Пакетная Обработка — Управляйте Множеством Задач Одновременно

Вы же не станете отвечать на тысячу писем по одному, если можно отдать весь ящик неутомимому ассистенту, который напишет каждый ответ, зафиксирует каждое решение и выдаст вам аккуратный отчёт по завершении. Именно это и делает пакетная обработка для Hermes Agent.

Что это делает

Пакетная обработка позволяет отправить Hermes Agent сотни или тысячи вопросов за один раз. Агент обрабатывает каждый пункт в своей собственной новой сессии, использует инструменты вроде поиска или калькулятора, когда это необходимо, и автоматически записывает весь путь — каждое рассуждение, каждый вызов инструмента, каждый финальный ответ. Это как отправить стопку нарядов на заводской цех и получить подробный журнал о том, как каждый из них был выполнен.

Основная идея

Вход: файл .jsonl — каждая строка представляет собой один JSON-объект, содержащий запрос или инструкцию.
Обработка: каждый запрос запускает отдельную AI-сессию. Агент может вызывать инструменты для решения задачи, как в обычном разговоре.
Выход: структурированный файл «траектории», который фиксирует шаги рассуждений агента, использование инструментов, финальные ответы и полезную статистику (например, сколько инструментов было вызвано для каждой задачи).

Три шага для начала

Шаг 1: Подготовьте ваши вопросы

Создайте файл .jsonl, где каждая строка — это один вопрос. Например:

{"prompt": "Calculate 25 * 4"}
{"prompt": "Write a short poem about autumn"}
{"prompt": "Summarize the basics of quantum computing"}

Убедитесь, что нет лишних запятых или скобок — каждая строка должна быть отдельным валидным JSON-объектом.

Шаг 2: Запустите пакетную команду

Откройте терминал и выполните:

python batch_runner.py --input my_questions.jsonl --output results.jsonl

Вот и всё. Hermes автоматически обработает каждую строку в файле.

Шаг 3: Проверьте результаты

Когда всё завершится, у вас будет файл results.jsonl. Каждая строка соответствует одному из ваших исходных запросов и включает:

Полную историю разговора
Детали каждого вызова инструмента (какой инструмент, что он вернул)
Статистику, например, покрытие шагов рассуждений и частоту использования инструментов

Почему это важно

Экономия времени: больше не нужно запускать задачи по одной. Выполняйте сто или тысячу за раз.
Золотая жила данных: выходные данные идеально подходят для тонкой настройки AI-моделей или оценки производительности агента.
Воспроизводимость: каждый запуск оставляет полную запись, поэтому вы можете сравнивать разные конфигурации и улучшать результаты со временем.

Практические советы

Начните с малого. Запустите тестовый пакет всего с 10 вопросами, чтобы убедиться, что формат вывода соответствует ожиданиям. Затем масштабируйтесь до 1000. Если что-то не работает, проверьте журнал ошибок — почти всегда это проблема форматирования во входном файле.

Подводя итог

Пакетная обработка превращает повторяющуюся работу в одну команду и преобразует сырые результаты в ценные данные. Обучаете ли вы собственную AI-модель или стресс-тестируете агента в масштабе — эта функция сэкономит вам часы. В следующий раз, когда у вас будет гора задач, не переживайте — просто запустите пакетную обработку.