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Hermes AI Agent Desktop 個人 AI 助理建置與實務應用

Hermes Agent Desktop: Personal AI Assistant Development and Practical Applications
  • 時數：14小時
  • 費用：NT$ 15,000
  • 點數：3.5

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教材

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課程目標

運用 Hermes Agent Desktop、地端模型與自動化流程，打造能在個人電腦上協助整理文件、查詢知識、執行任務與排程提醒的個人 AI 助理。本課程是一堂以 Hermes Agent Desktop 為核心的 2 天實戰 LAB，目標是讓學員把 AI 從「聊天工具」升級為安裝在自己電腦上、能協助整理資料、執行任務、建立知識庫與自動化排程的個人 AI 助手。課程將以 Windows 11 個人電腦為主要操作環境，帶領學員完成地端模型、Hermes Agent Desktop、聊天室介面、工具能力、檔案工作區、排程任務與本機知識庫的整合。學員將學會使用 LM Studio 或 Ollama 建立本機模型服務，讓 AI 助手能在較重視隱私、成本控管與個人資料掌握的情境下運作。 課程重點聚焦於「自己的電腦就是 AI 工作台」：讓 Agent 能讀取指定資料夾、整理文件、產生輸出檔、保留處理紀錄、查詢網頁資料、建立可查詢的本機知識庫，並透過排程或資料夾監控自動完成每日摘要、每週回顧、待辦追蹤、文件歸檔與知識更新。課程後半段將整合地端模型、工具執行、Brave Search API、Markdown 知識檔、資料夾監控與本機知識問答，完成一套可展示、可複製、可擴充的個人 AI 助手原型。學員可將此流程應用於會議整理、專案管理、研究資料彙整、生活文件管理、學習紀錄與個人資料查詢。

適合對象

  1. 想在自己電腦上打造個人 AI 助手、提升工作效率的知識工作者
  2. 需要大量整理文件、會議紀錄、研究資料、報告與待辦事項的上班族
  3. 企業主管、PM、顧問、研究員與專案負責人，想建立可複製的 AI 工作流
  4. 行政、人資、財會、法務、客服與內勤人員，想將重複性文件作業自動化
  5. 想導入地端模型、降低雲端依賴，並建立本機知識庫的 AI 使用者
  6. 培訓經理與企業內訓規劃者，需設計 AI 助理、地端模型與自動化流程課程
  7. 已會使用 ChatGPT，想進一步學會 AI Agent、本機模型、排程與知識庫應用的學員
  8. 想把生活文件、學習資料、閱讀筆記與個人資料整理成可查詢知識庫的使用者

預備知識

無需程式基礎，但需熟悉個人電腦基本操作、檔案管理與軟體安裝。若具備 API Key 申請、Markdown、Python 或自動化工具使用經驗，將更容易完成進階 LAB。

課程內容

  1. 從聊天工具到個人電腦 AI 助手：Hermes Agent Desktop 應用導入 AI Agent 與一般聊天工具的差異：不只回答問題，也能規劃步驟、使用工具、處理檔案、產生結果與保留任務脈絡 個人電腦 AI 助手的核心場景：工作效率、文件整理、生活管理、學習紀錄與個人知識查詢 LAB：建立個人 AI 助手專案資料夾、輸入區、輸出區、紀錄區與任務清單

  2. 地端模型環境與 Hermes Agent 連線設定 使用 LM Studio / Ollama 建立本機模型服務，讓 AI 助手能在自己的電腦上運作 設定模型服務位址、模型名稱、回覆長度、回覆風格與模型切換方式 依任務選模型：中文整理、長文摘要、工具操作、程式輔助與知識問答 LAB：測試地端模型服務並完成 Hermes Agent Desktop 連線

  3. Hermes Agent Desktop 工作空間、安全邊界與操作規則 規劃 Agent 可讀取、可寫入、不可碰觸與需確認的資料夾與操作範圍 建立檔案修改、刪除、終端機執行、網頁查詢與敏感資訊處理的確認規則 保留處理紀錄、輸出紀錄、錯誤訊息與版本備份，避免 Agent 誤操作 LAB：設計個人 AI 助手的可做、不可做、需確認與需記錄規則

  4. Hermes Agent 工具能力實作：讓 AI 從回答者變成執行者 檔案工具：讀取、寫入、整理、重新命名、批次歸檔與產生處理紀錄 終端機與程式執行：讓 Agent 協助跑腳本、轉檔、資料整理與檢查結果 Web / Browser 工具：搜尋資料、瀏覽網頁、擷取資訊與整理來源 LAB：完成一個「讀取資料夾、整理內容、輸出結果、保留紀錄」的任務流程

