AIPress.com.cn報道
還在只盯著龍蝦看嗎，那你已經落伍了。如今AI圈里最火的已經不是養蝦，而是養馬。Hermes Agent由Nous Research團隊開發，官方表示Hermes指的是古希臘神話中的神祇，而Nous指的是古希臘語中直接感知真理、理性以及神圣現實的能力。
目前在OpenRouter的數據里，Hermes Agent每日全球排名第二，在編程Agent和CLI Agent類別均排名第一，過去一個月調用量超過1.6萬億Token，使用模型包括Qwen3.6 Plus、MiMo-V2-Pro、MiniMax M2.7、Claude Opus 4.6等。
不僅如此，Hermes Agent是有史以來增長速度最快的代理商。，Hermes Agent兩個月就拿下了近六萬GitHub星標，且持續霸榜 Github Trending。OpenClaw從0顆星到4萬顆星，用了61天。Hermes只用了45天就做到了。僅在過去7天內，Hermes獲得的星星數量就是OpenClaw的3倍——史無前例。
從2月25日首次發布，到現在的V0.8.0，Hermes保持著高頻的版本迭代節奏，是當前最活躍的開源Agent項目之一。
官方在X平臺表示Hermes Agent現在原生支持個人微信了。 微信掃碼即可連接，私聊群聊都支持。圖片、視頻、文件、語音消息全覆蓋，長輪詢直連，不需要公網 IP。
它和Claude Code、OpenClaw的區別理解Hermes是什么，最快的方式是把它放在現有工具的坐標系里對比。
Claude Code活在你的代碼倉庫里。它讀代碼、寫代碼、跑測試、提交變更，是目前最強的編碼智能體之一。但它不會在服務器上獨立運行，不會在你睡覺時執行定時任務，也沒辦法通過飛書給你發消息。
OpenClaw解決了"離開筆記本"這個問題。它可以部署在服務器上，接入消息平臺，執行終端命令，管理日程，控制瀏覽器。它把AI從聊天框里拉出來，嵌進了實際的工作流。
但OpenClaw有一個根本性的局限：它的記憶是靜態的。你把信息寫進配置文件，它讀取并執行，會話結束之后一切歸零。它不會從執行過程里自動提煉什么，也不會因為你糾正過它一次就在下次自動調整。所有工作流用過一遍，下次還是要重新提醒它。
Hermes在OpenClaw的基礎上，加了一套從底層架構設計的學習循環。這不是靠額外的技能插件打補丁出來的，而是內建在整個執行引擎里的核心機制。
差距最大的兩個維度是學習能力和用戶建模。OpenClaw的Skill主要靠人工編寫和調整，它的進化依賴社區和用戶的主動維護。Hermes用的越久，Skill越精準，記憶越深，做事越順手。
不是助手，是會成長的搭檔
大多數AI工具解決的是"當下這一次"的問題——你問，它答，會話結束，什么都不留下。
Hermes Agent想解決的是另一件事：讓AI記住"上次怎么做的"，讓它在第30天的表現和第1天不一樣。
這是Nous Research構建Hermes的出發點。不是更聰明的聊天框，而是一套部署在服務器上、持續運轉、會從執行經驗里自動沉淀能力的自主智能體框架。
學習循環：Hermes 的心臟Hermes的核心差異點叫做閉合學習循環（Closed Learning Loop）。
每次任務完成后，它會自動復盤三件事：哪些信息值得記住、有沒有可以提煉的Skill、已有的Skill需不需要根據這次反饋優化。系統還內置周期性喚醒機制，即使沒有新任務，也會定時回顧最近的交互，判斷有沒有值得沉淀的東西。系統還內置了一個周期性喚醒機制（Periodic Nudge）——即使沒有新任務進來，Hermes也會定時回顧最近的交互，判斷有沒有值得沉淀的東西。有點像手機彈出的日記提醒：今天有什么值得記錄的？只不過這里不需要你去回答，Hermes自己決定。
學習循環分三個環節：
策劃記憶。對話結束后主動提煉，不是把聊天記錄堆進數據庫，而是判斷什么值得留下，寫入 SQLite 并建好 FTS5 全文索引。傳統工具是錄像帶，越錄越長；Hermes 是日記本，只記有價值的。
自主創建 Skill。完成復雜任務后，Hermes 會判斷這個解決方案以后是否還會用到。如果是，就把執行過程提煉成 markdown 文件存入~/.hermes/skills/，下次遇到同類任務直接加載，不從零開始。
Skill 自改進。Skill 不是寫死的。你給了反饋或做了糾正，Hermes 會回去修改文件本身，用 patch 方式只改有問題的部分，不整體重寫，下次執行時改進后的版本自動生效。這樣更安全，原來好用的邏輯不會被一并覆蓋，token 消耗也更低。
三層記憶：Hermes 的大腦學習循環產生的內容，需要一套分層架構來承載。Hermes用三層記憶解決這個問題，每層回答不同的問題，各司其職。
第一層：會話記憶——發生了什么？
每輪對話的內容、工具調用和返回結果全部寫入SQLite數據庫，同時建 FTS5 全文索引。
關鍵設計是按需檢索，而不是全量加載。新對話開始時，Hermes不會把所有歷史都塞進來，而是根據當前話題用FTS5搜索相關片段，只加載需要的部分。效果是上下文占用基本恒定，響應速度不會隨使用時間變慢，理論上可以持續用幾個月甚至幾年。所有數據存在本地，不上傳任何服務器。
第二層：持久記憶——你是誰？
這一層存的不是對話內容，而是從對話中提煉出來的持久狀態：編碼偏好、項目習慣、常用工具鏈、工作時間規律。這些跨會話保持，開啟新對話不會丟失。
