Hermes Agent多智能體協作實戰 (Hermes Agent Multi-Agent Collaboration in Practice)

資料來源: B站

測試環境: ubuntu VM + Hermes Agent v0.13.0 (2026.5.7) + openrouter(Nemotron 3 Super 120b free)

GITHUB: https://github.com/jash-git/Hermes-Agent-Multi-Agent-Collaboration-in-Practice

教學影片:

實測結果備份:

● 我下週要做一個內部分享，主題是"用 AI 提升團隊效率"。幫我準備三樣東西：一個 
Python 自動化腳本做案例演示，一段 200 
字的開場介紹文案，再幫我分析一下這組數據——引入 AI 
工具前後的工單處理量：引入前月均 320 單，引入後月均 580 單，共 6 個月數據分別是 
310、325、330、540、600、580。
Initializing agent...
────────────────────────────────────────
  ┊ 🔀 preparing delegate_task…
  ✓ [3/3] 分析以下數據：引入 AI 工具前後的工單處理量。引入前月均 320 單，引入後月  (21.24s)
  ✓ [2/3] 撰寫一段約 200 字的中文開場介紹文案，用於內部分享『用 AI 提升團隊效率』  (42.86s)
  ✓ [1/3] 寫一個 Python 自動化腳本作為案例演示，主題是『用 AI 提升團隊效率』。  (69.33s)
  ┊ 🔀 delegate  3 parallel tasks  69.4s
  (tip) That tool ran for a while. Use /verbose to cycle tool-progress display modes (all -> new -> off -> verbose). This tip only shows once.
  ┊ 📖 preparing read_file…
  ┊ 📖 read      /home/vblinux/ai_team_efficiency_demo.py  0.9s
  ┊ 📖 preparing read_file…
  ┊ 📖 read      /home/vblinux/intro.txt  1.9s

╭─ ⚕ Hermes ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
    1. Python 自動化腳本（案例演示）  
    檔案位置：/home/vblinux/ai_team_efficiency_demo.py  
    說明：此腳本僅使用 Python 標準庫，演示如何用類似 AI 的規則自動對支援工單進行分類與優先級標記，然後產生週報（文字版與 CSV 版）。無需外部依賴，適合現場直接執行展示。
    
    使用方式：  
    
    python3 ai_team_efficiency_demo.py [input_csv] [output_dir]
    
    - 若未提供 input_csv，腳本會在輸出目錄自動產生樣本 CSV（6 筆範例工單）。  
    - 輸出檔案包括：  
      - tickets_categorized.csv（原始資料新增 category 與 priority 欄位）  
      - weekly_report.txt（人類可讀的週報摘要）  
      - weekly_report.csv（同樣摘要的 CSV 版，便於後續處理）  
    
    核心功能（簡化版程式碼片段）：
    python
    def classify_ticket(title, description):
        text = f"{title} {description}".lower()
        if any(w in text for w in ["bug","error","fail","crash","exception"]): return "Bug"
        elif any(w in text for w in ["feature","request","enhancement","add"]): return "Feature Request"
        elif any(w in text for w in ["how","help","question","inquiry"]): return "Inquiry"
        else: return "General"
    
    def prioritize_ticket(category, description):
        text = description.lower()
        if any(w in text for w in ["urgent","critical","blocker","down"]): return "High"
        if category == "Bug" and any(w in text for w in ["slow","performance"]): return "Medium"
        return "Low"
    
    完整腳本請參考上述檔案，執行後會在終端顯示進度並產生報告檔。
    
    
    
    2. 開場介紹文案（約 200 個中文字）  
    內容如下（已儲存於 /home/vblinux/intro.txt）：
    
    
    各位同仁，大家好！今天很榮幸能與大家分享『用 AI 提升團隊效率』的主題。在快速變革的商業環境中，AI 不再是未來概念，而是實際生產力的引擎。透過智慧自動化、資料驅動決策與協同輔助工具，AI 能幫助團隊減少重複 labour，將更多時間投入創意與戰略規劃。它不僅提升個人效率，更能打破資訊孤島，促進跨部門協作，讓知識流通更暢暢。當我們學會將 AI 當作得力助手，團隊的反應速度與創新能力將同步提升。讓我們一起探索如何把這項技術融入日常工作，開創更高效、更具彈性的未來。讓我們共創卓越成果。
    
    
    
    
    3. 數據分析——引入 AI 工具前後的工單處理量
    
    - 提供的六個月數據（依序）：310、325、330、540、600、580  
    - 前三個月（引入前）：310、325、330 → 平均 ≈ 321.67 單/月（約 320 單）  
    - 後三個月（引入後）：540、600、580 → 平均 ≈ 573.33 單/月（約 580 單）  
    
    增長幅度  
    (573.33 – 321.67) / 321.67 ≈ 78.3%（若直接使用給定的 320 → 580，則為 81.3%）
    
    趨勢觀察  
    - 引入前三個月呈緩慢上升（310 → 325 → 330）。  
    - 引入後第一個月驟升至 540，第二個月達峰 600，第三個月略回落至 580，但整體仍維持在高水準。
    
    業務洞察  
    1. 效率提升顯著：工單處理量提升約 78%–81%，顯示 AI 工具對處理能力有明顯提升作用。  
    2. 後期穩定：經過初期適應後，處理量在 540–600 區間波動，系統已進入新的較高穩定狀態，僅有小幅波動（可能與月份業務變化或工具 fine‑tuning 有關）。  
    3. 建議：可進一步分析工具使用深度與工單類型結合，以確認提升來源是純粹處理速度仍是優先級分配；同時監控後續月份是否有持續成長或下降趨勢，以調整資源配置。
    
    
    
    以上三項即為您內部分享所需的 Python 自動化腳本、開場文案與數據分析結果。祝分享順利！
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● 上述三項任務都是由你獨自完成嗎
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╭─ ⚕ Hermes ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
    不是。我作為任務調度中心，並未親自撰寫腳本、寫文案或進行數據分析。而是根據任務內容把工作分配給三個專家 Agent：
    
    - coder 負責寫出 Python 自動化腳本（ai_team_efficiency_demo.py）  
    - writer 負責撰寫約 200 字的中文開場介紹（intro.txt）  
    - analyst 負責對工單處理量的六個月數據進行增長幅度、趨勢與業務洞察的分析  
    
    每位專家各自完成後，我將他們的結果匯總、整理，並在此回覆中呈現給您。這樣的分工確保了每項工作都由對應的專業模型負責，而我則專注於任務的分配與結果的整合。