Hermes Agent运维本质：配置驱动、网关反射与演化事务

1. Hermes 不是“升级包”而是 Agent 的持续进化操作系统你有没有遇到过这样的情况刚调通一个 Hermes Agent跑得挺稳结果两天后突然报错unexpected status 502 bad gateway: unknown error, url: http://127.0.0.1:1572或者在 Windows 上部署完hermes agent配置文件改了三遍gateway始终连不上又或者用sudo apt-get update更新系统时顺手敲了hermes update结果提示 command not found——这才意识到Hermes 根本不是 Linux 那套包管理逻辑里的“软件”它压根不走apt或brew流程。这就是当前绝大多数开发者踩的第一个坑把 Hermes 当成一个待安装、待更新的“工具”而不是一套需要被持续编排、动态校准、闭环演进的 Agent 运行时环境。关键词里反复出现的config.yaml、gateway、update其实根本不是操作指令而是三个相互咬合的控制面config.yaml是 Agent 的 DNA 草稿纸gateway是它的神经中枢接口而update不是指版本号跳变而是指 Agent 在真实任务流中对能力、路由、状态的一次次微调与重校准。我去年在金融风控场景落地 Hermes 时团队最初也以为只要下载deepseek hermes官网最新 release 包、解压、./hermes start就完事。结果上线第三天模型推理链路在凌晨两点开始批量返回502 bad gateway日志里只有一句cc switch local proxy failed while handling查遍 Envoy 和 Nginx 文档都找不到对应错误码。后来才发现问题不在网关本身而在config.yaml中agent.execution.timeout设置为 30s而某类长周期反欺诈规则实际耗时达 42s——Agent 主动熔断后gateway 没收到响应直接返回 502。这不是 bug是 Hermes 对“超时即失败”这一契约的严格执行。所以“Hermes 更新与维护”真正的含义是构建一套能让 Agent 在业务流中自主感知偏差、触发重配置、验证新策略、沉淀经验的闭环机制。它不依赖wsl --update那种全量覆盖式升级也不靠xmind 8 update 9那种功能补丁式迭代。它更像给 Agent 装上一套可编程的“代谢系统”摄入新数据update、分解旧逻辑maintain、合成新能力evolve。本文接下来要拆解的就是这套代谢系统的四个核心器官配置驱动层如何避免gateway成为单点故障、状态观测层怎样从502 bad gateway日志里反向定位真实瓶颈、执行编排层为何必须把update操作封装成原子事务、以及演化验证层怎么用hermes rpa smoke test建立可信演进基线。所有内容均基于我们实操过的 7 个生产级 Hermes Agent 项目包括hermes agent万神殿这类多智能体协同架构也涵盖window系统如何部署hermes智能体比较合适这类边缘场景。如果你正被agent execution terminated due to error.卡住或纠结linux中update和upgrade有什么区别是否适用于 Hermes那这篇就是为你写的实战手册。2. config.yaml 不是静态配置文件而是 Agent 的实时决策协议很多开发者把config.yaml当成 Nginx 或 Redis 的配置文件——改完savesystemctl restart hermes就生效。这是 Hermes 维护中最危险的认知偏差。Hermes 的config.yaml实质是一份运行时决策协议它定义的不是“启动参数”而是 Agent 在每次任务执行前如何动态协商能力边界、路由路径、容错策略和状态快照方式。一旦把它当作一次性加载的静态文本就会陷入oracle 多表关联update那样的复杂性陷阱表面看只是字段修改实则牵一发而动全身。我们曾在线上环境遇到一个典型案例某电商推荐 Agent 的config.yaml中gateway.endpoint指向的是http://prod-gateway.internal:8080而agent.retry.max_attempts设为 3。某次发布后网关集群因负载过高触发自动扩缩容IP 列表变更但 DNS 缓存未及时刷新。Agent 在首次请求失败后按协议重试两次第三次仍连不上原 IP于是触发agent.fallback.strategy: fail_fast整个推荐链路直接降级。运维同学第一反应是hermes restart结果重启后config.yaml重新加载DNS 缓存强制刷新问题消失——但这只是掩盖了协议缺陷gateway.endpoint应该是服务发现地址如consul://hermes-gateway而非硬编码 IPretry策略应绑定到具体 endpoint而非全局生效。真正安全的config.yaml结构必须包含四个动态锚点2.1 网关发现协议告别硬编码 endpointgateway: # ❌ 错误示范硬编码地址无法应对弹性伸缩 # endpoint: http://127.0.0.1:1572 # ✅ 正确实践声明式服务发现 discovery: type: consul # 支持 consul / etcd / k8s service address: http://consul-server:8500 service_name: hermes-gateway health_check: passing # 只选取健康实例 # fallback_endpoint: http://backup-gateway:1572 # 仅当 discovery 完全失效时启用这里的关键是discovery.type。我们实测过在 Kubernetes 环境下若将type设为k8sHermes 会自动监听Service的 Endpoints 变更事件当 gateway Pod 重建时Agent 会在 3 秒内完成路由切换全程无502 bad gateway。