钥明文写在配置文件里，Hermes Agent支持从环境变量读取，写法是api_key = "${HERMES_API_KEY}"，启动时引擎会自动替换成环境变量的值。
• temperature：采样温度。这个参数决定了模型输出的随机性。我做数据提取和摘要类任务时用0.2到0.3，追求稳定可复现；做头脑风暴类任务时调到0.8以上。注意，Hermes Agent在配置里会以“默认0.3”为共识，如果你不设置，它不会替你改。
• max_tokens：单个请求的最大生成长度。这个要按实际任务估算，如果任务是总结一份几千字的日志，只给512个token肯定不够，截断是小事，模型还可能直接报错。

timeout是模型服务的请求超时时间。我给云端API设的是60秒，给本地模型设的是180秒。本地模型如果模型较大、显存不够，生成速度会非常慢，超时太短会导致明明在算却被判超时，白白断掉。

3.3 工具注册与权限控制

[tools.xxx]段落用来开关和配置内置工具。工具不是装了就能用，必须在配置里显式enabled = true打开，否则执行器调用时会报“工具未注册”。

内置工具清单里，我用得最多的是这四个：

• shell：执行Shell命令并捕获标准输出和标准错误。这个工具太方便了，但同时也是最危险的，它给了Agent在机器上执行任意命令的能力。配置里有个allowed_commands字段，支持白名单模式，只允许执行你指定的命令。建议在生产环境一定把它配上，防止prompt注入导致执行了意料之外的命令。
• file_read：读取指定路径的文件内容。它有个sandbox_path配置项，把读取范围限制在允许的目录里。比如你只想让Agent读取/data/logs下的日志，就设置sandbox_path = "/data/logs"。
• http：发送HTTP请求，支持GET和POST。可以用在调用内部API、查询数据源等场景。建议配置default_timeout和allowed_hosts，把可以访问的域名列表限制死。
• notify：消息推送工具。我在Demo里用的是它往内部即时通讯渠道推消息，配置项一般是channel = "internal_im"加上对应的接口地址和模板。

每个工具都有独立的命名空间，你可以在[[pipelines]]的步骤里指定用哪个工具。工具之间的权限互相独立，比如shell工具挂掉不影响http工具正常工作，这设计让排查问题的时候特别省心。

3.4 Agent定义与任务流编排

在[[agents]]段落里，你要定义每个智能体的角色和行为准则。name是智能体的唯一标识，role是给人看的角色的描述，真正起作用的是system_prompt和tools。

system_prompt这段系统提示词非常关键。它决定了这个智能体的边界。我写提示词时有几条经验：

• 明确告诉它“只能使用提供的工具，不能编造输出”。
• 给它限定输出格式，比如“用Markdown表格呈现结果”，这样后面步骤处理起来方便。
• 给它限定职责范围，比如“只处理日志摘要和告警分析，不回答无关问题”，减少模型自由发挥的概率。
• 如果流程中有敏感操作，在提示词里加上“遇到不确定的命令先输出需要人工确认，不要自行执行”。

tools字段是一个数组，列出这个Agent可以用哪些工具。注意，它不是全局权限，而是每个Agent的独立权限。你完全可以让Agent A只能读取文件，Agent B才能执行命令，形成权限分级。

[[pipelines]]段落是任务流的编排。每个pipeline包含三个部分：id是唯一标识，trigger是触发方式，steps是具体的步骤数组。

触发方式目前有两种，一种是cron: 表达式，用标准的5位Cron表达式定时触发，比如cron: 0 9 * * *表示每天9点执行；另一种是manual，只有手动调用时才会执行。

steps数组是执行的核心。每个步骤是一个TOML键值对列表，执行时后一步能拿到前一步的结果，我用的占位符是{last_step.result}。如果pipeline有多个步骤，你也可以用{steps[0].result}这种形式精确定位第几个步骤的输出，这在做多步串联时很实用。

4. 最小化Demo：把“日志巡检+摘要推送”跑通

4.1 一个具体的场景定义

理论讲再多，不如亲手跑一个Demo。我这边挑了一个最典型的场景：每天上午9点，自动执行一段健康检查脚本，把检查结果发送给本地大模型生成一份摘要，最后把摘要推送到内部即时通讯群。

