用途：HermesFusion 是与模型、提供商无关的编排框架，用多个 LLM 后端运行共识面板。每个面板成员就是一条配置好的 shell 命令（hermes、ollama run、openai chat 或自定义命令），无需托管中间件。两种模式：HF Lite 为 2 个模型并行→裁判→综合，约 4 次调用；HF Heavy 为 3 个模型并行→裁判→综合，约 5 次调用。
主要能力：模型与提供商无关，可混合本地与云端后端；支持交互式或非交互式配置；每轮运行生成 JSON 产物（含各参与者输出、裁判、综合与耗时）；提供配置校验、展示、环境诊断；支持 dry-run 与 JSON 输出；有安全上限（提示体积、子进程输出截断、默认禁止递归调用）。
使用方式：安装 pip install hermesfusion（或从 GitHub 源码安装，需 Python 3.9+，并准备相应模型 CLI/API）。运行 hermesfusion setup 配置提供商与模式，生成 ~/.hermesfusion/config.yaml；用 hermesfusion validate、hermesfusion show、hermesfusion doctor 检查；用 hermesfusion run --mode lite|heavy --prompt 或 --prompt-file 执行，可加 --dry-run 或 --json。
适用场景：代码审查、架构决策、安全审计，以及任何希望在发布前获得多模型共识的任务。限制：需自行提供各模型 CLI/API 与密钥；--prompt-file 仅限允许的沙箱路径；存在超时、输出截断与递归限制；具体收费、价格、平台支持资料暂未提供。