两个月10万星,Hermes爆火!AI Agent正在你忽视的角落加速进化!
抓住风口，看懂趋势
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
一个潮流的爆发，往往就表现在新事物新概念的接连涌现。
关注AI动态的朋友可能都注意到了，最近一个名为Hermes Agent的项目火了。二月发布至今短短两个月时间，它在GitHub上就已经积累了超过10万颗星。在AI开发圈，这是一个相当有分量的热度。
很多人可能还没完全搞懂上一个爆款OpenClaw，怎么新的Agent就又冒出来了？
表面看，Hermes的走红是接住了OpenClaw被Anthropic限制后溢出的用户。但真正让它站稳脚跟、并引发后续迁移潮的，是它开始“记事儿”了。
过去的AI Agent，包括OpenClaw，其实并不太记得住经验教训。你纠正过的错误，它下次可能还犯。
Hermes是古希腊神话中众神之一的赫尔墨斯，是众神的使者，同时也是商业、旅行和畜牧之神，这个团队以此命名自己的产品，是希望它能处理多种任务、连接不同平台，成为是AI能力与人类需求之间的桥梁。
在技术层面上，Hermes内置了一套学习循环机制，完成一项任务后，它会自动把成功经验总结成一个清晰的技能清单，存进自己的知识库。它还会定期复盘，主动把有用的信息加固记忆。这样，下次再遇到类似的事，它就直接调用这个清单，做得更快更稳。
所以，如果说OpenClaw让大家看到了，AI能主动干活，Hermes就是能从经验中学到方法。看似一小步，实则指向了一个重要的趋势转折。
Nous Research联合创始人，Jeffrey Quesnelle
就在Hermes风头正劲时，一家中国深圳的、名叫EvoMap的小团队公开指责，说Hermes的核心架构与他们早先开源的项目高度相似。
Hermes的团队则是矢口否认，还颇为霸道的拉黑了对方。但谁先谁后、谁借鉴了谁，立刻成了开源社区里的争论焦点。
在我们看来，这场风波恰恰证明了，为 AI 添加不断学习、不断进化的能力，已经不是某个天才的突发奇想，多个团队都在不约而同地在这个方向发力。
Hermes Agent大概率也是一个中间过渡态，还会有成千上万的自进化Agent不断涌现。谁能持续进化，谁就能为用户积累数字资产和经验。而这些Agent未来真正有价值的方向，就是成为一个高度专业化、可被消费者长期雇佣的智能服务。
首先，为什么进化会成为所有AI Agent项目的必选项？
要看清这点，我们需要回到一个根本问题上：Agent 究竟是什么？
Agent的核心使命是替人完成任务。用户不关心它是否会说漂亮话，只关心事情最终有没有办好。
一旦这个定位确立，你就会发现，你与Agent之间其实是雇佣关系。
想象一下，如果你雇佣了一个员工，他每次做类似的事都需要你从头教一遍，你肯定无法接受。一个无法积累经验的AI Agent，每次执行任务都像个新手，用起来也一定让你会很痛苦，想摔键盘。
更关键的是，雇佣关系还意味着长期的经济交换，你需要为Agent的劳动支付成本，它需要为你持续创造价值。
这个成本不仅是算力，还包括了你的时间、精力，以及因此而错过的其他事情。
你自然希望，随着Agent使用的增多，综合成本会不断下降。而当你下达指令后，它就能比较自主地完成任务，不需要你操心太多，然后交付的结果也能看得过眼。
所以，OpenClaw这种主要提供单次服务能力的Agent，还难以成为一名优秀的员工。
Hermes则在力图解决这个问题，它在构建能够降低成本、并保持产出效果的“经验曲线”。
在以往的成熟产业中，“经验曲线”至关重要。一般情况下，随着产量的增加，单位成本都会系统性的下降，因为生产者会在重复中学习、优化，并沉淀下了“手艺”（也就是Know-how），同时还能保持甚至提升输出质量。
Agent也一样，如果它要成为一种可规模化的生产力，就必须遵循同样的规律，要不断积累经验，不断进化。
不过，既然Agent已经会进化了，未来它们会集体进化成什么？
一个常见的想象是，我们会得到一个更万能的AI，一个什么都会做的超级工具。
但现实的演进逻辑，可能恰恰相反。Agent进化的方向将是走向精专，实现复杂服务，而不是再次成为如ChatGPT那样的通才。
因为真正的商业价值，往往来自于专注和深耕。在商业上，懂一万件事的皮毛，不如吃透一件事。
你要超越大多数竞争对手，就必须不断精进。 对于Agent也一样，光有“手”却没有进化，所谓执行，也就只是看似有用，却难以商业化。
而Agent的进化方向，由它被反复要求完成的任务决定。也就是说，你越频繁地用AI处理某一类问题，它在这方面积累的经验就越多，进化就越快，能力就越强。
而且，这背后还有“群体加速创新”的推动作用：创新者相互启发，并在他人的基础上提升，表面上都是小改动，累计起来效率大大超过单打独斗的创新。
就像一个生态系统中，当资源充足时，物种会迅速分化，占据各自独特的生态位。AI Agent的生态也是如此，OpenClaw点燃了Agent浪潮，创新就会层层叠加，但它们不会拥挤在“通用Agent”的赛道上，一定会沿着高价值的垂直场景，分道扬镳。
因此，我们看到的未来图景，大概率是各类AI Agent解决着具体的行业难题。
如科研Agent，能持续跟踪前沿论文并提炼见解；分析师Agent，能深度分析市场数据；又或是周日Tina老师在“AI小课”上演示的AI王煜全，能提供我们独家的科技行业企业分析。
现在，Agent已经具备了自我进化的能力，一旦一个Agent能在某个领域持续学习、记住所有历史、并不断优化方法，服务就会逐步成型。
我们常说，未来理想的智能服务，会具备四个特征：专家级、个性化、持续性和普惠性。这意味着，过去只有少数人才能享用的顶级顾问服务，可以飞入寻常百姓家。
当各行各业都出现了属于自己的智能服务，我们也就实现了 “服务的规模化”，在满足人们更多需求的同时，创造更多就业，也让整个经济更加繁荣。
所以，AI的颠覆性，必然不只是把旧的事情做得更快，更在于做成以前根本不存在的新事情。最大的历史红利，永远属于那些能洞察并顺应这一趋势的人。
也正因为如此，理解趋势不能只停留在想象，更需要去变革的一线。在这里，也向你发出一个邀请。
5月10日我们将去硅谷，去这场变革的中心地带沉浸式地观察和思考。我将带你，在英伟达、谷歌和Meta，在亚马逊和微软的云服务中心，以及在斯坦福和纳斯达克创业中心，一起和创业者、研究者面对面，探讨AI将如何改造业务、创造新的产品和服务。
以上就是今天的内容，更多的科技产业新趋势和底层规律，欢迎加入科技特训营学习，先人一步，领先一路！
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