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提供商运行时解析

Hermes 有一个跨以下组件共享的提供商运行时解析器：

  • CLI
  • 网关
  • 定时任务
  • ACP
  • 辅助模型调用

主要实现位于：

  • hermes_cli/runtime_provider.py — 凭据解析、_resolve_custom_runtime()
  • hermes_cli/auth.py — 提供商注册表、resolve_provider()
  • hermes_cli/model_switch.py — 共享的 /model 切换流程（CLI + 网关）
  • agent/auxiliary_client.py — 辅助模型路由
  • providers/ — ABC + 注册表入口点（ProviderProfile、register_provider、get_provider_profile、list_providers）
  • plugins/model-providers/<name>/ — 各提供商的插件（内置），声明 api_mode、base_url、env_vars、fallback_models 并在首次访问时注册到注册表。位于 $HERMES_HOME/plugins/model-providers/<name>/ 的用户插件会覆盖同名的内置插件。

providers/ 中的 get_provider_profile() 函数为给定的提供商 ID 返回一个 ProviderProfile。runtime_provider.py 在解析时调用它以获取规范的 base_url、env_vars 优先级列表、api_mode 和 fallback_models，而无需在多个文件中重复这些数据。只需在 plugins/model-providers/<your-provider>/（或 $HERMES_HOME/plugins/model-providers/<your-provider>/）下添加一个新插件，并调用 register_provider()，runtime_provider.py 就能获取它——解析器本身无需添加分支。

如果你正在尝试添加一个新的第一方推理提供商，请在阅读本页的同时参阅添加提供商和模型提供商插件指南。

解析优先级​

从高层级来看，提供商解析使用以下顺序：

  1. 显式的 CLI/运行时请求
  2. config.yaml 中的模型/提供商配置
  3. 环境变量
  4. 提供商特定的默认值或自动解析

这个顺序很重要，因为 Hermes 将保存的模型/提供商选择作为正常运行时的权威来源。这可以防止一个过时的 shell 导出静默覆盖用户上次在 hermes model 中选择的端点。

提供商​

当前的提供商系列包括（完整的内置集合见 plugins/model-providers/）：

  • OpenRouter
  • Nous Portal
  • OpenAI Codex
  • Copilot / Copilot ACP
  • Anthropic（原生）
  • Google / Gemini（gemini、google-gemini-cli）
  • Alibaba / DashScope（alibaba、alibaba-coding-plan）
  • DeepSeek
  • Z.AI
  • Kimi / Moonshot（kimi-coding、kimi-coding-cn）
  • MiniMax（minimax、minimax-cn、minimax-oauth）
  • Kilo Code
  • Hugging Face
  • OpenCode Zen / OpenCode Go
  • AWS Bedrock
  • Azure Foundry
  • NVIDIA NIM
  • xAI (Grok)
  • Arcee
  • GMI Cloud
  • StepFun
  • Qwen OAuth
  • Xiaomi
  • Ollama Cloud
  • LM Studio
  • Tencent TokenHub
  • 自定义（provider: custom）— 用于任何 OpenAI 兼容端点的第一方提供商
  • 命名的自定义提供商（config.yaml 中的 custom_providers 列表）

运行时解析的输出​

运行时解析器返回如下数据：

  • provider
  • api_mode
  • base_url
  • api_key
  • source
  • 提供商特定的元数据，如过期/刷新信息

重要性​

该解析器是 Hermes 能够在以下场景间共享认证/运行时逻辑的主要原因：

  • hermes chat
  • 网关消息处理
  • 在新会话中运行的定时任务
  • ACP 编辑器会话
  • 辅助模型任务

OpenRouter 和自定义 OpenAI 兼容基础 URL​

Hermes 包含逻辑，以在存在多个提供商密钥时（例如 OPENROUTER_API_KEY 和 OPENAI_API_KEY），避免将错误的 API 密钥泄漏到自定义端点。

每个提供商的 API 密钥仅限于其自身的基础 URL：

  • OPENROUTER_API_KEY 仅发送到 openrouter.ai 端点
  • OPENAI_API_KEY 用于自定义端点并作为回退

Hermes 还区分：

  • 用户选择的真实自定义端点
  • 当未配置自定义端点时使用的 OpenRouter 回退路径

这种区分对于以下情况尤为重要：

  • 本地模型服务器
  • 非 OpenRouter 的 OpenAI 兼容 API
  • 切换提供商而无需重新运行设置
  • 通过 hermes model / config.yaml 保存的自定义端点，即使当前 shell 中未导出 OPENAI_BASE_URL，也应继续工作

