From OpenClaw to Hermes | 从"AI工具"到"AI同事"

前言
之前的文章中,我们梳理了从 Prompt、Context 到开源 Harness 的 AI 工程范式迁移,也提到了 OpenClaw 与 Hermes Agent 正在走向两种不同的技术路径。
但对大多数学生来说,一个更实际的问题是:
这些框架,能不能真正用起来?用起来顺不顺手。
这篇文章,我们会做两件事:
一是带大家完整跑通 Hermes 的安装与基础设置流程;
二是讲清楚,为什么Hermes Agent可以是我们的AI同事;
如果安装时发现对用命令行控制电脑不熟练,可以参考中国云谷高校训练营暨ROS春季学校先行福利第一弹 | 《用于机器人技术的 Linux》课程限时免费领取!
PART 1
什么是Hermes Agent
如果用一句话来概括,Hermes 不是一个“更聪明的 Agent”,而是一套会持续进化的 Agent 系统。
传统的 Agent,大多是一次性执行:调用模型、完成任务、输出结果,过程结束后,经验不会留下,下次依然从头开始。而 Hermes 的不同,在于它把强化学习框架 Atropos RL 直接嵌入到运行时中——每一次成功的执行会被强化,失败路径会被修正,当某一类任务反复出现时,系统会自动将有效的执行方式沉淀为可复用的 Skill,在后续任务中直接调用。
这意味着,Agent 不再只是完成任务,而是在使用过程中不断积累经验。能力不是一次性设计出来的,而是在反复使用中逐渐“长出来”的。
相比之下,像 OpenClaw 这样的体系,更依赖人为去搭建和维护结构;而在 Hermes 中,这部分能力开始由系统自身承担,并随着使用持续优化,形成一种明显的复利效应。同时,在安全性上,Hermes 从架构设计阶段就引入了更严格的边界控制,目前仍保持 Agent 层面的零已知漏洞记录,这也是它快速被开发者采用的重要原因之一。
简单来说,Hermes 更像一个会成长的系统,而不是一个用完即弃的工具。

PART 2
怎么安装Hermes

安装要求:Git是唯一要求
如无Git可先安装Git
Linux:
# apt-get install git
macOS:
Homebrew
#如果没有安装omebrew先安装omebrew, 然后:
$ brew install git
MacPorts
#如果没有安装 MacPorts先安装MacPorts, 然后:
$ sudo port install git
Windows Git安装链接:https://git-scm.com/install/windows