而用consul时需确保consul-template已注入 Agent 容器否则discovery会退化为轮询查询延迟达 15 秒以上。提示fallback_endpoint不是兜底方案而是熔断开关。我们线上设置其超时时间为 500ms且仅允许每分钟最多触发 3 次。超过阈值则主动上报agent.health.status: degraded触发告警而非静默降级。2.2 执行上下文隔离避免 update 时的配置污染另一个高频陷阱是update操作引发的配置污染。比如开发人员执行hermes update --config new-config.yaml本意是更新某个 Agent 的专属配置但若new-config.yaml中遗漏了agent.runtime.env字段Hermes 默认会继承上一版配置——这导致新 Agent 在非预期环境中运行如 prod 环境用了 dev 的 API Key。安全做法是强制声明上下文作用域# config.yaml - 必须显式声明 scope scope: recommendation-v2 # 唯一标识符用于配置版本隔离 agent: name: product-recommender version: 2.3.1 # 语义化版本用于灰度发布 runtime: env: prod # 显式指定环境禁止继承 memory_limit_mb: 2048 cpu_shares: 1024 # 其他字段...Hermes 启动时会校验scope字段若本地已存在同名scope的运行实例则拒绝启动除非携带--force参数。这相当于给每个 Agent 配置加了一把锁update操作本质是“解锁-替换-上锁”的原子过程。我们在 CI/CD 流程中将hermes update封装为 Jenkins Pipeline Step第一步就是hermes config validate --scope ${SCOPE}校验通过才执行后续部署。2.3 状态快照策略让 update 可回滚、可审计config.yaml中最易被忽略的是state.snapshot部分。很多人以为 Agent 状态只存在内存里update就是重载代码。但 Hermes 的设计哲学是“状态即资产”每次update都应生成可追溯的状态快照。state: snapshot: enabled: true strategy: on_config_change # 支持 on_config_change / on_error / on_schedule storage: type: s3 bucket: hermes-state-backup region: cn-north-1 prefix: snapshots/${scope}/${timestamp} retention_days: 30这个配置带来的实际价值是当某次update导致agent execution terminated due to error.我们无需翻日志猜原因直接从 S3 下载前一版快照用hermes state restore --snapshot s3://.../v2.3.0-20240520T142200Z回滚30 秒内恢复服务。更重要的是快照包含完整的runtime.metricsCPU/内存/队列深度和gateway.latency.p95能精准对比出是哪项指标突变引发故障——比如我们曾发现p95从 120ms 涨到 890ms根源是config.yaml中agent.cache.ttl_seconds从 300 错写为 30导致缓存击穿。注意state.snapshot.storage.type若设为local必须挂载持久化卷且路径需在hermes用户有写权限。我们吃过亏在 WSL 环境下默认/tmp是 tmpfs快照写入后重启即丢失导致restore失败。解决方案是显式指定storage.path: /mnt/hermes-snapshots并提前mkdir -p /mnt/hermes-snapshots chmod 755 /mnt/hermes-snapshots。2.4 动态能力注册使 update 成为能力热插拔最后config.yaml的灵魂在于capabilities块。这才是 Hermes 区别于普通 Agent 框架的核心——它允许update操作不重启 Agent就能增删能力模块。capabilities: - id: image-generation type: llm model: deepseek-v4-pro # 注意此处非模型 catalog 名而是 registry 别名 endpoint: http://llm-service:8000/v1/chat/completions timeout_ms: 15000 retry: max_attempts: 2 backoff_ms: 1000 - id: data-validation type: rule-engine ruleset: ecommerce-v3 cache_ttl_seconds: 600关键点在于model字段。deepseek-v4-pro这个字符串实际指向 Hermes 内部的 Model Registry。当你执行hermes model register --name deepseek-v4-pro --endpoint http://new-llm:8000Registry 就会更新映射。此时只要config.yaml中capabilities的id不变Agent 会在下次任务调度时自动加载新 endpoint实现能力热替换。我们用这套机制在黑色星期五流量高峰前将image-generation能力从deepseek-v3平滑切换到deepseek-v4-pro零请求丢失。总结下来一份生产级config.yaml必须满足服务发现可弹性、上下文作用域可隔离、状态快照可回滚、能力注册可热插拔。它不是启动脚本而是 Agent 的“宪法”。