Os chatbots tradicionais limitam-se a conversar — não conseguem realizar ações reais no teu computador. Imagina ter um assistente inteligente que não só compreende as tuas instruções, mas que também executa scripts em Python, manipula ficheiros locais e interage com APIs externas de forma totalmente autónoma. Criar o teu próprio agente de IA é muito mais simples do que parece, especialmente quando combinamos a flexibilidade de programação do Python com o ecossistema do Hermes Agent.
O que é um Agente de IA com Ferramentas?
Diferente de um modelo de linguagem comum (LLM) que apenas responde a perguntas com base no seu treino, um Agente de IA consegue interagir com o mundo real através de ferramentas. No nosso caso, o Hermes Agent funciona como o "cérebro" que toma decisões e coordena as tarefas, enquanto o Python fornece os "músculos" (as ferramentas) para ler ficheiros, executar comandos no terminal e processar dados locais.
Passo 1: Preparar o Ambiente e Instalar o Hermes Agent
Antes de começarmos a programar, precisamos de garantir que temos o Python instalado na nossa máquina e o Hermes Agent configurado globalmente no sistema.
Se ainda não tens o Python, podes descarregá-lo diretamente do site oficial em python.org. Com o Python pronto, instala o Hermes Agent utilizando o comando oficial para o teu sistema operativo:
No macOS ou Linux:
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bashNo Windows (via PowerShell como Administrador):
iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)Estes comandos instalam a interface de linha de comandos (CLI) do Hermes Agent de forma global, permitindo-te gerir skills e interagir com agentes diretamente a partir do terminal.
Passo 2: Construir o Script Python (A nossa Ferramenta)
Vamos criar uma ferramenta prática em Python: um script que analisa um ficheiro de texto local, procura por uma palavra-chave específica e devolve um resumo detalhado em formato JSON. Cria um ficheiro chamado analisador.py e adiciona o código abaixo:
import sys
import json
import os
def analisar_ficheiro(caminho_ficheiro, palavra_chave):
if not os.path.exists(caminho_ficheiro):
return {"erro": f"O ficheiro '{caminho_ficheiro}' nao existe."}
try:
with open(caminho_ficheiro, 'r', encoding='utf-8') as f:
conteudo = f.read()
contagem = conteudo.lower().count(palavra_chave.lower())
total_palavras = len(conteudo.split())
return {
"sucesso": True,
"ficheiro": caminho_ficheiro,
"palavra_chave": palavra_chave,
"ocorrencias": contagem,
"total_palavras": total_palavras,
"tamanho_caracteres": len(conteudo)
}
except Exception as e:
return {"erro": str(e)}
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 3:
print(json.dumps({"erro": "Argumentos insuficientes. Uso: python3 analisador.py <caminho> <palavra>"}))
sys.exit(1)
caminho = sys.argv[1]
palavra = sys.argv[2]
resultado = analisar_ficheiro(caminho, palavra)
print(json.dumps(resultado, indent=2))O que faz este código? Ele recebe dois argumentos via terminal (o caminho de um ficheiro e uma palavra-chave), abre o ficheiro de forma segura, faz a contagem de palavras e imprime um objeto JSON estruturado. Este formato JSON é ideal para que o Hermes Agent consiga ler e interpretar os dados de forma precisa.
Passo 3: Criar a Skill do Hermes Agent (SKILL.md)
Agora que temos o nosso script Python funcional, precisamos de explicar ao Hermes Agent como e quando deve utilizá-lo. No Hermes, as regras e instruções de ferramentas são escritas num ficheiro especial chamado SKILL.md, que combina metadados em YAML com instruções em Markdown.
Cria uma pasta chamada analisador-documentos dentro do diretório de skills do Hermes (geralmente localizado em ~/.hermes/skills/) e adiciona lá os ficheiros SKILL.md e analisador.py (copia o script do Passo 2 para dentro desta pasta) com a seguinte estrutura oficial:
---
name: analisador-documentos
description: Analisa ficheiros de texto locais para contar ocorrencias de palavras-chave usando um script Python.
author: MarctechJA
version: "1.0"
platforms:
- macos
- linux
- windows
metadata:
hermes:
tags: [automacao, python, analise]
---
# analisador-documentos
Esta skill permite ao Hermes Agent executar um script Python local para analisar documentos de texto de forma automatizada.
## When to Use
Usa esta skill sempre que o utilizador pedir para contar palavras, analisar o conteudo de um ficheiro de texto especifico ou procurar termos dentro de um documento local.
## Instruções
1. Identifica o caminho do ficheiro fornecido pelo utilizador e a palavra-chave a pesquisar.
2. Executa o script Python local com o comando: `python3 analisador.py ` (o script encontra-se na mesma pasta da skill, em ~/.hermes/skills/analisador-documentos/analisador.py).
3. Le o output em formato JSON gerado pelo script.
4. Apresenta um resumo claro, amigavel e estruturado para o utilizador com os resultados obtidos.
## Critérios de conclusão
- O script Python foi executado com sucesso e retornou dados validos.
- O resultado JSON foi interpretado e traduzido numa resposta legivel em portugues. Este ficheiro SKILL.md define o contrato entre o modelo de IA e o teu sistema operativo. O Hermes Agent lê estas instruções em tempo de execução e compreende perfeitamente como invocar o teu script Python.
Passo 4: Validar e Executar o teu Agente de IA
Com a skill colocada na pasta de skills do Hermes, podes verificar se ela foi reconhecida corretamente pelo sistema listando todas as ferramentas disponíveis no teu terminal:
hermes skills listAgora, podes iniciar um chat interativo diretamente com o teu novo agente de IA focado em análise de documentos executando o seguinte comando:
hermes chat -s analisador-documentosDurante a sessão de chat, podes dar ordens naturais como: "Analisa o ficheiro relatorio_vendas.txt e diz-me quantas vezes aparece a palavra 'lucro'". O Hermes Agent irá ler a tua instrução, mapear para a skill configurada, executar o script Python em segundo plano e apresentar-te a resposta final formatada de forma inteligente!
Conclusão
Ao integrar scripts simples em Python com o Hermes Agent, abres as portas para um mundo infinito de automações personalizadas. Podes expandir este exemplo para ler bases de dados SQL, interagir com APIs de marketing, enviar e-mails automatizados ou gerir ficheiros do teu sistema — tudo controlado por linguagem natural através de IA local ou na cloud.
Se queres dominar por completo a criação de agentes inteligentes, configurar múltiplos providers (OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama) e aprender a desenhar equipas inteiras de agentes autónomos a colaborar entre si, precisas de dar o próximo passo.
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