原生 Anthropic 路径​

Anthropic 不再仅仅是“通过 OpenRouter”。

当提供商解析选择 anthropic 时，Hermes 使用：

  • api_mode = anthropic_messages
  • 原生的 Anthropic Messages API
  • agent/anthropic_adapter.py 进行转换

原生 Anthropic 的凭据解析现在倾向于使用可刷新的 Claude Code 凭据，而不是复制的环境变量令牌（当两者都存在时）。实际上这意味着：

  • 当 Claude Code 凭据文件包含可刷新认证时，它们被视为首选来源
  • 手动设置的 ANTHROPIC_TOKEN / CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN 值仍可作为显式覆盖生效
  • Hermes 在调用原生 Messages API 前会预先检查 Anthropic 凭据刷新
  • 在重建 Anthropic 客户端后遇到 401 错误时，Hermes 仍会重试一次，作为回退路径

OpenAI Codex 路径​

Codex 使用一个单独的 Responses API 路径：

  • api_mode = codex_responses
  • 专用的凭据解析和认证存储支持

辅助模型路由​

辅助任务，例如：

  • 视觉处理
  • 网页提取摘要
  • 上下文压缩摘要
  • 技能中心操作
  • MCP 辅助操作
  • 记忆刷新

可以使用其自身的提供商/模型路由，而不是主对话模型。

当一个辅助任务配置为使用 main 提供商时，Hermes 通过与正常聊天相同的共享运行时路径来解析它。实际上这意味着：

  • 环境变量驱动的自定义端点仍然有效
  • 通过 hermes model / config.yaml 保存的自定义端点也有效
  • 辅助路由可以区分真实保存的自定义端点和 OpenRouter 回退

回退模型​

Hermes 支持配置的回退提供商链——当主模型遇到错误时，按顺序尝试的一系列 (provider, model) 条目列表。为向后兼容，旧的单一 fallback_model 字典仍然被接受（并在首次写入时迁移）。

内部工作原理​

  1. 存储：AIAgent.__init__ 存储 fallback_model 字典并设置 _fallback_activated = False。

  2. 触发点：在 run_agent.py 的主重试循环中，从三个地方调用 _try_activate_fallback()：

    • 在对无效 API 响应（None choices、缺少内容）重试次数耗尽后
    • 在不可重试的客户端错误时（HTTP 401、403、404）
    • 在对瞬时错误（HTTP 429、500、502、503）重试次数耗尽后

  3. 激活流程 (_try_activate_fallback)：

    • 如果已激活或未配置，立即返回 False
    • 调用 auxiliary_client.py 中的 resolve_provider_client() 来构建具有正确认证的新客户端
    • 确定 api_mode：codex_responses 用于 openai-codex，anthropic_messages 用于 anthropic，chat_completions 用于其他情况
    • 原地替换：self.model、self.provider、self.base_url、self.api_mode、self.client、self._client_kwargs
    • 对于 anthropic 回退：构建原生 Anthropic 客户端，而不是 OpenAI 兼容客户端
    • 重新评估提示缓存（对 OpenRouter 上的 Claude 模型启用）
    • 设置 _fallback_activated = True — 防止再次触发
    • 将重试计数重置为 0 并继续循环

  4. 配置流程：

    • CLI：cli.py 读取 CLI_CONFIG["fallback_model"] → 传递给 AIAgent(fallback_model=...)
    • 网关：gateway/run.py._load_fallback_model() 读取 config.yaml → 传递给 AIAgent
    • 验证：provider 和 model 键必须非空，否则禁用回退

不支持回退的情况​

  • 子智能体委托 (tools/delegate_tool.py)：子智能体继承父智能体的提供商，但不继承回退配置
  • 辅助任务：使用其自身独立的提供商自动检测链（参见上面的辅助模型路由）

定时任务 支持回退：run_job() 从 config.yaml 读取 fallback_providers（或旧的 fallback_model）并传递给 AIAgent(fallback_model=...)，与网关的 _load_fallback_model() 模式一致。参见定时任务内部机制。

测试覆盖​

回退行为在多个测试套件中得到了验证：

  • tests/run_agent/test_fallback_credential_isolation.py — 主模型和回退模型之间的凭据隔离
  • tests/hermes_cli/test_fallback_cmd.py — /fallback CLI 命令
  • tests/gateway/test_fallback_eviction.py — 网关对失败提供商的驱逐

相关文档​