Hermes Desktop Bot Mode 是什麼？讓多個 AI Bot 長期分工，但還不是「無人公司」
Hermes Desktop Bot Mode 把不同 AI profiles 變成能長期協作的 Bot。本文解析模型、記憶、群組、排程、費用與安全邊界。
AI Agent 的常見用法，是每次遇到工作才建立一段新對話：先告訴 AI 它要扮演什麼角色，再貼上背景、工具與規則。任務結束後，下一次往往又要重新設定。
Nous Research 在 Hermes Desktop 推出的 Bot Mode，想解決的就是這個問題。它讓你把研究員、工程師、編輯等角色保存成常駐 Bot。每個 Bot 有自己的模型、記憶、技能與工具，也能互相傳訊或進入群組聊天室分工。
先說結論：我對 Bot Mode 中性偏多。它真正有價值的地方，不是讓幾個 AI 在畫面上互相聊天，而是把長期角色、權限與工作紀錄分開管理。不過，Bot 仍可能答錯、重複工作或操作不該碰的檔案。最適合的起點，是一條低風險、成果可以驗收的固定流程，而不是把整間公司直接交給 AI。
Nous Research 用 90 秒介紹如何建立具名 Bot、分配不同模型與工具，並讓 Bot 彼此協作。影片來源：Nous Research 官方 X 貼文。
Hermes Desktop Bot Mode 是什麼？
Hermes Desktop Bot Mode 是 Nous Research 開源 AI Agent「Hermes Agent」的多 Bot 操作介面。AI Agent 指的是能自行拆解任務、使用工具並交付成果的 AI 系統，不只是在對話框裡回答問題。
官方 Bot Mode 文件直接說明：一個 Bot 本質上就是一個 Hermes profile。Profile 可以理解成 Agent 的獨立工作身分，分別保存設定、記憶、對話、技能與憑證。Bot Mode 沒有另外發明一套 Agent 核心，而是把原本需要透過命令列管理的 profiles、排程與協作功能，整理成桌面介面。
這個差別很重要。Bot Mode 的進步主要來自產品化，而不是新的模型能力。過去已經能建立多個 Hermes profiles 的使用者，現在可以從側邊欄看到整個 Bot 名單、目前誰在工作、各自最近的訊息，以及每個 Bot 負責的固定任務。
Bot Mode 已隨 Hermes Agent v0.20.3 內建發布，預設啟用，不必再安裝額外 plugin。Hermes Desktop 支援 macOS、Windows 與 Linux，桌面 App 與 CLI，也就是命令列介面，共用同一套 Agent 狀態。
每個 Bot 可以有不同模型、記憶與工具
建立 Bot 時，最簡單只要填入 Name、Title 與 Description。若打開 Advanced 設定，則能指定更多能力：
- 選擇不同的模型與模型供應商。
- 撰寫獨立的
SOUL.md，也就是角色定位與長期指令。 - 開關特定 skills、toolsets 與 MCP servers。
- 從既有 profile 複製設定、技能與記憶，或建立空白 profile。
- 使用幾何頭像、自訂圖片、AI 生成肖像或 pixel pet。
Skill 是教 Bot 如何完成特定工作的操作規則。MCP server 則是讓 Agent 連接外部資料與工具的標準介面。把它們分配到不同 Bot 後，可以讓研究 Bot 只使用搜尋與文件工具，程式 Bot 才取得終端機與程式碼能力。
不同 Bot 也能選不同模型。例如，研究工作可以使用成本較低、搜尋能力合適的模型，程式開發再交給較強的 coding model。這不是保證省錢，因為 Bot 彼此交接仍會產生多次模型呼叫，但至少讓成本與能力有機會依工作分層。
我認為這比「每個 Bot 換一種人格」更實用。名字與頭像只是辨識方式，真正能降低維護成本的，是每個角色只保留必要的背景、工具與權限。
Bot 之間怎麼分工？
Bot Mode 提供三種主要協作方式。
第一種是 @mention。在目前的對話輸入 @researcher 並交代任務，系統會把訊息交給對應的研究 Bot，等待它完成，再把有來源標示的回覆帶回來。這適合一次性的明確交接，例如請研究 Bot 核對產品規格，再讓編輯 Bot改寫文章。
第二種是 group chat。每個群組可以放入 2–6 個 Bot。使用者送出訊息後，成員最多進行 3 輪、合計 10 則訊息；沒有新內容的 Bot 可以選擇不回覆。這些上限能避免 Bot 無止境互相討論，也讓使用者仍是最終決策者。
