模块一 Hermes Agent与AI智能体基础与认知 | 1. Hermes Agent 的核心功能： 持久化记忆：通过MEMORY.md 和 USER.md 跨会话保存用户偏好、项目背景、环境信息，无需每次重新解释上下文。 任务执行：内置工具涵盖网络搜索、终端命令执行、文件读写、代码执行、浏览器自动化等，开箱即用。 子Agent 委派：通过 delegate_task 工具生成具有隔离上下文的子 Agent 实例，最多可并行运行 3 个子 Agent，适合同时处理多篇文献或多组数据。 MCP 扩展：通过标准 MCP 协议连接外部工具（数据库、文献检索、内部 API 等），无需编写额外代码。 技能系统（Skills）：按需加载的知识文档，Agent 在需要时自动调取对应技能，遵循 agentskills.io 开放标准，社区技能可直接复用。 检查点与回滚：修改文件前自动对工作目录快照，操作出错可通过/rollback 安全恢复，保障数据安全。 2. 智能体在医学科研中的角色： 文献管家：自动筛选、提取、总结文献，跨会话积累领域知识。 数据分析师：清洗、统计、可视化，记住你的分析偏好与常用方法。 写作助手：生成初稿、修改润色、回复审稿意见。 项目协调员：管理任务清单、安排定时自动化任务、组织多子Agent 并行工作流。 |
模块二 Hermes Agent本地环境配置与基础操作 | 课程目标： 完成Hermes Agent 本地安装与配置，掌握基本操作界面和核心命令。 内容概述： 环境准备：确认操作系统（Linux / macOS / Windows）。Hermes 安装脚本自动处理全部依赖，无需手动安装 Node.js 或 Git。提前准备好模型提供商账号，推荐国内可直连方案：DeepSeek / Kimi / 阿里云 Qwen / Z.AI 任选其一。 Hermes Agent 安装（国内镜像加速，自动完成全部依赖安装）；首次启动与配置；交互式选择模型提供商与具体模型；诊断环境，确认安装正常；启动对话，查看欢迎横幅（含当前模型、可用工具、已加载技能信息）。 界面认知与核心命令：终端层命令——（启动对话、切换模型、配置工具、启动消息网关、恢复上次会话、更新版本、查看全部命令、查看可用工具、即时切换模型、保存对话）； 课堂练习： 每位学员在自己的电脑上完成Hermes Agent 安装，运行诊断命令确认环境正常。 配置好模型提供商，启动hermes，在对话中运行 /help，熟悉内置命令清单。 尝试恢复历史会话，理解跨会话记忆的基本逻辑。 案例引入： 以"安装并测试 Hermes Agent，让它帮我列出当前目录下占用空间最大的 5 个文件"为目标，体验 Agent 调用终端工具完成真实任务的完整过程，确认环境可用。 |
模块三 Hermes Agent创建医学科研助手与文献数据处理初体验 | 课程目标： 学会为医学科研任务配置专属Hermes 助手，并用其完成文献提取与数据分析的基础操作。 内容概述： 科研助手配置：定义助手角色、任务边界和输出格式（如PICO 结构、APA 引用格式）；配合 MEMORY.md 写入科研背景（研究方向、偏好期刊、常用统计方法），让助手跨会话记住你的专属设置；使用 /personality 切换内置个性预设，快速适配不同场景。 文献处理入门：使用@文件名 上下文引用语法将 PDF / 文本直接注入对话（如 @paper1.pdf @paper2.pdf），Hermes 自动展开内容；指令助手提取标题、摘要、作者、年份、研究设计等结构化字段，输出为表格或 JSON 格式。 数据处理入门：通过@数据文件.csv 注入数据，配合 execute_code 工具让 Hermes 编写并执行 Python 脚本，完成描述性统计（均值、标准差、分布）、缺失值检测和简单图表生成。 最小工作流串联：将文献提取与数据处理两个任务通过对话连续驱动，形成"注入文件 → 结构化提取 → 统计分析 → 输出报告"的最小闭环；Hermes 自动将本次工作流写入记忆，下次同类任务直接复用。 课堂练习： 创建"文献筛选助手"：在项目目录配置 .hermes.md，用 @ 注入 5 篇论文摘要，输出结构化表格。 创建"数据概览助手"：用 @ 注入血压 / 血糖 CSV 数据，通过 execute_code 输出均值、标准差并绘制柱状图。 案例引入： 案例1：自动化文献筛选——以"糖尿病视网膜病变"为例，@ 注入多篇文献，自动提取研究设计、样本量、主要结论，输出结构化汇总表。 案例2：科研数据可视化——注入原始数据，Hermes 调用 execute_code 自动完成描述性统计并生成可发表图表，Hermes 将本次图表偏好写入记忆供后续复用。 |