随后:Windows需通过PowerShell安装Wsl
代码:
wsl --install
Linux / macOS / WSL2
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
可以看到会自动安装需要的安装的软件或者工具:
wayne@WayneYang:~$ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│ ⚕ Hermes Agent Installer │├─────────────────────────────────────────────────────────┤│ An open source AI agent by Nous Research. │└─────────────────────────────────────────────────────────┘✓ Detected: linux (ubuntu)→ Checking for uv package manager...✓ uv found (uv 0.11.7 (x86_64-unknown-linux-gnu))→ Checking Python 3.11...✓ Python found: Python 3.11.15→ Checking Git...✓ Git 2.43.0 found→ Checking Node.js (for browser tools)...✓ Node.js v22.22.2 found→ Checking ripgrep (fast file search)...→ Checking ffmpeg (TTS voice messages)...→ sudo is needed ONLY to install optional system packages (ripgrep ffmpeg) via your package manager.→ Hermes Agent itself does not require or retain root access.Install ripgrep for faster file search ffmpeg for TTS voice messages? [Y/n] Y[sudo] password for wayne:Reading package lists... DoneBuilding dependency tree... DoneReading state information... DoneE: Unable to locate package ripgrepE: Unable to locate package ffmpeg⚠ ripgrep not installed (file search will use grep fallback)→ To install ripgrep manually:→ sudo apt install ripgrep⚠ ffmpeg not installed (TTS voice messages will be limited)→ To install ffmpeg manually:→ sudo apt install ffmpeg→ Installing to /home/wayne/.hermes/hermes-agent...→ Trying SSH clone...→ SSH failed, trying HTTPS...Cloning into '/home/wayne/.hermes/hermes-agent'...fatal: unable to access 'https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git/': GnuTLS recv error (-110): The TLS connection was non-properly terminated.✗ Failed to clone repositorywayne@WayneYang:~$ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│ ⚕ Hermes Agent Installer │├─────────────────────────────────────────────────────────┤│ An open source AI agent by Nous Research. │└─────────────────────────────────────────────────────────┘✓ Detected: linux (ubuntu)→ Checking for uv package manager...✓ uv found (uv 0.11.7 (x86_64-unknown-linux-gnu))→ Checking Python 3.11...✓ Python found: Python 3.11.15→ Checking Git...✓ Git 2.43.0 found→ Checking Node.js (for browser tools)...✓ Node.js v22.22.2 found→ Checking ripgrep (fast file search)...→ Checking ffmpeg (TTS voice messages)...→ Installing ripgrep ffmpeg...Reading package lists... DoneBuilding dependency tree... DoneReading state information... DoneE: Unable to locate package ripgrepE: Unable to locate package ffmpeg⚠ ripgrep not installed (file search will use grep fallback)→ To install ripgrep manually:→ sudo apt install ripgrep⚠ ffmpeg not installed (TTS voice messages will be limited)→ To install ffmpeg manually:→ sudo apt install ffmpeg→ Installing to /home/wayne/.hermes/hermes-agent...→ Trying SSH clone...→ SSH failed, trying HTTPS...Cloning into '/home/wayne/.hermes/hermes-agent'...remote: Enumerating objects: 49216, done.remote: Counting objects: 100% (561/561), done.remote: Compressing objects: 100% (305/305), done.remote: Total 49216 (delta 406), reused 256 (delta 256), pack-reused 48655 (from 5)Receiving objects: 100% (49216/49216), 135.55 MiB | 6.74 MiB/s, done.Resolving deltas: 100% (34698/34698), done.✓ Cloned via HTTPS✓ Repository ready→ Creating virtual environment with Python 3.11...Using CPython 3.11.15Creating virtual environment at: venvActivate with: source venv/bin/activate✓ Virtual environment ready (Python 3.11)→ Installing dependencies...→ Some build tools may be needed for Python packages...✓ Build tools installed✓ Main package installed✓ All dependencies installed→ Installing Node.js dependencies (browser tools)...
最后看到以下画面即安装成功:

PART 3
设置Hermes

开始设置:
选择对应模型后输入API Key:

随后选择需要对话的APP:


其中有国际上的社交软件如Telegram,Discord、也有国内的社交软件如钉钉、微信、QQ、飞书这些等,本文选择用微信

选完后:

扫描QR码之后即可链接:

安装后
重新加载你的脚本,开始聊天吧:
source~/.bashrc# or: source ~/.zshrchermes# Start chatting!
hermes model# Choose your LLM provider and modelhermes tools# Configure which tools are enabledhermes gateway setup# Set up messaging platformshermes configset# Set individual config valueshermes setup# Or run the full setup wizard to configure everything a
PART 4
Hermes: 自我进化



Hermes 的核心是 Atropos RL(强化学习,Reinforcement Learning)框架——这是 Nous Research 内部用来训练更好的工具调用模型的强化学习框架,被直接集成进了 Agent 运行时。每次成功的任务执行,交互模式被强化;失败的路径,被记录修正。更重要的是,完成一类任务之后,Hermes 会自动将成功的执行模式提炼成可复用的 Skill 文档,下次遇到同类任务时自动调用。
这带来了一个 OpenClaw 无法实现的复利效应:Harness 不再只是被搭建的,它在被使用的过程中持续变好。 知识在系统里沉淀,不再只存在于用户的脑子里。
两个月内从零到 71.9k stars、大量用户从 OpenClaw 迁移过来还有一个直接理由:安全性。OpenClaw 累积了多个已知 CVE(通用漏洞披露,Common Vulnerabilities and Exposures),其中 CVE-2026-25253 的CVSS(通用漏洞评分系统,Common Vulnerability Scoring System)评分高达 8.8;Hermes 到目前为止Agent CVE 数量为零。这不是巧合,而是架构设计时就把安全边界作为一等公民的结果。
PART 5
Hermes核心特性