每一次hermes update本质上都是对这份宪法的修订动议必须经过validate→snapshot→apply→verify的完整流程而非简单地cp new-config.yaml old-config.yaml。3. Gateway 不是代理层而是 Agent 的神经反射弧看到unexpected status 502 bad gateway: cc switch local proxy failed while handling这类错误90% 的开发者第一反应是去查 Envoy 或 Nginx 配置。但 Hermes 的gateway根本不是传统意义上的反向代理它是 Agent 架构中的神经反射弧——负责将外部请求转化为内部动作指令并将执行结果以标准化神经信号反馈回来。502错误在这里往往不是网络不通而是反射弧的某个环节出现了信号失真或传导阻滞。我们曾为某政务热线项目部署hermes agent要求支持语音转文字 政策库检索 智能回复三步联动。初期gateway频繁报502 bad gateway日志显示cc switch local proxy failed while handling。排查时发现Envoy 配置完全正常curl http://localhost:1572/health返回 200但业务请求必 502。最终定位到gateway在处理语音转文字请求时会先调用 ASR 服务拿到文本后再根据文本内容动态选择政策库检索策略如“医保报销”走 A 路由“户籍迁移”走 B 路由。而cc switch local proxy failed中的cc其实是 Hermes 内部的Capability Chooser模块。它失败的原因是config.yaml中capability.chooser.policy设置为weighted_round_robin但当时只注册了一个政策库服务权重计算崩溃导致整个反射弧中断。这就揭示了 Hermesgateway的本质它是一个策略驱动的指令翻译器。输入是 HTTP 请求如POST /v1/ask输出是 Agent 内部的ActionPlan如[{capability: asr, input: ...}, {capability: policy-search, input: ...}]。中间的cc switch就是把原始请求“翻译”成可执行动作序列的过程。因此502错误的根因90% 出现在这个翻译环节而非网络传输层。3.1 解析 gateway 日志从 502 中提取反射弧诊断码Hermesgateway的日志格式高度结构化但默认级别太低看不到关键诊断信息。必须调整log.level并启用debug.trace# 启动时添加调试参数 hermes start --gateway.log-level debug --gateway.trace.enabled true此时502错误日志会包含类似内容[ERROR] gateway.cc.switch - CapabilityChooser failed for request_idabc123 reasonNO_CAPABILITY_MATCHED context{intent:housing_subsidy,location:shanghai,user_type:retiree} available_capabilities[asr,policy-search-sh,policy-search-beijing]看懂这段日志就等于拿到了反射弧的脑电图。reasonNO_CAPABILITY_MATCHED表明意图识别失败context是输入特征available_capabilities是当前可用能力池。上面的例子中用户问的是上海住房补贴但policy-search-sh能力模块的metadata.tags里缺少subsidy标签导致匹配失败。解决方案不是重启 gateway而是更新能力元数据# 在 capability 的 registry 配置中 - id: policy-search-sh metadata: tags: [housing, subsidy, shanghai] # 补充 subsidy 标签 version: 1.2.0然后执行hermes capability update --id policy-search-sh --config sh-policy-cap.yaml。整个过程无需重启 Agentgateway会在 2 秒内加载新元数据反射弧立即恢复。提示gateway.trace.enabled会产生大量日志生产环境建议仅在问题时段开启并配合--gateway.trace.sampling-rate 0.1降低开销。我们线上用 Loki Grafana 建立了gateway.trace专用看板按reason字段聚合NO_CAPABILITY_MATCHED和CAPABILITY_TIMEOUT占比最高这两类问题占所有502的 78%。3.2 gateway 配置的三大反模式与破局点很多gateway故障源于配置反模式。以下是我们在 7 个项目中总结出的三大高频反模式及破解方法反模式一单点 gateway 配置无视 Agent 弹性典型表现config.yaml中gateway.endpoint写死http://gateway-primary:1572没配 backup也没做健康检查。破局点采用 gateway mesh 架构gateway: mesh: enabled: true nodes: - endpoint: http://gateway-a:1572 weight: 50 health_check: http://gateway-a:1572/health - endpoint: http://gateway-b:1572 weight: 50 health_check: http://gateway-b:1572/health strategy: least_connections # 而非 round_robinmesh模式下Hermes Agent 会定期探测各节点健康状态并根据连接数动态分配请求。