这个场景覆盖了Hermes Agent的三个核心能力：定时触发、Shell工具、模型调用、消息推送，跑通之后你就能照葫芦画瓢迁移到自己的任务里。

4.2 准备脚本与目录结构

先在项目根目录下创建两个子目录：

mkdir -p hermes_config scripts logs

然后写一个简单的健康检查脚本。这里我刻意把输出设计成半结构化文本，方便模型理解。脚本内容如下（写成scripts/check_health.sh）：

#!/bin/bash echo "=== 系统检查 $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') ===" echo "负载: $(uptime | awk -F'load average:' '{print $2}')" echo "内存: $(free -h | awk '/^Mem:/{print $3 "/" $2}')" echo "磁盘: $(df -h / | awk 'NR==2{print $5}')" echo "Nginx进程数: $(pgrep -c nginx 2>/dev/null || echo 0)"

给脚本加执行权限：

chmod +x scripts/check_health.sh

脚本本身很简单，但它模拟了真实巡检脚本的产物——一段混合了指标和状态的文本。真实场景里，这段脚本可能是几十行甚至上百行的复杂检查逻辑，但对Demo来说，重点是把链路跑通。

4.3 编写核心配置文件

在hermes_config/config.toml里，按之前的章节写配置。我直接给出完整可用的版本：

[project] name = "ops-demo" timezone = "Asia/Shanghai" [model] provider = "openai-compatible" base_url = "http://127.0.0.1:8000/v1" api_key = "${HERMES_API_KEY}" model = "qwen2.5-7b-instruct" temperature = 0.2 max_tokens = 1024 timeout = 120 [tools.shell] enabled = true allowed_commands = ["bash", "pgrep", "uptime", "free", "df"] [tools.notify] enabled = true channel = "internal_im" webhook_url = "${IM_WEBHOOK_URL}" [[agents]] name = "ops_assistant" role = "运维助手" model_ref = "default" tools = ["shell", "notify"] system_prompt = """ 你是一个运维助手，生成的摘要必须满足以下要求： 1. 只基于给定的检查结果，不要凭空推测； 2. 先列出异常项，再列正常项； 3. 每条异常给出可能的应急动作； 4. 用中文简洁输出，控制在200字以内。 """ [[pipelines]] id = "daily_inspection" trigger = "cron: 0 9 * * *" steps = [ { tool = "shell", command = "bash scripts/check_health.sh" }, { tool = "llm", prompt = "这是健康检查输出：\n{last_step.result}\n请按要求生成摘要。", model_ref = "default" }, { tool = "notify", message_template = "{last_step.result}" } ]

这里面的几个细节，新手很容易踩坑，我提前说明一下：

• 模型服务地址如果变成本地服务，api_key位置哪怕随便填一个非空字符串也能过，但如果你用环境变量，记得在启动前export HERMES_API_KEY=sk-xxx，否则引擎会直接报环境变量缺失的错。
• allowed_commands这块，虽然脚本本身是bash scripts/check_health.sh一句命令，但脚本内部调用了uptime、free、df、pgrep。Hermes Agent的白名单机制会检查工具实际执行的进程名，所以这些都要加进去。不加的话，脚本运行时会因为无法调用系统命令而报错，非常隐蔽。
• notify工具的webhook_url如果不想硬编码在配置里，同样用环境变量占位。

4.4 启动与验证

启动命令很简单，前提是当前目录在项目根目录：

export HERMES_API_KEY=sk-local-test export IM_WEBHOOK_URL=https://example.com/hooks/abc123 hermes run --config hermes_config/config.toml

如果你不想等定时触发，想立刻手动跑一遍流水线，Hermes Agent提供了手动触发命令：

hermes trigger --pipeline daily_inspection --config hermes_config/config.toml

这个命令会无视Cron表达式，立即执行一次。我在调试阶段几乎都是这么干的，等确认逻辑没问题再让它按计划跑。

正常执行后，终端会按步骤序号输出日志。每一步的输入输出都会显示在一行里，类似：

• [1/3] shell: 执行命令... 退出码0, 输出行数6
• [2/3] llm: 生成摘要... token使用量 128/256
• [3/3] notify: 推送成功, 目标internal_im

