Hermes 有它自己的一套词汇。五个词反复出现，认识了之后，后面的文档就不再陌生。每个词后面都会展开讲，现在只需要先有个大概的印象。
Provider
Provider(提供商)就是 Hermes 思考时用的那个大模型。
Hermes 自己不带大脑。你接一个 provider，这个 provider 就给它提供推理能力。Nous Portal 是默认选项，跟 Hermes 同一个团队做的。OpenRouter 是另一个好选项，一个账号能访问几百个模型。OpenAI、Anthropic、DeepSeek、本地 GPU 上跑的模型——只要 API 兼容，Hermes 都能接。
切换 provider 用 hermes model。一分钟的事，不叫“迁移”。
Tools
Tools(工具)是 Hermes 的“手”。
读文件是一个 tool。跑 shell 命令是一个 tool。搜网页是一个 tool。发 Telegram 消息也是一个 tool。Hermes 内置了几十个，按组分类:web、terminal、file、browser、vision、image_gen 等等。这些组叫 toolset，可以整组开关。
对话开始时，Hermes 会把可用的 tools 告诉 provider。provider 决定什么时候用哪个。你不用写代码去调 tool,Agent 会根据你的需求自己调。
Skills
Skills(技能)是你装进 Hermes 的、可以复用的“做事手册”。
如果说 tool 是底层能力(跑命令、读文件)，那 skill 就是一整包指令，告诉 Hermes 怎么把某件事做好。“按我们团队规范开 GitHub PR”是一个 skill。“用 axolotl 微调 Llama 3”是一个 skill。“用 Excalidraw 画架构图”也是一个 skill。
从 skill 的 hub 里装(hermes skills install <名字>)，或者自己写。装完之后，在聊天里用斜杠命令调用。skills 是 Hermes 学会你的工作流的方式。
Memory
Memory(记忆)是 Hermes 跨对话保留下来的东西。
Hermes 在 ~/.hermes/memories/ 下维护两份小而精的笔记:一份 MEMORY.md，记它关于你环境和习惯的发现;一份 USER.md，保存你的简短档案——偏好、风格、你喜欢被怎么对待。两份文件都被刻意限死了大小。记忆是用来精炼的，不是用来堆东西的。
在这之上，Hermes 还会把每次对话都存在本地一个 SQLite 文件里，方便你以后回头搜。
Learning Loop
Learning Loop(学习循环)是把上面四个东西串起来的引擎。
Hermes 不是一成不变的。每次完成任务之后，它会自动回顾:这次对话有什么值得记住的？有没有重复出现的任务模式可以提炼成 Skill？已有的 Skill 需不需要根据反馈改进？
这个循环是自动跑的，你不用触发。结果是:你用得越多，Hermes 越了解你的习惯，手上的 Skills 越精准，做事越快。第一次用它写脚本可能还挺生疏，第十次的时候它已经知道你喜欢什么命名风格、什么错误处理方式了——没人教过它，它自己总结出来的。
后面的学习路径里你会在 Memory 和 Skills 那两步亲眼看到这个机制的效果。现在只需要记住:Hermes 是一个会随着使用而成长的 Agent。
拼起来
整个系统一句话就能说完:
Hermes 用 tools 和 skills 干事，靠 provider 思考，用 memory 记住你，靠 learning loop 越用越强。
这句话如果 make sense，你就可以准备装它了。下一步正是这个。