第三種是 Routines，也就是固定排程工作。Bot 可以每天整理信箱、定時檢查專案，或在固定時間輸出報告。底層仍是 Hermes 的 cron jobs，因此也能從 CLI 查看與管理。
這三種方式對應不同需求：@mention 適合臨時交辦，group chat 適合需要多個觀點的決策，Routines 則適合固定且可重複的背景工作。若只是要一次產出答案，開一個一般聊天通常更快，沒有必要為了「多 Agent」而增加流程。
Bot Mode 和一般聊天、臨時 Subagent 有什麼不同？
Subagent 是由主要 Agent 暫時叫來處理子任務的執行者。它通常在單次工作結束後就完成使命；Bot Mode 的重點則是讓角色長期存在，累積自己的記憶、技能與對話。
| 比較項目 | 一般 AI 聊天 | 臨時 Subagent | Hermes Bot Mode |
|---|---|---|---|
| 適合情境 | 單次問答、草稿 | 一次任務的平行分工 | 長期、重複的角色分工 |
| 記憶與設定 | 多半跟著目前對話 | 以這次任務為主 | 每個 Bot 有獨立 profile |
| 模型與工具 | 目前聊天共用 | 可由主 Agent 指派 | 可為每個 Bot 長期固定 |
| 協作方式 | 由使用者整理結果 | 主 Agent 彙整 | @mention、群組與跨機器傳訊 |
| 排程 | 視產品而定 | 通常沒有 | 每個 Bot 可綁定 Routines |
| 維護成本 | 最低 | 中等 | 最高，需要管理權限、記憶與費用 |
如果研究、寫作與工程規則很少變，Bot Mode 可以減少每次重新貼 Prompt 的時間。反過來說，若工作內容每天都不同，角色只用一次就丟掉，臨時 Subagent 會更乾淨，也比較不容易留下過期記憶。
最實際的用法：先建立 3 個 Bot
第一次使用不需要組成十幾人的「AI 公司」。更實際的 MVP 是先建立 3 個角色，完成一條可驗收流程：
- Research Bot：蒐集官方來源，整理日期、數字與不確定資訊。
- Writer Bot：只根據研究結果寫出初稿，不自行補猜事實。
- Reviewer Bot：檢查來源、矛盾、遺漏與格式，不直接發布內容。
使用者先把主題交給 Research Bot，再將結果 @mention 給 Writer Bot，最後由 Reviewer Bot 檢查。人工仍要決定資料是否可信、文章是否可用，以及是否對外發布。
這套設計的好處是責任清楚。研究錯了，可以回頭修正來源流程；文風不對，則調整 Writer Bot 的長期指令。若把所有工作塞給同一個全能 Bot，問題發生時很難判斷是資料、Prompt、工具還是審稿規則出了錯。
Hermes Bot Mode 免費嗎？
Hermes Agent 採用 MIT License，軟體本身可以免費使用、修改與散布。但「開源」不代表整套使用過程沒有成本。
每個 Bot 都需要模型完成推理。如果連接 OpenAI、Anthropic、OpenRouter 或其他雲端模型，費用仍依各服務的 API 或訂閱方案計算。API 是讓軟體呼叫外部模型服務的介面。Bot 之間互相交接、群組進行多輪討論，也可能讓同一項工作產生更多輸入與輸出費用。
因此，多 Bot 不應從角色數量開始規劃，而要從任務價值開始。若一個 Bot 已能可靠完成，就不必為了畫面熱鬧再加兩個。只有當角色隔離能降低錯誤、重工或重複設定時，多 Bot 的額外成本才合理。
最大風險：profile 不是安全 sandbox
Bot Mode 最容易被誤解的地方，是把「每個 Bot 有獨立 profile」當成「每個 Bot 被關在獨立安全空間」。兩者並不相同。
Hermes profiles 文件指出，profile 會分開設定、API keys、記憶、sessions、skills 與 cron jobs，但不會自動限制檔案系統存取。在預設的 local terminal backend 下，Agent 仍以目前作業系統使用者的權限執行。SOUL.md 可以要求 Bot 只處理特定資料夾，卻不是強制性的安全邊界。
Hermes 本身提供危險指令核准、deny rules、容器隔離、MCP 憑證過濾與 prompt injection 掃描等安全機制。官方 Security 文件也提醒，檔案寫入 guard 主要用來降低意外損害，不能取代真正的 sandbox。
