DashScope阿里云百炼:HermesAgent密钥获取方法
本文详解了在阿里云百炼平台中为HermesAgent获取三类关键凭证(API Key、AgentKey及可选RAM AccessKey)的完整流程,厘清了它们各自的用途与配合逻辑——API Key用于身份认证并绑定业务空间,AgentKey(即workspace_id)作为调用HermesAgent工作流所必需的业务空间标识,而RAM AccessKey仅在跨服务集成调试时辅助权限代理;文章手把手指导用户如何登录控制台、精准选择地域与业务空间、配置权限及安全设置,并强调常见误区(如误以为HermesAgent有独立密钥、忽略地域切换或IP白名单限制),帮助开发者快速、安全、合规地完成密钥准备,顺利启用智能体能力。

如果您需要在DashScope阿里云百炼平台中使用HermesAgent相关能力,但尚未获取其所需的密钥,则可能是由于未正确创建或定位对应类型的API凭证。HermesAgent并非独立密钥类型,其调用依赖于百炼平台生成的API Key,并需配合特定业务空间与权限配置。以下是获取适用于HermesAgent调用的密钥的具体步骤:
一、创建百炼API Key(主账号或授权子账号)
该方法适用于拥有主账号权限,或已被授予“API-Key管理”权限的RAM子账号用户。创建的API Key将作为HermesAgent调用的身份凭证,归属业务空间决定其可访问的智能体与工作流资源。
1、登录阿里云控制台,进入阿里云百炼控制台首页。
2、确保右上角地域已切换为实际部署HermesAgent应用所在的地域(如华北2(北京)、新加坡等)。
3、在左侧导航栏点击API Key管理,进入API Key列表页。
4、单击创建API Key按钮,在弹窗中配置以下字段:
5、归属账号:选择主账号(显示为纯数字ID),不建议跨账号授权;若需隔离权限,可选择已授权的RAM子账号。
6、归属业务空间:选择HermesAgent所属的业务空间(例如默认业务空间,或已为HermesAgent单独创建的子业务空间)。
7、权限配置:勾选全部权限;若启用IP白名单,请确保调用方出口IP已加入IPv4/IPv6网段(如0.0.0.0/0)。
8、单击确定后,新API Key即生成;点击右侧复制图标获取完整密钥字符串(格式为sk-xxxxx)。
二、确认并获取AgentKey(用于HermesAgent专属调用)
AgentKey是百炼平台为特定智能体应用(如HermesAgent)分配的业务空间标识符,非独立密钥,但为调用其工作流接口所必需。该值用于构造请求头中的workspace-id或X-DashScope-Workspace-ID字段。
1、返回阿里云百炼控制台首页,点击页面左下角设置图标(齿轮形)。
2、在弹出菜单中选择业务空间详情。
3、在业务空间列表中,找到与HermesAgent绑定的业务空间名称(通常含“hermes”、“agent”等关键词或由管理员命名)。
4、点击该空间右侧的复制ID按钮,获取长度为32位的十六进制字符串,即AgentKey(亦称workspace_id)。
5、该AgentKey需与API Key配合使用,不可单独用于认证。
三、通过RAM用户AccessKey辅助验证(仅限调试与跨服务集成)
当HermesAgent需与阿里云其他服务(如OSS、函数计算FC)联动时,部分底层操作可能依赖RAM用户的AccessKey进行身份代理。此密钥不直接用于HermesAgent HTTP API调用,但可用于服务端签名或权限校验场景。
1、前往RAM访问控制控制台。
2、在左侧导航栏选择身份管理 > 用户,找到已授权操作百炼资源的RAM用户。
3、点击该用户名称,进入用户详情页。
4、在“AccessKey 管理”区域,单击创建AccessKey(若无可用AccessKey)。
5、系统生成AccessKey ID与AccessKey Secret后,立即点击下载CSV文件保存凭证;页面不再显示Secret明文。
6、确认该RAM用户已被授予AliyunBailianFullAccess或自定义策略中包含bailian:InvokeAgent权限。
到这里,我们也就讲完了《DashScope阿里云百炼:HermesAgent密钥获取方法》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于Hermes Agent,HermesAgent的知识点!
程序员跳槽必备:DeepSeek刷题技巧分享
- 上一篇
- 程序员跳槽必备:DeepSeek刷题技巧分享
- 下一篇
- Vidu人物穿越气球房间效果制作教程
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1小时前 |
- Hugging Face Datasets map batched 返回长度不一致时怎么定位
- 213浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1小时前 |
- Hugging Face Datasets flatten 怎么展开嵌套字段并保留特征类型
- 455浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1小时前 |
- Hugging Face Datasets with_format 和 set_format 混用后为什么列类型变了
- 228浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1小时前 | 兼容性 · LiteRT Select TF Ops TFLITE_BUILTINS TensorFlow模型转换 不支持算子
- LiteRT 转换遇到不支持算子时怎么判断是否启用 Select TF Ops
- 226浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1小时前 | 人工智能 · LiteRT SignatureDef 多输入模型 端侧推理
- LiteRT SignatureDef 多输入模型怎么按签名准备推理张量
- 191浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1小时前 |
- Keras 自定义 train_step 怎么让正则损失继续参与梯度
- 343浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1小时前 | 人工智能 · 深度学习 · Keras RaggedTensor keras.Input ragged=True TensorFlow backend 模型保存 load_model 变长序列
- Keras RaggedTensor 输入模型保存后怎么保持变长序列结构
- 250浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1小时前 | 人工智能 · Keras NaN mixed_float16 mixed precision loss scale 输入范围 dtype policy
- Keras mixed_float16 训练出现 NaN 怎么区分 loss scale 和输入范围
- 337浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1小时前 | 人工智能 · 深度学习 · PyTorch strict state_dict load_state_dict module. 前缀 检查点迁移
- PyTorch state_dict 参数名前缀变化后怎么兼容旧检查点
- 436浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1小时前 | 人工智能 · 深度学习 · 内存优化 · 内存 PyTorch 按需加载 mmap checkpoint torch.load map_location state_dict
- PyTorch torch.load 开启 mmap 后为什么读取参数时才占用内存
- 475浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 452次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 520次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 536次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 482次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 304次使用
-
- 本地大模型反复输出同一句话怎么调整生成参数
- 2026-09-06 501浏览
-
- Python 调用大模型时如何用结构化输出校验 JSON:从解析失败到可重试
- 2026-08-29 501浏览
-
- AI写作工具免费版安装教程(含豆包Clawdbot)
- 2026-05-30 501浏览
-
- WPS AI能自动生成PPT吗?输入主题一键制作演示文稿
- 2026-05-27 501浏览
-
- Canva手机闪退解决方法及适配指南
- 2026-05-25 501浏览

