Hermes 是 Nous Research 打造的一套自治式 AI Agent 运行框架。它不是单次问答式的模型封装，而是一个能够持续运行、调用工具、积累经验、并随着使用过程不断成长的 Agent Runtime。
Hermes 的一次运行并不是一次普通的模型调用。一次看似简单的交互，背后可能包含多轮推理、工具调用、结果回注、上下文膨胀以及新的推理循环。模型会决定下一步是否需要工具，工具结果又会反过来影响后续推理路径，而成本、时延和错误往往都发生在这个过程中间。
如果系统只能提供最终回复、几条分散的日志，或一次调用的 usage 汇总，那么 Hermes 依然是一个黑盒：你知道它完成了任务，却很难知道它是怎样完成的；你知道这次请求花了很多 Token，却很难知道是哪一步把成本拉高了；你知道用户体感变慢了，却很难判断到底是模型生成变慢、工具执行异常，还是 ReAct（Reasoning + Acting）轮次失控。
这正是为 Hermes 建设可观测能力的出发点——它能够把 Hermes 的真实执行过程还原为一条结构化调用链，看清一次会话从哪里开始、经过多少轮推理、调用了哪些工具、花费多少 Token、哪一步最耗时、错误发生在哪个节点。
