第15篇：程式碼執行——AI 寫程式碼跑程式碼

這篇講的是 Hermes Agent 的「程式碼執行」功能——讓 AI 自己寫 Python 腳本、自己執行，把一堆零散的小任務打包成一次搞定。

它解決什麼問題？

平時讓 AI 幹活，是「你說一句，它做一步」。比如查資料、讀檔案、改程式碼，每一步都要來回對話。程式碼執行讓 AI 把多步操作寫成一個腳本，一次性跑完，只把最終結果告訴你。

打個比方：以前是讓助手一趟趟跑腿拿東西，現在是讓助手列好清單、一次性採購完，回來只給你看購物袋裡有什麼。

第1步：AI 怎麼寫腳本？

AI 會在腳本裡用 from hermes_tools import ... 匯入工具，就像你點外送時從選單上選菜：

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"]])
    # 篩選和處理...
print(summary)  # 只把總結印出來

腳本裡能用的工具：web_search（搜尋）、web_extract（抓網頁）、read_file（讀檔案）、write_file（寫檔案）、search_files（搜尋檔案）、patch（改程式碼）、terminal（執行命令）。

第2步：什麼時候 AI 會用它？

當任務滿足以下任一條件時，AI 就會主動用程式碼執行：

• 需要連續呼叫 3 次以上工具，中間還有處理邏輯
• 要批次篩選資料，或者有條件的判斷分支
• 需要對結果做迴圈處理

最大的好處：中間步驟的結果不會塞進對話裡，只有最後 print() 的內容會回傳。省 token 省到飛起——比如你讓它查 20 個設定檔，它不會把 20 個檔案內容全貼出來，只給你一份彙總。

第3步：兩個執行模式，怎麼選？

在設定檔 ~/.hermes/config.yaml 裡設定：

code_execution:
  mode: project   # 預設，推薦

模式	工作目錄	Python 直譯器
project（預設）	和你平時用 terminal() 一樣	用你目前啟用的虛擬環境
strict	隔離的暫存目錄	用 Hermes 自己的 Python

什麼時候用 project：你想讓腳本能 import pandas、能讀取專案裡的檔案、相對路徑都正常。絕大多數情況選這個就對了。

什麼時候用 strict：你需要「絕對可重現」——不管使用者啟用了哪個環境，都用同一個直譯器，腳本也碰不到專案檔案。

第4步：安全措施

腳本跑在「無菌房」裡——API 金鑰、密碼、令牌統統被剝離。環境變數裡凡是名字帶 KEY、TOKEN、SECRET、PASSWORD 的都會被過濾掉。

另外還有硬性限制：

資源	上限
逾時	5 分鐘
輸出	50 KB
工具呼叫	50 次

第5步：出錯怎麼辦？

腳本掛了，AI 會收到結構化錯誤資訊——結束碼、報錯輸出、逾時提示，一目瞭然。如果使用者中途發新訊息，腳本會被立刻終止，AI 會看到「執行被中斷」的提示。

實戰例子：批次改程式碼

from hermes_tools import search_files, patch

# 找到所有用了舊 API 的檔案，批次替換
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"修復了 {fixed} 個檔案，共 {len(matches.get('matches', []))} 處匹配")

小結

程式碼執行 = 讓 AI 把多步操作打包成腳本，一次跑完，只給你看結果。省 token、省時間、減少來回對話。預設的 project 模式適合絕大多數場景，安全機制也很到位。

下篇預告：AI 能寫程式碼跑程式碼了，那它能自己管理檔案嗎？下一篇我們聊聊「檔案操作——AI 讀寫檔案的正確姿勢」。