文章总结： HermesKanban是一个基于SQLite的多智能体任务编排系统，可将复杂任务拆解为多个子任务并分配给不同AI角色并行处理。系统支持串行流水线、并行扇出等依赖管理模式，通过结构化元数据传递实现自动化调度。适用于需要多专家协作、长周期任务或审计追踪的场景，用户只需定义任务关系和角色配置即可提升工作效率。 综合评分： 82 文章分类： 安全工具,技术标准,解决方案,安全运营,其他
Hermes Kanban 使用指南：多智能体任务编排实战
原创
adra1n adra1n
YY的黑板报
2026年5月25日 14:28 天津
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如果你在用 Hermes Agent，很可能已经遇到过这个场景：一个任务包含多个独立的工作流，比如”调研三种方案 → 写对比分析 → 生成代码 → 审查代码”。如果只靠一个 AI 助手从头做到尾，中间一旦中断就全丢了，而且一个大 prompt 里塞太多东西，AI 容易顾此失彼。
Hermes Kanban 就是来解决这个问题的。
它不是看板软件，而是一个 AI 任务调度系统
不要被名字骗了。它不是 Trello、Notion 那种项目管理看板——虽然它确实有一块 SQLite 底层的任务看板。
Hermes Kanban 是一个多智能体任务编排系统。核心逻辑是：
- 1. 你把一个大任务拆成多个小任务
- 2. 每个任务分配一个「AI 工人」（由某个 Hermes profile 扮演）
- 3. 任务之间可以设置依赖关系（先做 A，再做 B，C 和 D 可以并行）
- 4. 调度器自动把就绪的任务分配给对应的 profile 去执行
- 5. 执行结果通过元数据和摘要传递给下游任务
整个过程完全自动化，你只需要把任务拆好、依赖关系定义清楚。
核心概念
Board（看板）
一个 SQLite 数据库文件，存储所有任务和状态。默认在 ~/.hermes/kanban/kanban.db。可以用 hermes kanban init初始化，用 hermes kanban boards管理多个看板（一个项目一个看板）。
Task（任务）
看板上的一个工作项，包含标题、描述、负责人（profile）、状态和可选的父任务依赖。
状态流转：todo→ ready→ claimed（正在执行）→ done/ blocked。
创建一个任务：
hermes kanban create "调研 Postgres 迁移方案" \
--assignee researcher-profile \
--body "对比 AWS RDS、Aurora、自建 Postgres 的成本和性能"
Profile（工人配置）
每个 Hermes profile 就像一个 AI 工人，有自己的模型、工具集和技能。你可以配多个 profile：
- •
planner-profile— 负责拆任务、写计划 - •
researcher-profile— 负责调研、搜索、分析 - •
developer-profile— 负责写代码 - •
reviewer-profile— 负责审查代码
配好了 profile，Kanban 调度器就知道把什么任务派给谁。
依赖链（Dependency）
父任务完成后，子任务自动从 todo升为 ready。通过 --parent参数设置：
# 先创建父任务
t1=$(hermes kanban create "调研方案A" --assignee researcher-profile --json | jq -r '.task_id')
# 子任务依赖父任务
hermes kanban create "写对比报告" --assignee writer-profile --parent "$t1"
三种工作模式
1. 串行流水线（Pipeline）
适用于有明确的先后顺序：调研 → 实现 → 审查。
T1: 调研方案 (researcher) → T2: 实现代码 (developer) → T3: 审查 (reviewer)
每个任务 --parent指向上一个任务，调度器自动串行。
2. 并行扇出（Fan-out + Fan-in）
适用于多个独立调研后汇总。这是 Kanban 最能提效的场景。
T1: 调研方案A (researcher) ─┐
T2: 调研方案B (researcher) ─┤→ T4: 对比汇总 (writer)
T3: 调研方案C (researcher) ─┘
T1、T2、T3 同时跑，T4 等它们全部完成后自动启动。
3. 同 profile 排队
多个任务分配给同一个 profile，调度器会按优先级串行处理。适合一个开发者 profile 接多个小需求。
实战：写一篇技术文章
就拿我现在做的事举个例子。我要写这篇介绍 Hermes Kanban 的文章，实际走的是这样一个 Kanban 流程：
T1: 查阅 Kanban 文档和源码 (researcher)
↓
T2: 撰写文章草稿 (writer)
↓
T3: 审核并修正 (reviewer)
↓
T4: 发布到 YY的黑板报 (publisher)
这就是串行流水线模式。每个任务完成时都会输出 structured metadata——源码改动了哪些文件、调研参考了哪些来源——下游任务可以直接读取，不需要人工传话。
调度器怎么工作的
调度器（dispatcher）默认集成在 Hermes Gateway 里。它每隔一段时间扫描一次看板：
- 1. 找所有状态为
ready且没有正在运行的任务 - 2. 按优先级排序
- 3. 把任务分配给对应的 profile，派发一个子进程去执行
- 4. 工人启动后先
kanban_show确认状态，然后工作，完成后kanban_complete - 5. 如果工人卡住了，可以
kanban_block等待人工介入
你不需要手动调度，调度器全自动。
工人崩了怎么办
Kanban 有恢复机制。当某个工人持续崩溃、超时或幻觉时，看板会用 ⚠ 标记该任务，并提供三个操作：
| 操作 | 命令 | 场景 |
| — | — | — |
| 回收 | hermes kanban reclaim <task_id> | 强行释放被卡住的 worker，让任务回到 ready 状态 |
| 重分配 | hermes kanban reassign <task_id> <new-profile> | 换一个 profile 来执行，可能模型更合适 |
| 改模型 | 编辑 profile 配置后 reclaim | 换模型重新试 |
所有恢复操作都有审计日志，方便事后排查。
Workers 之间的信息传递
这是 Kanban 设计最巧妙的地方——不是靠自然语言传纸条。
每个任务完成时，worker 提交 structured metadata：
kanban_complete(
summary="vLLM throughput 最高，SGLang latency 最低",
metadata={
"recommendation": "vLLM",
"benchmarks": {"vllm": 1.0, "sglang": 0.87, "trtllm": 0.72},
"sources_read": 12,
},
)
下游任务看到的是格式化的数据，而不是一段需要重新理解的文字。这大幅降低了多轮对话中的信息丢失和幻觉。
什么时候该用 Kanban
| 场景 | 用 Kanban | 直接对话 | | — | — | — | | 需要多个 specialist 协作 | ✅ | ❌ | | 任务可能跑很久，中途会中断 | ✅ | ❌ | | 你想在中间环节介入（加需求/改方向） | ✅ | ❌ | | 多个子任务可以并行 | ✅ | ❌ | | 需要审计轨迹 | ✅ | ❌ | | 问一个简单问题，一步搞定 | ❌ | ✅ |
一句话总结
Hermes Kanban 是把大任务拆成小任务、交给不同 AI 工人并行协作、自动编排依赖关系的多智能体调度系统。
它不复杂——核心就三样东西：任务、工人（profile）、依赖链。知道这三样，你就可以把你的工作流从「单线程聊天」升级成「多智能体流水线」了。
如果你对 AI 开发工具和效率系统感兴趣，欢迎关注「YY的黑板报」，我们一起探索技术的乐趣。
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