Выполнение кода (Программный вызов инструментов)
Инструмент execute_code позволяет агенту писать Python-скрипты, которые программно вызывают инструменты Hermes, сворачивая многошаговые рабочие процессы в один шаг LLM. Скрипт выполняется в дочернем процессе на хосте агента, взаимодействуя с Hermes через RPC по Unix domain socket.
Как это работает
-
Агент пишет Python-скрипт с использованием
from hermes_tools import ... -
Hermes генерирует модуль-заглушку
hermes_tools.pyс RPC-функциями -
Hermes открывает Unix domain socket и запускает поток RPC-слушателя
-
Скрипт выполняется в дочернем процессе — вызовы инструментов передаются через socket обратно в Hermes
-
Только вывод
print()скрипта возвращается в LLM; промежуточные результаты инструментов никогда не попадают в контекстное окно
# The agent can write scripts like:
from hermes_tools import web_search, web_extract
results = web_search("Python 3.13 features", limit=5)
for r in results["data"]["web"]:
content = web_extract([r["url"]])
# ... filter and process ...
print(summary)
Доступные инструменты внутри скриптов: web_search, web_extract, read_file, write_file, search_files, patch, terminal (только foreground).
Когда агент использует это
Агент использует execute_code, когда есть:
-
3+ вызова инструментов с логикой обработки между ними
-
Массовая фильтрация данных или условное ветвление
-
Циклы по результатам
Ключевое преимущество: промежуточные результаты инструментов никогда не попадают в контекстное окно — возвращается только итоговый вывод print(), что значительно снижает использование токенов.
Практические примеры
Конвейер обработки данных
from hermes_tools import search_files, read_file
import json
# Find all config files and extract database settings
matches = search_files("database", path=".", file_glob="*.yaml", limit=20)
configs = []
for match in matches.get("matches", []):
content = read_file(match["path"])
configs.append({"file": match["path"], "preview": content["content"][:200]})
print(json.dumps(configs, indent=2))
Многошаговое веб-исследование
from hermes_tools import web_search, web_extract
import json
# Search, extract, and summarize in one turn
results = web_search("Rust async runtime comparison 2025", limit=5)
summaries = []
for r in results["data"]["web"]:
page = web_extract([r["url"]])
for p in page.get("results", []):
if p.get("content"):
summaries.append({
"title": r["title"],
"url": r["url"],
"excerpt": p["content"][:500]
})
print(json.dumps(summaries, indent=2))
Массовый рефакторинг файлов
from hermes_tools import search_files, read_file, patch
# Find all Python files using deprecated API and fix them
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"Fixed {fixed} files out of {len(matches.get('matches', []))} matches")
Конвейер сборки и тестирования
from hermes_tools import terminal, read_file
import json
# Run tests, parse results, and report
result = terminal("cd /project && python -m pytest --tb=short -q 2>&1", timeout=120)
output = result.get("output", "")
# Parse test output
passed = output.count(" passed")
failed = output.count(" failed")
errors = output.count(" error")
report = {
"passed": passed,
"failed": failed,
"errors": errors,
"exit_code": result.get("exit_code", -1),
"summary": output[-500:] if len(output) > 500 else output
}
print(json.dumps(report, indent=2))
Режим выполнения
execute_code имеет два режима выполнения, управляемых параметром code_execution.mode в ~/.hermes/config.yaml:
| Режим | Рабочий каталог | Интерпретатор Python |
|---|---|---|
project (по умолчанию) |
Рабочий каталог сессии (как в terminal()) |
Python из активного VIRTUAL_ENV / CONDA_PREFIX, с понижением до собственного Python Hermes |
strict |
Временный промежуточный каталог, изолированный от проекта пользователя | sys.executable (собственный Python Hermes) |
Когда оставлять режим project: вы хотите, чтобы import pandas, from my_project import foo или относительные пути, такие как open(".env"), работали так же, как в terminal(). Это практически всегда то, что нужно.
Когда переключаться на strict: вам нужна максимальная воспроизводимость — вы хотите использовать один и тот же интерпретатор в каждой сессии независимо от того, какое виртуальное окружение активировал пользователь, и хотите изолировать скрипты от дерева проекта (без риска случайного чтения файлов проекта через относительный путь).
# ~/.hermes/config.yaml
code_execution:
mode: project # or "strict"
Поведение при понижении в режиме project: если VIRTUAL_ENV / CONDA_PREFIX не установлен, повреждён или указывает на Python старше 3.8, резолвер корректно понижается до sys.executable — агент никогда не остаётся без работающего интерпретатора.
Критически важные для безопасности инварианты идентичны в обоих режимах:
-
очистка окружения (ключи API, токены, учётные данные удаляются)
-
белый список инструментов (скрипты не могут вызывать
execute_codeрекурсивно,delegate_taskили MCP-инструменты) -
лимиты ресурсов (тайм-аут, ограничение stdout, ограничение вызовов инструментов)
Смена режима изменяет то, где выполняются скрипты и какой интерпретатор их запускает, но не то, какие учётные данные они видят или какие инструменты могут вызывать.
Лимиты ресурсов
| Ресурс | Лимит | Примечания |
|---|---|---|
| Тайм-аут | 5 минут (300 с) | Скрипт завершается через SIGTERM, затем SIGKILL после 5-секундной задержки |
| Stdout | 50 КБ | Вывод обрезается с уведомлением [output truncated at 50KB] |
| Stderr | 10 КБ | Включается в вывод при ненулевом коде возврата для отладки |
| Вызовы инструментов | 50 на одно выполнение | Возвращается ошибка при достижении лимита |
Все лимиты настраиваются через config.yaml:
# In ~/.hermes/config.yaml
code_execution:
mode: project # project (default) | strict
timeout: 300 # Max seconds per script (default: 300)
max_tool_calls: 50 # Max tool calls per execution (default: 50)
Как работают вызовы инструментов внутри скриптов
Когда ваш скрипт вызывает функцию, например web_search("query"):
-
Вызов сериализуется в JSON и отправляется через Unix domain socket родительскому процессу
-
Родительский процесс диспетчеризирует вызов через стандартный обработчик
handle_function_call -
Результат отправляется обратно через socket
-
Функция возвращает разобранный результат
Это означает, что вызовы инструментов внутри скриптов ведут себя идентично обычным вызовам инструментов — те же лимиты скорости, та же обработка ошибок, те же возможности. Единственное ограничение — terminal() доступен только в режиме foreground (без параметров background или pty).
Обработка ошибок
При сбое скрипта агент получает структурированную информацию об ошибке:
-
Ненулевой код возврата: stderr включается в вывод, чтобы агент видел полный traceback
-
Тайм-аут: скрипт завершается, и агент видит
"Script timed out after 300s and was killed." -
Прерывание: если пользователь отправляет новое сообщение во время выполнения, скрипт завершается, и агент видит
[execution interrupted — user sent a new message] -
Лимит вызовов инструментов: при достижении лимита в 50 вызовов последующие вызовы инструментов возвращают сообщение об ошибке
Ответ всегда включает status (success/error/timeout/interrupted), output, tool_calls_made и duration_seconds.