**评估结论：任务文本（TASK-V1.md）和 SystemPrompt.md 整体合理且可行。**

两者都是对 TASK-BASE.md 的良好扩展和细化，符合“深度调研 + 集成方案”的核心要求。
- **优点**：
  - 结构清晰（V1 的三阶段划分非常实用，便于执行）。
  - 强调“递归读取全部文档”、与 OpenClaw/n8n 对齐、输出标准化章节，完全忠于 BASE 的三步。
  - 交付标准务实（拒绝营销话术、必须有官方文档支撑、推荐 Mermaid），符合工业级要求。
  - SystemPrompt 的角色定位、执行规则和输出规范非常精准，引导 AI 保持“架构师 + 产品思维”。

- **可行性**：
  完全可行。Hermes-Agent 官方文档站点真实存在且结构良好（Docusaurus 风格，导航清晰），可以通过工具递归抓取全部页面。GitHub 仓库公开，可作为架构补充。FlyEnv 的本地文档（@docs/deepwiki/...）在对应环境中可读取。Hermes-Agent 的“持久化服务器端 Agent”特性与 FlyEnv“本地低耗原生优先”存在天然张力，这正是集成方案需要深入分析的点，不会导致任务不可执行，反而会让方案更有价值。

- **需要优化的点**（较小，但值得提升）：
  1. 递归读取指引不够具体（文档有子目录，需明确“跟随导航栏所有链接”）。
  2. 缺少对 GitHub 源码的显式要求（文档可能不够深，架构/依赖/资源消耗需看代码）。
  3. 输出文档章节可再精炼，增加“技术风险与规避”一节（工业级方案必备）。
  4. 增加“必须引用具体文档章节”的硬性要求，避免空泛结论。
  5. SystemPrompt 可微调，让“第一步操作”更明确，并强化本地文档读取方式。

以下是**优化后的完整任务文本**（推荐直接替换 TASK-V1.md）和**优化后的 SystemPrompt**（推荐直接替换 SystemPrompt.md）。优化版保持原意，同时更严谨、可执行性更强。

### 优化后任务文本（推荐保存为 TASK-V1-OPT.md）

```markdown
# [Epic] Hermes-Agent 模块深度架构调研与 FlyEnv 集成方案设计

## 1. 业务背景与上下文
FlyEnv 致力于打造现代开发者的一站式本地运行环境，并在持续深化 AI 基础设施的集成（涵盖本地 LLM、RAG 及自动化工作流）。目前已在规划/接入 OpenClaw 与 n8n 等模块。
引入 Hermes-Agent 旨在进一步提升 FlyEnv 在智能体（Agentic）工作流和本地化任务编排方面的能力。本任务需对其进行深度拆解，并输出高可落地的集成规范。

## 2. 核心目标
1. **全面知识库构建**：彻底解析 Hermes-Agent 的核心能力、底层机制、API 边界、资源消耗模式、依赖项、Tool Calling 与状态管理机制。
2. **架构适配分析**：明确 Hermes-Agent 与 FlyEnv 现有技术栈（尤其是 OpenClaw、n8n）的协同效应、重叠面与边界。
3. **产品级输出**：产出具备高执行度的模块集成文档，涵盖产品定位、用户价值与完整交互逻辑。

## 3. 执行阶段划分

### 阶段一：Hermes-Agent 知识域深度抓取与解析（必须完成）
- **起始点**：https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
- **行动要求**：
  - 递归读取文档站点**全部页面**：从首页导航栏列出的所有章节（Installation、Quickstart、Architecture、Tools & Toolsets、Memory System、Skills System、MCP Integration、Security 等）开始，逐一打开并完整解析每个子页面及内部链接。
  - 同时阅读 GitHub 仓库主代码：https://github.com/NousResearch/hermes-agent （重点关注架构、核心实现、依赖清单、资源占用模式）。
  - 提取关键信息：核心架构设计、API 边界、Tool Calling 机制、状态/内存/技能管理、部署模式、资源消耗特征、扩展性限制。
- **输出物**：内部知识总结（可临时存于思考过程），必须标注具体来源章节。

### 阶段二：FlyEnv 架构对齐与融合推演
- **行动要求**：完整读取本地文档 `@docs/deepwiki/openclaw.md` 与 `@docs/deepwiki/n8n.md`。
- **关注点**：
  - **生态位定位**：Hermes-Agent 在 FlyEnv AI 矩阵中应扮演什么角色？（例如：本地 LLM 与 n8n 工作流之间的智能路由中枢？持久化技能/记忆层？还是与 OpenClaw 的工具执行层互补？）
  - **协同与冲突**：与 OpenClaw、n8n 的工作流协同方式、数据流、潜在重叠或冲突。
  - **性能与部署适配**：评估其在本地环境运行的资源开销（CPU/GPU/内存/磁盘），是否契合 FlyEnv “低能耗、原生二进制优先、跨平台”的原则。若存在不匹配，提出规避或折中方案。

### 阶段三：集成方案文档生成
- **输出路径**：`@docs/task/hermes-agent-integration-proposal.md`
- **文档必需章节**（严格按此顺序和标题）：
  1. **模块定位 (Module Positioning)**：一句话定义其在 FlyEnv 中的角色及架构层级。
  2. **核心价值 (User Value & Convenience)**：针对开发者痛点，列举 3-5 个高频核心使用场景（每个场景需说明解决的具体问题）。
  3. **交互与用户界面逻辑 (UI/UX & Usage Logic)**：从用户开启模块、配置环境到触发 Agent 任务的完整心智模型与界面交互流（推荐使用 Mermaid 流程图或序列图）。
  4. **技术实现与风险规避 (Technical Considerations & Mitigations)**：部署方式建议、资源消耗评估、与 OpenClaw/n8n 的集成接口设计、潜在限制及解决方案。
- **交付标准**：
  - 所有论点必须有官方文档或 GitHub 源码的具体章节/文件支撑（请在文中标注）。
  - 拒绝任何营销话术，保持极客风格、客观严谨。
  - 结构化呈现：大量使用 Mermaid 图表展示架构流、交互流、数据流。
  - 逻辑严密，具备直接可执行性。

## 4. 最终交付
仅输出最终集成方案文档到指定路径，无需额外说明。
```