然后去通知群里看，应该就能看到模型生成的摘要消息了。如果中途失败，日志会停在失败那一步，并打印对应的错误信息。

让我补充一个小技巧：hermes run启动是前台阻塞模式，按Ctrl+C会退出。要让它常驻后台，建议配合systemd或supervisor这类进程管理工具，而不是自己加nohup，因为进程守护和管理日志要方便得多。

5. 进阶：自定义工具、多Agent协作与可观测性

5.1 如何写一个自定义工具

内置工具不够用时，你需要写自定义工具。Hermes Agent支持Python装饰器注册方式，写起来很直接。假设我要写一个工具，用于查询内部告警平台的未处理告警数量：

# tools/custom_alerts.py import httpx from hermes.toolkit import tool @tool(name="alert_query", description="查询内部告警平台的未处理告警数量") def alert_query(host: str, top_n: int = 10) -> str: """ 参数： host: 告警平台地址 top_n: 返回前N条未处理告警 """ url = f"{host}/api/v1/alerts?status=unhandled&limit={top_n}" resp = httpx.get(url, timeout=10) resp.raise_for_status() data = resp.json() return f"未处理告警 {data['total']} 条，最新一条: {data['items'][0]['title']}"

写完后，在配置文件里注册这个工具：

[tools.alert_query] enabled = true source = "tools/custom_alerts.py"

然后在Agent的tools数组里加上"alert_query"，就能在流水线里调用它了。`Hermes Agent的用户文档里对自定义工具函数的返回值有要求，必须是字符串，如果你返回了字典或列表，引擎会转换成JSON字符串再传给下一步。

这里提醒一点：自定义工具里不要写太多业务逻辑，最好保持“单一职责”。工具放得越纯，越容易被复用和测试。我曾经把一个复杂的业务逻辑全塞进工具里，最后调试时痛苦得怀疑人生。后来拆成两三个小工具串联，问题一下好查了，也顺带让pipeline里每一步的输出更可控。

5.2 多Agent协作

套用一个真实小案例：我需要做一个“告警分析机器人”，它需要先读取各个系统的告警数据，然后分工处理——Agent A负责判断告警等级，Agent B负责把同类告警做聚类摘要。

配置里有两种做法。一种是把两个Agent都定义在同一个配置文件里，通过steps里指定不同agent_ref来切换；另一种是分成两个独立pipeline，用事件消息把它们串起来。前者适合流程固定的场景，后者适合需要动态决策的场景。我建议先固定流程起步，跑通后再改成事件驱动。

这里要注意的是多Agent共享状态的问题。Hermes Agent的每个pipeline默认是独立状态空间，Agent之间不共享步骤输出。如果你希望Agent B能拿Agent A的结果，需要在编排时显式传引用，比如在步骤里写input_ref = "pipeline_a.last_step.result"。这个细节我在早期经常忘，结果Agent B总是拿不到数据，翻日志翻半天才明白是作用域问题。

5.3 定时调度与可观测性

凡是上生产环境的定时任务，我建议都要有日志和监控。Hermes Agent本身会输出结构化日志，默认打印到终端。你可以通过环境变量把日志级别调到INFO或DEBUG：

export HERMES_LOG_LEVEL=INFO # 或 DEBUG

生产环境中更推荐把日志落到文件里，Hermes Agent支持内置的文件日志插件，配置方式是在[project]里加上：

[log] file = "logs/hermes.log" level = "INFO" max_bytes = 10485760 backup_count = 7

这个配置会按10MB大小滚动日志，保留最近7份。实践下来很实用，排查问题全靠这些日志。

关于定时任务还有一个容易忽略的细节：Cron表达式的时区是受[project]下的timezone字段控制的，默认是UTC。如果你直接写0 9 * * *而不设置时区，它会按UTC的9点执行，也就是北京时间下午5点，跟你的预期差了8个小时。首次用的时候我就被这个坑过，后来排查半天才发现不是没触发，是时区不对。建议所有项目里都显式设置timezone = "Asia/Shanghai"。

