第15篇：代码执行——AI 写代码跑代码

这篇讲的是 Hermes Agent 的「代码执行」功能——让 AI 自己写 Python 脚本、自己运行，把一堆零散的小任务打包成一次搞定。

它解决什么问题？

平时让 AI 干活，是「你说一句，它做一步」。比如查资料、读文件、改代码，每一步都要来回对话。代码执行让 AI 把多步操作写成一个脚本，一次性跑完，只把最终结果告诉你。

打个比方：以前是让助手一趟趟跑腿拿东西，现在是让助手列好清单、一次性采购完，回来只给你看购物袋里有什么。

第1步：AI 怎么写脚本？

AI 会在脚本里用 from hermes_tools import ... 导入工具，就像你点外卖时从菜单上选菜：

from hermes_tools import web_search, web_extract

results = web_search("Python 3.13 新特性", limit=5)
for r in results["data"]["web"]:
    content = web_extract([r["url"]])
    # 筛选和处理...
print(summary)  # 只把总结打印出来

脚本里能用的工具：web_search（搜索）、web_extract（抓网页）、read_file（读文件）、write_file（写文件）、search_files（搜文件）、patch（改代码）、terminal（跑命令）。

第2步：什么时候 AI 会用它？

当任务满足以下任一条件时，AI 就会主动用代码执行：

• 需要连续调用 3 次以上工具，中间还有处理逻辑
• 要批量筛选数据，或者有条件的判断分支
• 需要对结果做循环处理

最大的好处：中间步骤的结果不会塞进对话里，只有最后 print() 的内容会返回。省 token 省到飞起——比如你让它查 20 个配置文件，它不会把 20 个文件内容全贴出来，只给你一份汇总。

第3步：两个运行模式，怎么选？

在配置文件 ~/.hermes/config.yaml 里设置：

code_execution:
  mode: project   # 默认，推荐

模式	工作目录	Python 解释器
project（默认）	和你平时用 terminal() 一样	用你当前激活的虚拟环境
strict	隔离的临时目录	用 Hermes 自己的 Python

什么时候用 project：你想让脚本能 import pandas、能读取项目里的文件、相对路径都正常。绝大多数情况选这个就对了。

什么时候用 strict：你需要「绝对可复现」——不管用户激活了哪个环境，都用同一个解释器，脚本也碰不到项目文件。

第4步：安全措施

脚本跑在「无菌房」里——API 密钥、密码、令牌统统被剥离。环境变量里凡是名字带 KEY、TOKEN、SECRET、PASSWORD 的都会被过滤掉。

另外还有硬性限制：

资源	上限
超时	5 分钟
输出	50 KB
工具调用	50 次

第5步：出错怎么办？

脚本挂了，AI 会收到结构化错误信息——退出码、报错输出、超时提示，一目了然。如果用户中途发新消息，脚本会被立刻终止，AI 会看到「执行被中断」的提示。

实战例子：批量改代码

from hermes_tools import search_files, patch

# 找到所有用了旧 API 的文件，批量替换
matches = search_files("old_api_call", path="src/", file_glob="*.py")
fixed = 0
for match in matches.get("matches", []):
    result = patch(path=match["path"], old_string="old_api_call(", 
                   new_string="new_api_call(", replace_all=True)
    if "error" not in str(result):
        fixed += 1

print(f"修复了 {fixed} 个文件，共 {len(matches.get('matches', []))} 处匹配")

小结

代码执行 = 让 AI 把多步操作打包成脚本，一次跑完，只给你看结果。省 token、省时间、减少来回对话。默认的 project 模式适合绝大多数场景，安全机制也很到位。

下篇预告：AI 能写代码跑代码了，那它能自己管理文件吗？下一篇我们聊聊「文件操作——AI 读写文件的正确姿势」。