模块四 Hermes Agent技能系统（Skills）与 MCP 扩展配置 | 课程目标： 掌握Hermes 技能系统的核心逻辑，安装医学专属技能，并通过 MCP 接入外部医学数据源，实现能力按需扩展。 内容概述： 技能系统介绍：Skills 是 Hermes 的按需加载知识文档，Agent 在需要时自动调取对应技能；技能遵循 agentskills.io 开放标准，社区技能可直接搜索安装，也可自定义编写；医学场景技能安装与配置：搜索并安装适用于科研写作、文献综述、统计分析的社区技能；演示技能加载前后的能力差异——同一任务，有技能与无技能的输出质量对比；讲解如何根据自身需求微调技能文档内容。 execute_code 代码执行能力：Hermes 内置 execute_code 工具，可编写并执行 Python 脚本完成数据处理、统计分析、图表生成等任务；无需外部 IDE，Hermes 在沙箱环境中完成代码编写、运行、结果解读全流程；演示从自然语言需求到 Python 代码再到结果输出的完整过程。 MCP 服务器配置：添加 MCP 服务器配置，接入外部数据源；医学场景推荐接入：文献检索 MCP、本地文献管理库MCP、配置完成后 Hermes 可直接通过对话调用外部工具，无需切换软件。 课堂练习： 搜索并安装一个医学科研相关技能，完成安装前后同一文献摘要提取任务的效果对比。 用自然语言描述"绘制某药物浓度效应曲线"的需求，由 Hermes 通过 execute_code 自动生成 Python 绘图代码并执行，查看输出图表。 案例引入： 以"绘制某药物浓度效应曲线"为例：用自然语言向 Hermes 描述图表需求 → Hermes 调用 execute_code 生成并运行 Python 代码 → 自动输出图表 → Hermes 用文字解读图表含义，展示从需求描述到代码执行再到结果解读的完整一体化流程。 |
模块五 Hermes Agent多步骤科研任务自动化 | 课程目标： 利用Hermes Agent 的子 Agent 委派、定时任务和代码执行能力，实现文献综述、实验设计、数据分析的自动化处理。 内容概述： 多步骤任务流设计：将复杂科研任务拆解为独立子任务；主Agent 负责任务规划与结果整合，子 Agent 各自执行独立子任务；Hermes 在每次修改文件前自动创建检查点快照，操作失误可通过安全回滚，保障医学数据安全。 文献综述自动化：通过MCP 接入文献数据库，Hermes 执行完整流程——关键词检索 → 摘要获取 → PICO 要素提取 → 证据表格生成 → 综述结论总结；可通过自然语言设置定时任务（如"每周一早上9点检索最新文献并通过飞书发送摘要"），Hermes 自动配置 cron 定期执行；成功的检索策略和提取模板自动写入记忆，下次复用。 实验设计辅助：Hermes 根据研究问题自动生成分组方案建议；生成样本量估算 Python 脚本并直接执行，输出计算结果；结合已安装的统计分析技能，给出统计方法选择建议及依据。 数据分析流程：@ 注入原始数据文件，Hermes 依次完成数据清洗、缺失值处理、假设检验、模型构建；全程代码可见可审查，每步执行前自动检查点保护；最终自动生成包含统计结果、图表和文字解读的完整分析报告。 课堂练习： 配置"文献综述自动化"工作流：输入关键词，通过 MCP + 子 Agent 并行提取多篇文献 PICO 要素，输出结构化综述表格，并设置定时任务每周自动更新。 配置"数据分析自动化"工作流：@ 注入原始数据，由 Hermes 自动完成清洗、统计、可视化，输出完整分析报告。 案例引入： 案例1：生成科研文献综述——以"免疫检查点抑制剂"为例，Hermes 通过 MCP 检索，派发 3 个子 Agent 并行提取不同批次文献数据，主 Agent 整合汇总，自动生成综述初稿及参考文献列表。 案例2：AI 辅助实验设计与数据分析——以"某药物对细胞活性的影响"为例，Hermes 自动生成实验分组方案，通过 execute_code 生成统计代码并执行，输出结果解读报告，全程检查点保护数据安全。 |
模块六 Hermes Agent多智能体协作与系统性综述实战 | 课程目标： 掌握Hermes Agent 的子 Agent 委派与批量处理机制，完成系统性综述全流程的自动化支持。 内容概述： 多智能体架构设计：Hermes 生成具有隔离上下文和独立终端的子 Agent 实例；配置三角色分工——文献智能体（检索与筛选）、数据智能体（提取与统计）、写作智能体（汇总与撰写），主 Agent 统一调度与整合；对于超大批量文献（数十篇以上），可使用 Hermes 批量处理模式，在多个提示上并行运行，不受 3 个子 Agent 的数量限制。 系统性综述全流程支持： 检索阶段：通过MCP 接入多数据库，生成检索策略，自动去重合并结果 筛选阶段：批量处理模式对标题/ 摘要 / 全文分层筛选，生成并执行 Python 脚本自动绘制 PRISMA 流程图 提取阶段：3 个子 Agent 并行处理不同批次文献，自动填充数据提取表，偏倚风险评估（RoB2.0 / NOS）逐条生成 汇总阶段：将各子Agent 结果合并为 Excel，生成证据总结表，辅助 GRADE 分级判断 实操：用Hermes 搭建迷你综述系统：在单次会话中完整走通"检索 → 筛选 → 提取 → 汇总"四阶段；配置 .hermes.md 固化本次综述的任务边界和输出格式，使整套流程可重复执行；Hermes 将本次综述策略写入记忆，后续同类综述直接复用，无需重新配置。 