可選的Honcho用戶建模系統在這一層之上再進一步——不只記錄你說了什么，而是從你的行為模式里推斷你是什么樣的人。你從來沒說過"我喜歡簡潔的代碼風格"，但Honcho通過分析你多次修改代碼的行為，得出這個結論，之后生成代碼時默認走簡潔路線。它甚至能捕捉到言行不一致的地方：你嘴上說要寫完整注釋，但實際review代碼時從不看注釋——Honcho會同時關注這兩面，而不是只聽你說的。
第三層：Skill 記憶——怎么做事？
Hermes的Skill遵循agentskills.io開放標準，目前已有30+工具支持，包括Claude Code、Cursor、Copilot、Gemini CLI。你為Claude Code積累的Skill可以直接在Hermes里調用，反過來也一樣，Skill資產不會被鎖在某一個工具里。
三層的協作方式實操：你說"幫我部署這個項目"，Hermes先用FTS5搜索會話記憶，找到你上次部署時遇到的端口沖突記錄；再查持久記憶，知道你用的是阿里云ECS和Nginx反向代理；最后加載deployment-checklist這個Skill，按你驗證過的步驟執行。三層各司其職，一次調用完成。
這對應了認知科學里的三種記憶類型：情景記憶（發生過什么）、語義記憶（你是誰、你的偏好是什么）、程序性記憶（怎么做事）。人類學騎自行車也是這三層的協作：記得上次摔了（情景），知道重心要放低（語義），身體會自動保持平衡（程序性）。Hermes 處理任務的邏輯與此類似。
關于局限性：記憶系統目前沒有自動過期機制，長期使用后數據庫會持續增長，建議定期檢查~/.hermes/目錄大小，清理過時的Skill文件。如果早期對話中寫入了錯誤信息，這個錯誤可能持續影響后續行為，所以定期審查記憶內容和Skill文件是有必要的——就像整理筆記本，偶爾翻一遍，發現不合適的就修正。
部署在哪里，就在哪里陪你Hermes支持六種運行環境：本地、Docker、SSH、Daytona、Singularity和Modal。Daytona和Modal提供無服務器持久化——Agent空閑時休眠，有任務時喚醒，閑置成本接近于零。你可以把它跑在一臺5美元的VPS 上，也可以部署在GPU集群里，不需要一直連著你的筆記本。
消息平臺方面支持超過15個，包括Telegram、Discord、Slack、飛書、微信、企微、WhatsApp、Signal、Matrix、電子郵件，以及Home Assistant等智能家居平臺。一套網關進程統一管理所有渠道，會話可以在不同平臺之間無縫銜接。
模型選擇上沒有鎖定。支持Nous Portal、Anthropic、OpenRouter（200+ 模型）、DeepSeek、阿里云DashScope（Qwen系列）、GitHub Copilot，以及任何OpenAI兼容接口，包括本地的Ollama模型。切換模型只需要一行命令hermes model，不改代碼，不重新配置。
值得一提的是，小米MiMo-V2系列目前已完成與Hermes的官方集成，包括支持百萬上下文Token的MiMo-V2-Pro、具備全模態理解能力的MiMo-V2-Omni，以及輕量版Flash模型，并提供兩周限免試用。
內置工具與輔助模型編排
Hermes內置超過40種工具，覆蓋網頁搜索、終端命令、文件系統操作、瀏覽器自動化、圖像識別、圖片生成、文字轉語音、代碼執行、子智能體派發、記憶管理、任務規劃和定時調度。
瀏覽器控制方面，Hermes內置Camoufox——一個不會留下自動化工具特征指紋的隱身瀏覽器，能繞過大多數針對無頭瀏覽器的檢測機制。配合Firecrawl做結構化內容提取，可以構建穩定的網頁監控和數據抓取管道。
Hermes還有一個輔助模型（Auxiliary Models）機制，專門處理不值得占用主模型的高頻側任務——圖像分析、網頁提取、技能匹配、記憶整理等，默認優先調用Gemini Flash自動處理，無需手動配置。這讓主模型專注于真正需要推理的任務，邊角工作切到更便宜的模型完成。
定時自動化與子智能體Hermes內置cron調度器，支持自然語言設置定時任務——日報、夜間備份、每周審計，設置一次，自動運行，結果投遞到你指定的消息平臺。
對于需要并行處理的復雜工作流，Hermes支持派發隔離的子智能體，每個子智能體有獨立的對話上下文、終端環境和Python RPC腳本調用通道，互不干擾，結果匯總回主進程。
安裝與遷移
安裝只需要一行命令，支持Linux、macOS、WSL2，以及通過Termux在Android設備上運行（原生 Windows 不支持，需先安裝 WSL2）。
安裝程序會自動處理Python 3.11、Node.js v22、ripgrep、ffmpeg等所有依賴。
如果你之前使用OpenClaw，一行命令可以完整導入原有設置：
Bashhermesclawmigrate人設文件、記憶、自建技能、API 密鑰、消息平臺配置，全部自動遷移，五分鐘以內完成。
X上已經有人整理好了完整安裝教程，難道新一輪的裝馬服務又要開始？
新的方向Hermes解決的核心問題只有一個，但這個問題過去沒有人真正解決：讓Agent不再是用完歸零的一次性工具，而是一個能從失敗里學到東西、能把經驗沉淀成能力、會隨著使用時間變得越來越懂你的長期搭檔。
