在完成 Hermes Agent 管理 Kubernetes 集群的方案设计后，下一步需要准备运行环境并完成基础安装。本文重点介绍 Hermes Agent 的环境规划、快速安装流程、模型参数配置和基础会话测试，为后续接入 Kubernetes 集群和消息通道打好基础。

本文适用于运维人员、平台管理员和系统集成实施人员在 Linux、macOS 或 WSL2 环境中部署 Hermes Agent，并配置大语言模型作为推理与分析能力来源。

在部署 Hermes Agent 前，需要提前规划服务器资源、基础依赖和网络访问能力。测试环境和生产环境建议如下：

生产环境建议将 Python、kubectl、curl、tar、systemd 等基础组件纳入主机基线检查，并提前确认服务器能够访问模型 API、Kubernetes API Server 以及后续需要接入的消息平台 API。

Hermes Agent 支持通过一键安装脚本完成基础部署。在 Linux、macOS 或 WSL2 环境中执行如下命令：

一键安装脚本curl -fsSL

https://res1.hermesagent.org.cn/install.sh | bash

安装过程会自动识别系统环境、准备 Python 运行环境、检查基础工具并获取 Hermes Agent 代码。建议在安装前确认当前用户具备必要的系统权限，并保证服务器网络能够正常访问安装源。

安装过程中会进入配置向导，整体流程如下：

执行自动化脚本 →自动识别系统环境 →准备 Python 运行环境 →检查基础工具 →获取 Hermes Agent 代码 →创建独立运行环境 →进入配置向导 →选择快速安装模式 →预选模型供应商 →选择访问终端后端 →跳过消息平台配置 →完成安装

安装过程示例如下：

Hermes Agent 需要配置大语言模型作为请求理解、任务规划和结果分析的能力来源。本文以 DeepSeek 作为推理模型示例。

配置步骤如下：

安装程序会自动为 Hermes Agent 配置 LLM 提供商。如果后续需要调整模型供应商、模型名称或工具能力，可以使用以下命令进入配置：

选择大语言模型提供商和模型hermes model#配置启用哪些工具hermes tools# 或一次性完成全部配置hermes setup

选择模型供应商：

设置模型参数时，需要依次填写 API Key、Base URL 和 Model：

完成模型配置后，可以进入 Hermes Agent 会话进行基础测试：

hermes

进入会话后，可以发送简单问题，验证 Hermes Agent 是否能够正常响应。如果模型参数配置正确，系统应能够返回自然语言分析结果。

示例效果如下：

本文完成了 Hermes Agent 的环境规划、快速安装、模型参数配置和基础会话测试。完成这些步骤后，Hermes Agent 已具备基本的自然语言交互和任务分析能力。

下一篇将介绍如何通过 kubeconfig 将 Hermes Agent 接入 Kubernetes 集群，并完成 kubectl 连接测试。