Batch Runner

概述

Hermes 的批量 Agent 执行工具，并行启动多个 Agent 实例收集同类型任务的完整轨迹，为 RL 训练生成大规模训练数据。

关键内容

• 核心功能：并行启动 N 个 Agent 实例，每个实例独立执行同类型任务，记录完整轨迹（observation, action, reward）
• 在训练流程中的角色：训练数据生成的第一步——定义任务类型和评估标准后，Batch Runner 负责大规模并行执行以收集训练数据
• 命令行使用：hermes batch run --task-file tasks/coding_tasks.jsonl --n-workers 8 --output-dir trajectories/ --model hermes-3.5
• 关键参数：--task-file 指定任务列表（JSONL 格式）、--n-workers 控制并行 Worker 数量、--output-dir 指定轨迹输出目录、--model 指定使用的模型版本
• 与轨迹压缩的衔接：Batch Runner 输出的原始轨迹经 hermes batch compress 压缩后，再通过 hermes batch export --format atropos 导出为 Atropos RL 训练格式
• 研究价值：是 Hermes"研究就绪"能力的核心组件，使 Nous Research 能够大规模收集工具调用训练数据，驱动下一代模型改进

来源

• 06_hermes_learning_loop.md — Hermes Agent 深度解析系列第六篇：闭环学习引擎

相关

• Atropos — extends
• 轨迹压缩 — extends
• 自我进化代理 — part_of
• Hermes Agent — implements