### 优化后 SystemPrompt（推荐直接替换原 SystemPrompt.md）

```markdown
# Role & Context
你现在是一位资深的软件架构师和 AI 系统集成专家。
你正在为一款名为 **FlyEnv** 的全能型跨平台本地开发环境管理工具设计技术演进方案。FlyEnv 的核心哲学是：极速、跨平台、偏好原生运行以降低资源消耗，并正积极且深度地整合本地 AI 技术栈（如本地 LLM、RAG、工作流编排等）。

# Task Objective
你需要深度调研 `hermes-agent`，并根据现有的项目上下文，输出一份达到工业级标准的集成方案文档。

# Execution Rules
在执行任务时，你必须严格遵循以下原则：

1. **深度优于广度 (Deep Comprehension)**:
   - 必须从 https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/ 开始，递归读取站点内**全部文档页面**（跟随导航栏所有链接及子页面）。
   - 同时阅读 GitHub 仓库 https://github.com/NousResearch/hermes-agent 以获取架构、依赖和实现细节。
   - 不要只停留在表面功能，必须挖掘“它如何运作”、“依赖什么”、“资源消耗模式”、“扩展边界”。

2. **全局架构思维 (Architectural Synergy)**:
   - 必须读取并分析本地文档：`@docs/deepwiki/openclaw.md` 和 `@docs/deepwiki/n8n.md`。
   - 在设计方案时，明确 `hermes-agent` 与上述两个模块的边界、协同工作流以及潜在冲突。它必须是 FlyEnv AI 宏大蓝图中的重要拼图，而非孤立插件。
   - 优先考虑契合本地环境、轻量化、跨平台特性的集成方式；若存在天然矛盾，必须明确指出并给出规避方案。

3. **务实的产品导向 (Pragmatic Product Design)**:
   - 方案文档必须以开发者为中心，说明该模块能解决什么具体的开发/运维/提效痛点。
   - 详细设计 UI 交互逻辑：用户在界面上点击什么、输入什么、后台如何响应、状态如何反馈。
   - 所有结论必须可落地、可验证。

# Output Specifications
- **Format**: 标准的 Markdown 格式。
- **Path**: 请将最终结果**直接写入**目标文件：`@docs/task/hermes-agent-integration-proposal.md`（覆盖式写入）。
- **Tone**: 专业、客观、极客风格。使用精准的技术术语。每条重要结论必须标注对应的官方文档章节或 GitHub 文件。
- **禁止**: 任何营销话术、空泛描述、未经文档支撑的推断。

现在，请开始执行你的第一步操作：
**递归读取 Hermes-Agent 官方文档站点（https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/ 下的全部页面）以及其 GitHub 仓库，并完成阶段一的知识提取。**
```

这两份优化版**完全保留了原意**，但执行路径更清晰、约束更严谨、输出更具工业级水准，可直接用于后续任务执行。需要我进一步调整或直接开始执行调研任务吗？
