模型配置大扫盲：主模型和辅助模型到底怎么分？

模型配置大扫盲：主模型和辅助模型到底怎么分？

各位 Hermes 的小伙伴们，今天咱们来聊聊一个特别实用的话题——模型配置。不管你是刚入门的新手，还是已经玩了一阵子的老手，搞懂这个都能让你的 Agent 跑得更顺溜。

先搞清楚：什么是主模型，什么是辅助模型？

简单来说，Hermes 把模型分成了两类：

• 主模型（Main model）：这是 Agent 的“大脑”，所有对话、工具调用、思考过程都靠它。你发的每一条消息，它都要过一遍。
• 辅助模型（Auxiliary models）：这些是“打杂”的小模型，负责一些边角料任务，比如压缩上下文、分析图片、总结网页、给会话起标题等等。一共有 11 个这样的任务槽位，每个都可以单独指定模型。

最快上手：用 Nous Portal 一把梭

如果你是第一次安装 Hermes，最省事的办法就是跑一下：

hermes setup --portal

这个命令会帮你登录 Nous Portal，然后自动把提供商配置好。Nous Portal 一个订阅就能用 300+ 模型，还送 10% 的 token 折扣，性价比拉满。

想看看当前配置了啥？用 hermes portal info 就能查。

在仪表盘里换模型

打开仪表盘，点侧边栏的 Models，你会看到两个区域：

1. Model Settings：上面这块就是分配模型的地方
2. Usage analytics：下面这块是使用统计，显示每个模型跑了多少 token、花了多少钱

主模型那一行点 Change，会弹出一个选择器：

• 左边：已经认证过的提供商（没认证的先去 Keys 里加密钥）
• 右边：该提供商下推荐的模型列表（不是原始 API 的全部模型，是 Hermes 精选过的）

选好模型点 Switch，配置就写进 ~/.hermes/config.yaml 了。注意：这只对新会话生效，已经打开的聊天窗口还是用原来的模型。想热切换当前对话，用 /model 命令。

中途换模型的坑

如果你在对话中途换模型（比如用 /model 命令），有两点要留意：

1. 会触发上下文压缩：Hermes 会估算你的下一条消息是否需要对新模型做压缩，如果会话已经很长了，会给你个警告。
2. 缓存会失效：换模型意味着 prompt 缓存要重新读一遍，长会话下这个一次性开销可能比模型差价还大。所以尽量在会话早期换模型，别拖到最后。

关于数据训练的“贡献者”模型

有些模型（比如 muse-spark-1.2-contributor）价格便宜，但代价是厂商可能会拿你的数据去训练。交互式选择时会有确认弹窗，但像 Kanban 工作进程、cron 定时任务这种无人值守的场景没法弹窗，所以默认是拒绝的。

如果你能接受，可以手动开一下：

hermes config set security.allow_data_training_tiers_noninteractive true

想撤销就用 unset。Hermes 每次无人值守启动时还是会打印完整的数据政策警告，日志里留了审计记录，这点做得挺贴心。

辅助模型：默认 auto 就够了？

辅助模型默认都是 auto，意思是直接用主模型来干这些活。但如果你觉得某些任务用便宜的小模型就够了，可以单独覆盖。

比如图片分析这种任务，完全可以用个轻量模型，没必要让旗舰模型来“杀鸡用牛刀”。点开 Show auxiliary 就能看到全部 11 个任务槽位，每个都能单独指定。

小结

模型配置的核心思路就是：主模型选强的，辅助模型选便宜的。主模型决定 Agent 的“智商”，辅助模型决定你的钱包厚度。多用 auto 兜底，按需覆盖，就能在效果和成本之间找到平衡点。

下期咱们聊聊 fallback 机制和 credential pool，敬请期待！