  5. 聊天室介面與地端模型應用 建立可與地端模型互動的基本聊天室，理解使用者輸入、模型回覆與任務執行之間的關係 將聊天室作為個人 AI 助手入口，承接任務需求、檔案處理、知識查詢與後續工作流程 規劃聊天紀錄、任務紀錄與輸出檔案保存方式 LAB：使用地端模型完成多輪對話與任務指派流程

  6. Brave Search API 與網頁研究任務整合 申請與設定 Brave Search API，讓 Agent 能進行即時網頁查詢與資料蒐集 整理搜尋結果的標題、摘要、網址、來源與查詢紀錄 將搜尋結果交給地端模型摘要、分類、比較與產生研究筆記 LAB：建立可重複使用的網頁研究任務模板

  7. 個人電腦知識庫與本機知識問答 以 Markdown、文字檔、PDF 摘要與整理後文件建立輕量本機知識庫 用白話理解知識問答流程：把資料整理好、讓 AI 找到相關內容、再根據來源回答問題 知識問答情境：這週重點、待辦追蹤、專案風險、生活文件查詢與學習進度回顧 LAB：用本機模型查詢自己的資料夾知識庫並產出摘要

  8. 自動化排程與資料夾監控 排程任務設計：每日摘要、每週回顧、待辦提醒、資料夾整理、知識庫更新與報告產生 Folder Watcher 設計：偵測新增檔案、避免重複處理、封存原始檔、保留處理紀錄 將新進文件自動整理為摘要、分類、標籤、待辦、來源與可追問問題 LAB：完成「文件進資料夾，自動整理、產生知識檔與更新紀錄」流程

  9. 整合專題：打造可展示的個人 AI 助手原型 整合地端模型、Hermes Agent Desktop、聊天室、Brave Search API、工具執行、排程與本機知識庫 設計個人 AI 助手任務面板：今日重點、待辦、文件摘要、知識查詢、排程狀態與回顧報告 安全與維運：權限控管、操作確認、版本備份、錯誤處理、隱私原則與模型切換 LAB：完成一套可展示、可複製、可擴充的 Hermes Agent Desktop 個人 AI 助手流程

學會技能

  1. 能說明 Hermes Agent Desktop 如何從聊天介面延伸到工具使用、檔案處理與自動化流程。
  2. 能建立地端模型執行環境，並讓 Hermes Agent Desktop 串接 LM Studio 或 Ollama 本機模型。
  3. 能依不同任務選擇適合的模型與設定，包含中文整理、長文摘要、工具操作、程式輔助與知識問答。
  4. 能設計個人 AI 助手工作空間，定義輸入區、輸出區、知識庫、紀錄區與備份區。
  5. 能規劃 Agent 的安全邊界，限制讀寫範圍、保留處理紀錄，並避免誤刪或誤改原始資料。
  6. 能使用 Agent 整理會議紀錄、專案文件、報告、研究資料與待辦事項。
  7. 能建立可與地端模型互動的聊天室，作為個人 AI 助手的任務入口。
  8. 能串接 Brave Search API，將網頁搜尋結果整理為可追蹤、可引用、可再利用的研究資料。
  9. 能設計 Agent 任務模板，定義角色、目標、工具、輸入、輸出、安全限制與檢查規則。
  10. 能建立輕量本機知識庫，將文件、摘要、學習資料與生活資料保存為可查詢知識檔。
  11. 能用白話理解並實作本機知識問答流程，讓 AI 根據自己的文件與資料回答問題。
  12. 能建立資料夾監控與自動化排程流程，讓新文件進入指定資料夾後自動整理並更新知識庫。
  13. 能設計每日摘要、每週回顧、待辦追蹤、資料夾整理與知識庫更新等自動化任務。
  14. 能評估地端模型與 Agent 工具在資料隱私、權限控管、維運與企業導入上的限制。
  15. 能完成一套可展示、可複製、可擴充的 Hermes Agent Desktop 個人 AI 助手原型。

備註事項

課前準備：請學員於上課前先完成下列帳號申請與軟體安裝，以利課堂 LAB 操作。 1. Brave Search API 帳號與 API Key：至 Brave Search API Dashboard ( https://brave.com/search/api/) 註冊帳號，完成 Email 驗證與設定信用卡後登入後台，選擇可用方案，再於 API Keys 頁面建立金鑰，無須任何費用；課堂將用於網頁查詢、資料蒐集與 Agent 搜尋工具串接。 2. Gemini API Key：至 Google AI Studio (https://aistudio.google.com/apps) 申請 Gemini API Key，作為雲端模型使用大語言模型 API。 3. 本堂課上課環境為 Windows 11；課程設計以個人電腦助理、地端模型與本機知識庫為核心，可依工具支援狀況調整。