当gateway-a因 GC 暂停响应时health_check在 3 秒内标记其为unhealthy流量自动切到gateway-b502错误归零。我们测试过在单节点故障场景下mesh模式比单点配置的平均恢复时间快 12.7 倍。反模式二gateway 超时与 Agent 超时不协同常见错误gateway.timeout_ms: 10000但agent.execution.timeout: 30000。结果 gateway 等不及先返回502而 Agent 其实还在执行。破局点建立超时传递链gateway: timeout_ms: 25000 # 必须 agent.execution.timeout # 启用超时透传 timeout_propagation: enabled: true header: X-Hermes-Timeout-Ms agent: execution: timeout: 30000 # 关键让 capability 调用继承 gateway 超时 inherit_gateway_timeout: true开启timeout_propagation后gateway 会把X-Hermes-Timeout-Ms: 25000注入每个 downstream 请求头。ASR 服务或政策库服务收到后会据此设置自身处理时限避免 gateway 等待时 Agent 仍在盲跑。反模式三gateway 日志与 Agent 日志割裂运维时发现502却无法关联到具体是哪个 capability 执行失败因为 gateway 日志只记录 HTTP 层Agent 日志只记录能力层。破局点统一 trace-id 贯穿全链路# config.yaml 全局启用 tracing: enabled: true provider: jaeger endpoint: http://jaeger-collector:14268/api/traces # 关键gateway 与 agent 共享同一 trace-id 生成器 trace_id_generator: request_id_based启用后一个请求的完整链路在 Jaeger 中呈现为[Gateway] POST /v1/ask → [ASR] transcribe → [Policy] search → [LLM] generate点击任意节点都能看到request_idabc123且gateway日志中的reasonCAPABILITY_TIMEOUT与ASR日志中的duration_ms28400完全对应故障定位时间从小时级降到分钟级。3.3 Windows 部署 gateway 的特殊适配window系统如何部署hermes智能体比较合适是个高频问题。Windows 上部署gateway的最大挑战是进程模型差异Linux 的fork机制让 Hermes 能轻松派生子进程执行 capability而 Windows 的CreateProcess开销大且502 bad gateway错误常源于cc switch时的句柄泄漏。我们的实测方案是在 Windows 上gateway 必须运行于 WSL2 环境而非原生 Windows。原因有三网络栈兼容性WSL2 使用 Linux 内核网络栈gateway的epoll事件驱动模型能满速运行原生 Windows 用IOCPHermes 未做深度适配cc switch延迟高达 200ms。文件系统性能gateway需频繁读写config.yaml和state快照WSL2 的 ext4 文件系统比 Windows NTFS 快 3.2 倍实测hermes state save耗时。端口绑定稳定性Windows 的netsh interface portproxy易冲突而 WSL2 的localhost直接映射http://localhost:1572永远可达。部署步骤精简为# 1. 启用 WSL2 wsl --install # 2. 安装 Ubuntu 22.04 wsl --install -d Ubuntu-22.04 # 3. 在 WSL 中部署 gateway非 Windows CMD ubuntu2204DESKTOP:~$ curl -O https://hermes-release.example.com/hermes-2.4.0-amd64.tar.gz ubuntu2204DESKTOP:~$ tar -xzf hermes-2.4.0-amd64.tar.gz ubuntu2204DESKTOP:~$ cd hermes ./hermes gateway start --config /mnt/c/Users/xxx/config.yaml # 4. Windows 应用通过 http://localhost:1572 访问WSL2 自动端口映射这样部署后unexpected status 502 bad gateway: unknown error的发生率从每周 5 次降至每月 0.2 次。关键不是“能不能在 Windows 跑”而是“在哪一层跑最稳”。4. Update 不是命令而是 Agent 的演化事务引擎把hermes update当成apt-get update那样的命令是 Hermes 维护中最大的认知陷阱。apt-get update只是刷新包索引hermes update却是一个跨组件、带状态、需验证的演化事务。它涉及config.yaml加载、gateway路由重编排、capability热替换、state快照生成、health自检五个原子操作缺一不可。任何一步失败整个事务必须回滚否则 Agent 就会进入“半进化”状态——既不是旧版也不是新版而是逻辑撕裂的怪物。我们曾在线上遭遇一次经典事故某次hermes update --config new.yaml执行到 80%state.snapshot因磁盘满失败但config.yaml已被覆盖gateway路由已重载。结果 Agent 启动后config读取新配置state却加载失败health check报CRITICAL但gateway仍转发请求导致部分请求成功、部分请求502监控曲线呈锯齿状排查耗时 6 小时。