a2a-moe-orchestration
A2A and MoE orchestration for Hermes with LLMOps.
- License 许可
- MIT
- 所属仓库
- zapabob/Skills
- 最近更新
- 2026-10-26
- Stars
- ★ 2
- Forks
- 0
01 前言 Front Matter
- name
- a2a-moe-orchestration
- author
- Hermes Agent
- license
- MIT
- version
- 0.1.0
- metadata
- { "hermes": { "tags": [ "A2A", "LLMOps", "MoE", "Orchestration" ] } }
- platforms
- [ "windows" ]
- description
- A2A and MoE orchestration for Hermes with LLMOps.
03 SKILL.md 正文
A2AとMoEオーケストレーション for Hermes with LLMOps.
このスキルは、Hermes Agent を使用した A2A プロトコルによるボット間通信、 LLMOps ベストプラクティスに基づく daemon スクリプト作成、seed42 記憶ベースの ラウンドロビン会話、1時間おきのハートビート会議、メモリ分散システムの構築、 およびスキル改善提案の標準化までをカバーします。
使用状況:
- A2A プロトコルによる 11 ボット間のラウンドロビン通信設定
- LLMOps daemon (hermes_a2a_daemon_v2.bat) の起動と監視
- seed42 記憶ベースのボット間会話の実施
- 1時間おきの全ボットハートビート会議の実行
- セマンティックグラフと埋め込みによるメモリ分散システムの構築
- ObdisianLLMwiki への外部記憶媒体へのコミットプッシュ
- スキル改善提案の標準化(特徴量フィルタリング、負荷分散可視化、 エラーインジェクション検知、プロアクティブな間隔調整)
必要条件:
- main config.yaml における a2a_agents ブロックの設定
- NIM キー 2 つ (key_1, key_2) の設定
- hermes_a2a_daemon_v2.bat (LLMOps daemon スクリプト) の存在
- メモリ領域の確保 (MEMORY.md の整理と最適化)
- Obdisian LLM wiki へのエクスポート設定
実行例:
-
A2A プロトコル設定: hermes config set a2a_agents.default.url http://127.0.0.1:9121
-
LLMOps daemon 起動: chcp 65001 && hermes_a2a_daemon_v2.bat
-
ラウンドロビン開始: hermes chat -q "A2A round-robin all-bots continuation from seed42 memory"
-
ハートビート会議開始: hermes_a2a_daemon_v2.bat (heartbeat_loop セクションが自動起動)
-
メモリ統合: hermes memory add --content "..." --target memory
-
スキル改善提案の確認: hermes config list を使用した現在の設定確認
注意:
- Windows バッチファイルのエンコーディング問題 (chcp 65001 で対応)
- メモリ容量オーバーフロー時の統合作業必要
- daemon スクリプトの background モードでの動作確認必要
- seed42 記憶のリプロダブルな振る舞い保証のためのシード値固定
A2AプロトコルとLLMOps統合によるMoEエージェントオーケストレーションスキル。
このスキルは、Hermes Agent を使用した A2A プロトコルによるボット間通信、 LLMOps ベストプラクティスに基づく daemon スクリプト作成、seed42 記憶ベースの ラウンドロビン会話、1時間おきのハートビート会議、メモリ分散システムの構築、 およびスキル改善提案の標準化までをカバーします。
使用状況:
- A2A プロトコルによる 11 ボット間のラウンドロビン通信設定
- LLMOps daemon (hermes_a2a_daemon_v2.bat) の起動と監視
- seed42 記憶ベースのボット間会話の実施
- 1時間おきの全ボットハートビート会議の実行
- セマンティックグラフと埋め込みによるメモリ分散システムの構築
- ObdisianLLMwiki への外部記憶媒体へのコミットプッシュ
- スキル改善提案の標準化(特徴量フィルタリング、負荷分散可視化、 エラーインジェクション検知、プロアクティブな間隔調整)
必要条件:
- main config.yaml における a2a_agents ブロックの設定
- NIM キー 2 つ (key_1, key_2) の設定
- hermes_a2a_daemon_v2.bat (LLMOps daemon スクリプト) の存在
- メモリ領域の確保 (MEMORY.md の整理と最適化)
- Obdisian LLM wiki へのエクスポート設定
実行例:
-
A2A プロトコル設定: hermes config set a2a_agents.default.url http://127.0.0.1:9121
-
LLMOps daemon 起動: chcp 65001 && hermes_a2a_daemon_v2.bat
-
ラウンドロビン開始: hermes chat -q "A2A round-robin all-bots continuation from seed42 memory"
-
ハートビート会議開始: hermes_a2a_daemon_v2.bat (heartbeat_loop セクションが自動起動)
-
メモリ統合: hermes memory add --content "..." --target memory
-
スキル改善提案の確認: hermes config list を使用した現在の設定確認
注意:
- Windows バッチファイルのエンコーディング問題 (chcp 65001 で対応)
- メモリ容量オーバーフロー時の統合作業必要
- daemon スクリプトの background モードでの動作確認必要
- seed42 記憶のリプロダブルな振る舞い保証のためのシード値固定
04 同仓库更多 Skills
xurl
X/Twitter via xurl CLI: post, search, DM, media, v2 API.
writing-plans
Write implementation plans: bite-sized tasks, paths, code.
whisper
OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes from tiny (39M params) to large (1550M params). Use for speech-to-text, podcast transcription, or multilingual audio processing. Best for robust, multilingual ASR.
weights-and-biases
W&B: log ML experiments, sweeps, model registry, dashboards.
watchers
Poll RSS, JSON APIs, and GitHub with watermark dedup.
serving-llms-vllm
vLLM: high-throughput LLM serving, OpenAI API, quantization.