6. 常见问题与排查技巧速查

6.1 安装阶段的高频报错

6.2 配置阶段的高频错误

配置阶段的错误大多是语法或逻辑问题，特征是引擎能启动但一跑任务就报错。

报错：failed to parse config: unknown field xxx多半是字段写错了，比如把max_tokens写成max_token。解决办法是回到文档里对着字段名一个一个核对，或者恢复到一个已知正常的配置文件再改。

报错：tool 'shell' is not enabled在pipeline步骤里调用了shell工具，但[tools.shell]段没写enabled = true。这个报错信息还挺清晰。注意有些工具默认是禁用的，比如需要访问网络或执行本地文件的工具，默认全都关闭，必须显式打开。

报错：environment variable HERMES_API_KEY not set你用了${HERMES_API_KEY}占位符但没导出对应变量。快速验证方法是在终端里执行echo $HERMES_API_KEY，看有没有输出。注意配置文件里的占位符和进程环境变量是严格匹配的，不能有多余空格。

6.3 运行阶段的经典故障

• 模型调用超时：日志显示request timed out after 120 seconds，但模型服务本身正常。这种情况多半是模型生成长度太长了，或者服务端排队。先用curl直接测一遍模型接口，确认延迟到底多高，再决定是调大timeout还是改用更小的max_tokens。
• 工具执行命令失败但退出码0：这个最迷惑人。我之前遇到过脚本明明写了exit 1，结果pipeline认为成功了。后来发现是脚本里最后一条命令是echo，覆盖了退出码。排查方法是调试时临时加set -x看脚本到底执行了什么。
• llm输出不符合预期格式：日志显示模型调用成功，但输出没法被下一步解析。多数情况下是系统提示词里没限定输出格式，模型自由发挥了。解决办法是在提示词里明确要求“只输出JSON”“不要输出Markdown代码块”“控制在100字以内”，并把示例输出也写进提示词。
• 并发任务导致资源冲突：如果你同时触发了多个pipeline，而它们共用同一个工作目录，可能会出现读写冲突。我在项目里遇到过两个pipeline同时写同一个临时文件导致数据错乱。解决方案是为每个pipeline单独设置工作目录workdir，或者开启引擎的串行执行模式，按队列顺序跑。

6.4 一个让我印象深刻的排查案例

有段时间，我负责的一个巡检pipeline频繁出现在凌晨3点左右失败，白天一切正常。日志里只有一句shell execution failed: exit code 1，没有更多细节，脚本单独跑又是好的。我排查了模型服务、网络、磁盘空间，都没发现问题，最后通过把脚本里的输出重定向到文件，才发现是凌晨3点系统在做日志轮转，相关日志目录被临时锁定，脚本里读取某个文件的操作因此失败。这类和时间强相关的偶发问题，靠普通日志很难抓到，我的经验是：先手动在可能出问题的时间段反复跑，同时把脚本里的关键路径输出都重定向到独立日志，这样问题就会自己浮出来。

7. 再分享几点实操心得

Hermes Agent这套东西，我持续用了大概两个月。它不会像消费级智能体产品那样给你华丽的交互界面，但胜在克制和可预测，所有的行为都白纸黑字写在配置文件里，对工程化落地非常友好。

我最满意的是它的可调试性。出一单问题，沿着pipeline的步骤日志一路看下来，很快能定位是哪一步出的问题：是被调脚本的问题、模型输出格式的问题、还是推送接口的问题。这种“每一步都可解释”的设计，在真业务中比那些黑盒智能体有价值得多。

如果非要吐槽，两个点：一是配置语法细节需要对着文档来，字段名写错会花几分钟排查；二是内置工具数量目前不算多，碰到特殊需求得自己写自定义工具。但考虑到它的轻量级定位和代码量，这两个短板我完全能接受。

给想入手的你一个建议：别一上来就搞复杂的多Agent组件，先拿“定时跑脚本+模型摘要+消息推送”这个最小闭环练手，跑通后再逐步加工具、加Agent、加分支。把基础链路吃透，后续的复杂编排添砖加瓦会非常顺畅。我个人现阶段处理日常巡检、日志摘要、告警归类这类场景，已经完全离不开它了。