根本原因在于Hermes 默认的update不是原子事务。它需要手动开启--transactional模式并配合预检脚本4.1 构建可验证的 update 事务流一个安全的update流程必须包含 Pre-Check、Apply、Verify、Rollback 四个阶段。我们将其封装为hermes-update.sh脚本#!/bin/bash # hermes-update.sh CONFIG_PATH$1 TRANSACTION_ID$(date %s%N | cut -c1-13) echo [INFO] Starting transaction $TRANSACTION_ID # Phase 1: Pre-Check echo [PHASE 1] Pre-check... if ! hermes config validate --config $CONFIG_PATH; then echo [ERROR] Config validation failed exit 1 fi if ! hermes gateway health --endpoint http://localhost:1572; then echo [ERROR] Gateway unhealthy exit 1 fi DISK_FREE$(df /mnt/hermes-state | awk NR2 {print $4}) if [ $DISK_FREE -lt 1048576 ]; then # 1GB echo [ERROR] Insufficient disk space for snapshot exit 1 fi # Phase 2: Apply (atomic) echo [PHASE 2] Applying update... hermes update --config $CONFIG_PATH --transactional --transaction-id $TRANSACTION_ID # Phase 3: Verify echo [PHASE 3] Verifying... if ! hermes health check --critical-only; then echo [ERROR] Health check failed, rolling back... hermes update rollback --transaction-id $TRANSACTION_ID exit 1 fi # Phase 4: Post-Verify (business logic) echo [PHASE 4] Business verification... if ! curl -s -f http://localhost:1572/v1/health | jq -e .status ok; then echo [ERROR] Gateway health check failed hermes update rollback --transaction-id $TRANSACTION_ID exit 1 fi echo [SUCCESS] Transaction $TRANSACTION_ID completed这个脚本的核心是--transactional参数。它告诉 Hermes本次update必须作为一个整体提交或回滚。Hermes 会在/var/lib/hermes/transactions/下创建$TRANSACTION_ID目录存放本次操作的所有中间状态如临时 config、快照备份、路由快照。若Verify阶段失败rollback命令会精确还原到事务前状态包括config.yaml内容、gateway路由表、state快照指针。注意--transactional模式会略微增加update耗时约 15%但换来的是 100% 的可预测性。我们在 CI/CD 中强制启用任何未通过hermes-update.sh的部署Jenkins 会直接拒绝合并。4.2 Update 中的 capability 热替换从 deepseek hermes 到 deepseek-v4-pro 的平滑跃迁deepseek hermes官网和deepseek-v4-pro的热度反映出开发者对模型升级的迫切需求。但直接hermes model update --name deepseek-v4-pro是危险的——新模型可能改变输入 schema如messages字段结构导致旧capability解析失败引发agent execution terminated due to error.。安全的热替换必须遵循“双模并行、渐进切流”原则步骤一注册新模型但不启用hermes model register \ --name deepseek-v4-pro \ --endpoint http://new-llm:8000 \ --schema-version v2 \ --compatibility v3 # 声明兼容 v3 schema--compatibility v3是关键它让 Hermes 知道此模型可接受 v3 输入输出也兼容 v3。Hermes 会自动注入 schema 转换中间件。步骤二在 config.yaml 中声明能力版本策略capabilities: - id: llm-response type: llm model: deepseek-v4-pro # 新模型 version_policy: strategy: canary traffic_percent: 5 # 先 5% 流量 success_threshold: 99.5 # p95 延迟 200ms 且成功率 99.5% metrics: - latency.p95 - success.rateversion_policy.strategy: canary告诉 Hermes此 capability 的新版本只接收 5% 的流量并持续监控latency.p95和success.rate。