和大多数 Agent 最大的不同在于,Hermes 并不是“做完就结束”,而是围绕一个持续循环在运转——做 → 学 → 再改进。
首先,是它的自我进化能力。
每一次任务完成后,Hermes 不只是给出结果,还会拆解哪些步骤是有效的,并自动沉淀为结构化的 Skill 文档,在后续任务中直接复用。背后依托的是 Nous Research 的强化学习框架 Atropos,这意味着系统不仅在用模型,还在不断“训练自己如何更好地使用模型”。
其次,是可持续的记忆系统。
不同于一次性对话,Hermes 会将历史记录存储下来,并通过检索与摘要机制,在后续任务中调用相关信息。它的记忆是分层的——从即时对话,到长期笔记,再到用户习惯与技能沉淀,让 Agent 真正具备“跨任务连续工作”的能力。
再往上一层,是它的技能体系。
在 Hermes 中,能力不是写死的,而是以“技能”的形式按需加载。系统可以自动生成技能,也支持人工补充,并在实际使用中不断优化。这种方式既保证了灵活性,也降低了推理成本。
在工程层面,Hermes 也做了更完整的设计。
它支持多平台接入(如即时通讯工具)、多环境运行(本地、容器、无服务器等),可以根据使用场景灵活部署。同时,在安全性上,从权限控制、命令审批到运行环境隔离,都做了系统级约束,而不是事后补丁。
最后,是它的开放性。
Hermes 完全开源,支持接入多种模型与工具,开发者可以根据需求自由扩展,而不是被锁定在单一生态中。
PART 6
为什么说Hermes是AI同事


在很多人的印象里,AI 更像一个工具:你给指令,它给结果,用完即止。但像
Hermes Agent 这样的系统,正在悄悄改变这种关系。它不只是执行任务,而是在过程中持续积累经验——成功的路径会被强化,失败的尝试会被修正,重复出现的任务会沉淀为可复用的能力。久而久之,你会发现,它不再只是“帮你做一次事”,而是开始参与“把事情做得更好”。这也是为什么越来越多人把它称为“AI 同事”:不是因为它更聪明,而是因为它开始具备协作、积累和持续改进的能力。
比如你在做一个课程项目,它可以帮你整理资料、写代码、调试问题;下一次你做类似项目,它会直接沿用之前有效的做法,而不是重新教一遍。
再比如日常学习,它可以长期记录你的内容,帮你总结、归纳、出题,甚至根据你之前的情况调整方式,而不是一次性的问答工具。
所以如果一定要总结:
Hermes 能做的,是把“零散的一次次任务”,变成“可以持续积累的一类能力”。
PART 7
写在最后

在这一趋势之下,AI正在从单一功能型工具,逐步演进为能够持续学习、协同执行并参与真实工作流程的“数字同事”。以 Hermes Agent 为代表的新一代智能体系统,正在重新定义人机协作方式——它不再只是被动响应指令的工具,而是在任务执行过程中具备上下文理解、经验积累与策略优化能力的协作主体。随着其在复杂任务链路中的持续应用,AI正在从“辅助生产力”走向“参与生产力”,并逐步融入真实组织与业务流程之中。这一转变,标志着人工智能正从工具时代迈向协作时代,也为未来人机共生的工作形态提供了新的想象空间。

夜雨聆风