课堂练习： 给定10 篇关于"SGLT2 抑制剂与心衰"的 PDF，用 @ 批量注入，配置 3 个子 Agent 分批并行提取数据，主 Agent 汇总输出纳入研究特征表与偏倚评估表。 自动生成PRISMA 流程图，并将各子 Agent 提取的数据合并为结构化 Excel 文件。 案例引入： 案例：基于多智能体的系统性文献综述——以"钠葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂对心衰患者的影响"为题，文献智能体完成检索与筛选，数据智能体并行提取各研究数据，写作智能体汇总生成综述所需全部表格与 PRISMA 流程图，主 Agent 整合输出完整文档包。 |
模块七 Hermes Agent科研全流程实现与论文写作自动化 | 课程目标：利用Hermes Agent 的持久记忆、代码执行与定时任务能力，完成从数据分析到论文初稿的全流程自动化，并掌握长期科研项目管理方法。 内容概述： 数据分析与写作联动：@ 注入统计结果与图表文件，Hermes 基于持久记忆中已有的研究背景与写作风格偏好，生成方法、结果、讨论章节初稿；跨会话记忆保证同一项目多次会话的写作风格一致，无需每次重新交代上下文；execute_code 与写作任务无缝衔接——分析结果直接传递给写作环节，无需手动复制粘贴。 论文初稿完整生成：Hermes 按章节顺序生成完整论文初稿（摘要、研究背景、方法、结果、图表嵌入说明、讨论、结论）；每个章节生成后自动写入文件，检查点机制在每次文件修改前自动快照，可随时通过 /rollback 回退至任意历史版本；MEMORY.md 记录本次论文的投稿目标期刊、字数要求、格式规范，后续修改自动遵循。 审稿意见回复辅助：@ 注入原稿与审稿意见，Hermes 自动拆解逐条审稿意见，判断修改类型（实验补充 / 表述修改 / 统计方法调整）；逐条生成回复初稿，同步输出修订版段落；持久记忆保存本次投稿的审稿上下文，支持多轮修改中保持回复逻辑的前后一致。 课堂练习： 创建并运行科研全流程智能体：研究问题→ MCP 文献检索 → @ 数据注入 → execute_code 统计分析 → Hermes 生成完整论文初稿，全程跨会话推进。 配置"论文修改助手"：@ 注入审稿意见与原稿，Hermes 逐条拆解审稿意见，自动生成修改说明与修订版段落，检查点保护每次修改可回滚。 案例引入： 案例1：完成论文初稿并自动化修改——提供数据分析结果，Hermes 调取持久记忆中的研究背景与写作偏好，生成完整论文初稿（摘要、方法、结果、讨论），模拟审稿意见后逐条回复并输出修订版，检查点保留每个修改节点。 案例2："科研全流程自动化"综合案例——展示 Hermes Agent 从原始数据到可投稿论文的完整过程，重点演示持久记忆如何在三天课程积累后形成"认识你、记住你项目、懂你写作风格"的专属科研助手。 |
模块八 Hermes Agent综合成果制作与结课输出 | 课程总结： 总结3天课程核心要点，回顾 Hermes Agent 在医学科研中的完整应用路径——从本地部署、技能配置、多智能体协作，到文献处理、数据分析、论文写作与长期项目管理。 结课成果要求： 每位学员完成至少2个专属科研技能的配置与验证（如文献筛选技能 + 数据分析技能），可在 /skills 中查看已安装列表。 完成一份自动化生成的综述文档及数据分析报告，提交内容包括：PRISMA 流程图、纳入研究特征表、统计分析图表、论文章节初稿各一份。 讲师点评：对学员成果进行逐一点评，给出后续改进建议，重点方向包括：.hermes.md 上下文文件的精细化配置、MEMORY.md 科研背景的结构化写法、技能文档的自定义调优、子 Agent 任务拆解的粒度把控、MCP 工具链的扩展方向。 案例引入： 以"数据分析与科研写作自动化"作为结课综合案例，展示 Hermes Agent 三天积累后的完整能力： 输入：临床研究原始数据（如血压变化记录）+ 相关文献 PDF 包，通过 @ 批量注入 Hermes。 Hermes 自动完成：数据清洗 → execute_code 统计分析 → 图表生成 → MCP 文献检索与综述 → 论文初稿输出，全程检查点保护，关键节点可回滚。 持久记忆展示：演示Hermes 在三天课程积累后，MEMORY.md 中已记录的科研背景、写作偏好、分析方法——让学员直观感受"越用越懂你"的专属助手效果。 效率对比与讨论：学员对比人工完成同一任务的时间成本，讨论最佳人机协作模式——人负责判断与审核，Hermes 负责执行与整合。 |
模块九 辅助课程 | 2）咨询、合作。 3）专业技术团队深入探讨。 4）个性化专业指导 |