若连续 5 分钟达标则自动提升至 10%依此类推。步骤三用 hermes rpa smoke test 验证业务逻辑hermes rpa smoke test不是单元测试而是端到端的业务冒烟测试。它模拟真实用户请求验证从gateway接入到capability执行再到response返回的全链路# 运行冒烟测试指定 capability ID hermes rpa smoke test \ --capability llm-response \ --test-case-file /path/to/smoke-cases.json \ --timeout 30s # smoke-cases.json 示例 [ { name: simple-question, input: {messages: [{role: user, content: 今天天气怎么样}]}, expected_output_schema: {answer: string, confidence: number}, assertions: [ output.answer.length 10, output.confidence 0.8 ] } ]只有smoke test全部通过canary流量才会提升。我们线上用这套流程将deepseek-v3升级到deepseek-v4-pro耗时 47 分钟零业务影响。而粗暴的model update平均导致 3.2 分钟的服务降级。4.3 Update 的灰度发布基于 scope 的金丝雀发布hermes agent万神殿这类多 Agent 架构要求update必须支持细粒度灰度。不能所有 Agent 同时升级而要按scope逐批推进。Hermes 的scope机制天然支持此场景。我们构建了基于 scope 的发布流水线# 1. 为新版本创建 scope hermes scope create --name recommendation-v2-beta --from recommendation-v2 # 2. 更新 beta scope 的 config hermes update --scope recommendation-v2-beta --config new-config.yaml # 3. 将 10% 的流量路由到 beta scope hermes gateway route set \ --route recommendation \ --target-scopes recommendation-v2,recommendation-v2-beta \ --weights 90,10 # 4. 监控 beta scope 的 metrics hermes metrics query \ --scope recommendation-v2-beta \ --metrics latency.p95,success.rate,error.countgateway route set命令会更新gateway的路由表将recommendation前缀的请求按权重分发到两个 scope。metrics query则实时拉取 beta scope 的关键指标。当error.count连续 5 分钟为 0且latency.p95稳定在 150ms 以下就执行hermes gateway route set \ --route recommendation \ --target-scopes recommendation-v2-beta \ --weights 100至此recommendation-v2-beta成为正式版本recommendation-v2自动下线。整个过程无需重启任何组件update真正成为一次无声的进化。5. 演化验证用 hermes rpa smoke test 构建可信演进基线hermes rpa smoke test这个命令在热搜词中反复出现却极少被正确理解。它不是简单的“ping 一下服务是否活着”而是 Hermes 演化体系中的可信基线校验器。每一次update无论多小的配置变更都必须通过smoke test的验证否则演化就失去了可信度。没有smoke test的update就像没有刹车的汽车——跑得再快也随时可能失控。我们曾为某银行信贷审批 Agent 做过一次压力测试将config.yaml中agent.cache.ttl_seconds从 300 改为 600看似只是延长缓存时间但smoke test却捕获到一个致命问题——新配置下gateway的rate_limit规则因缓存命中率升高而失效导致瞬时并发请求激增 300%触发下游风控服务的熔断。若没有smoke test这个问题会在上线后 2 小时才暴露造成数千笔贷款审批失败。smoke test的威力在于它用真实业务场景作为探针穿透所有抽象层直击演化效果。它不关心代码是否编译通过只关心“用户的问题是否得到正确回答”、“政策库是否返回准确条款”、“图像生成是否符合合规要求”。这才是 Agent 演化的终极检验标准。5.1 Smoke Test 的三层验证架构一个健壮的smoke test套件必须覆盖 Protocol、Logic、Business 三层第一层Protocol 层验证 —— 确保 gateway 接口契约不变这是最基础的验证检查 HTTP 状态码、响应头、JSON Schema 是否符合预期{ name: protocol-check, input: { method: POST, url: /v1/ask, headers: {Content-Type: application/json}, body: {query: 你好} }, expected: { status_code: 200, headers: {Content-Type: application/json}, schema: { type: object, properties: { answer: {type: string}, trace_id: {type: string} }, required: [answer, trace_id] } } }