如果 Bot 能讀取網頁、郵件或外部文件，還要考慮 prompt injection。這是攻擊者把惡意指令藏在外部內容裡，誘導 Agent 洩露資料或執行非預期操作。Bot 數量增加後，風險也可能隨交接擴散，因此每個角色都應只取得完成工作所需的最小權限。
實際導入時，至少要守住以下邊界：
- 先從讀取公開資料、建立草稿與產生報告開始。
- 付款、刪除、正式發布與大量對外傳送必須由人確認。
- 程式工作放在獨立容器、測試專案或可回復的版本控制環境。
- 每個 Bot 只開放必要的 skills、tools、MCP servers 與資料夾。
- 定期檢查記憶、排程、模型費用與實際產出，不讓過期規則一直累積。
Bot-to-bot 協作目前仍有邊界
官方文件說明，Bot-to-bot 訊息採 per-invocation 傳遞。接收 Bot 會在下一次執行時取得訊息，但目前不能即時打斷正在進行中的另一段對話。這代表它比較像有紀錄的工作交接，不是所有 Agent 永遠在線、同步協作。
跨機器功能也需要額外設定 gateway、連線與憑證。雖然 Bot 可以分散在本機、遠端電腦或雲端，真正執行工具與保存資料的地方，仍由該 Bot 所屬的 backend 決定。使用者需要清楚知道資料在哪台機器、誰能連線，以及哪裡保存 API key。
這些限制不會讓 Bot Mode 失去價值，反而幫助我們看清產品定位：它是管理長期 AI 角色的工作介面，不是已經完成治理、成本與品質保證的全自動組織。
Hermes Desktop Bot Mode 值得用嗎？
如果你已經用 Hermes Agent 處理固定工作，或經常為研究、程式、寫作重複設定不同角色，Bot Mode 值得試。它把 profile、模型、技能、記憶、排程與交接放到同一個桌面介面，能降低多 Agent 的日常管理成本。
如果只是偶爾問 AI 問題，或沒有明確的驗收方式，Bot Mode 可能只會增加模型費用與管理負擔。每個 Bot 都要維護指令、權限、記憶與工作邊界，角色愈多不代表成果一定更好。
我維持中性偏多的原因，是 Nous Research 沒有把 Bot 包裝成新的神奇模型，而是用既有 profile 架構解決「角色如何長期存在」的產品問題。若後續實際使用顯示 Bot 經常重複工作、交接失去脈絡，或成本難以追蹤，這個優勢就會明顯下降。相反地，若權限與成本管理繼續改善，它會是目前開源個人 Agent 中很實際的多角色介面。
Hermes Desktop Bot Mode 常見問題
Bot Mode 需要另外安裝嗎？
不用。Bot Mode 已經內建於 Hermes Desktop，預設開啟。既有使用者可先執行 hermes update，再啟動 hermes desktop，從左側的 Bots 分頁建立角色。
每個 Bot 可以使用不同 AI 模型嗎？
可以。建立或編輯 Bot 時，可以指定不同的模型與供應商，也可以不指定，沿用建立它的 profile 預設值。不同模型的價格、速度與能力不同，仍要依任務選擇。
關閉 Bot Mode 會刪除資料嗎？
不會。官方表示，關閉 bundled Bots plugin 只會移除相關介面與功能掛載，既有 profiles、sessions 與 cron jobs 不會被刪除。
Bot 可以在不同電腦之間協作嗎？
可以，但要先在 Connections 註冊多個 backend，或設定 hermes peer。每個 Bot 的對話、記憶與排程仍保存在擁有該 profile 的機器上。
Bot Mode 比 Subagent 更好嗎？
不一定。長期、重複且需要獨立記憶的角色適合 Bot Mode；只為單次任務分工，臨時 Subagent 通常更省管理成本。選擇標準應是任務是否會重複，而不是 Agent 數量愈多愈好。
結論：先把一條工作流做穩，再擴大 AI 團隊
Hermes Desktop Bot Mode 讓多 Agent 從命令列設定，變成一般使用者看得見、能管理的 Bot 名單。獨立 profile、不同模型、@mention、群組聊天室與 Routines，確實讓長期分工比過去更容易落地。
但它解決的是管理介面，不是 AI 的可靠性問題。Bot 還是可能讀錯資料、誤解交接或使用過多權限，profile 也不是 sandbox。
最實際的做法，是先建立 Research、Writer、Reviewer 3 個 Bot，處理一項每週都會重複、輸出可以人工驗收的工作。連續幾次確認它真的減少重工，再增加排程、外部工具與跨機器協作。這樣得到的不是一個看起來很熱鬧的 AI 團隊，而是一套能維護、能查錯，也真的省時間的工作流程。
