夜雨聆风
超越OpenClaw?这个叫“爱马仕”的Agent,刚成了全球最烧Token的顶流
在人工智能赛道日新月异的今天，一个名为“爱马仕”的开源Agent，正以不可阻挡之势席卷全球。
2026年5月9日，Nous Research旗下的开源自进化Agent产品Hermes Agent，正式登顶OpenRouter全球应用Token消耗榜。
单日Token消耗量高达2710亿，首次超越了此前长期霸榜的OpenClaw（江湖人称“龙虾”）。截至5月10日，Hermes Agent在OpenRouter上的日均消耗已达2240亿Token，而同期OpenClaw为1860亿。
这个数据意味着什么？它将第二名OpenClaw（245B）、第三名Kilo Code（149B）、第四名Claude Code（79.2B）远远甩在了身后，消耗量几乎是Claude Code的3.4倍。截至目前，Hermes累计Token消耗量已超过6.37万亿。
要知道，Token消耗量虽然不能直接换算成钞票，但它是最真实的使用量投票——说明有海量真实用户在高频调用，而且承担的一定是复杂任务，绝不仅仅是简单的聊天问答。
01
一个自带“学习笔记”的 Agent
Hermes Agent并非突然爆火。早在4月14日，它就曾冲上OpenRouter“最热门编程Agent”细分榜单榜首，一周内实现367%的增长，达到971B Token。不到一个月后，它便完成了从细分赛道冠军到全球总榜第一的跨越。
它凭什么能后来居上？答案藏在四个字里：自我进化。
Hermes Agent最核心的卖点，正是其官网的口号——“The agent that grows with you”。它具备持久记忆与精准回忆能力，并搭载完整的自我学习机制，可在使用过程中自主创建并优化技能。
你完全可以把它想象成一个自带学习笔记的超级实习生。
一般的AI帮你干完活，任务一结束就把刚才的逻辑全忘光了，下次遇到同样的问题，还得从头教一遍。但Hermes不同——它会在任务结束后，主动把解决问题的步骤、踩过的坑、形成的经验，打包成一个叫“Skill”的小文件存在本地。下次再遇到类似任务，它就会自动加载这个Skill，直接调用最优解。这也是它被称作“越用越聪明”的秘密。
Hermes不仅会学，还会并行工作。它支持内置40多种工具（包括网页搜索、浏览器自动化、视觉能力等），可以派出子Agent分头执行任务，还能通过沙盒把危险操作隔离开来。更重要的是，它支持超过200个大模型（通过OpenRouter、OpenAI、Anthropic、DeepSeek、LM Studio等平台统一接入），用户随时可以零切换成本换用不同的推理模型。
02
最核心的五大亮点
Hermes Agent 凭什么好用？五个亮点，招招实用。
1、20个模型随便切
不用吊死在一个模型上。今天用Claude跑推理，明天切DeepSeek省钱，后天换本地模型搞隐私任务。关键是切模型不用改任何配置，Agent自己就接上了。别的框架不一定做到哦。
2、Skill + Curator：越用越聪明
很多Agent是一次性的——每次新任务都要重新教。Hermes不一样：成功过一次的工作流，一键存成Skill，下次自动加载。还有个Curator小助手，帮你归档不常用的、提升高频的，像个会自己整理笔记的学霸。
3、 Kanban多Agent协作，还带心跳
v0.13.0的重磅功能：开多个Hermes实例，看板分配任务。但真正牛的是心跳检测+僵尸回收——哪个Agent挂了，系统自动发现、重新派活。对生产环境来说，这比“能开多少个”重要太多了。
4、Profile隔离：一个Agent，多个马甲
为不同项目建独立Profile，配置、Skill、记忆、API Key全分开。公司项目和个人项目不乱套，也不会把客户代码风格套到你自己玩具项目上。完美解决“一身兼多职”的上下文污染。
5、Gateway：一套技能，多平台分发
支持20个聊天平台，但不是简单复制。你可以配置：飞书上开这些Skill，Telegram上开另一些Skill。产品团队用飞书、研发团队用Discord，互不干扰，各取所需。
总结一句话：大多数AI是“聊完就忘”，Hermes是长期住你电脑里，越用越好用。两种完全不同的产品哲学。
03
Hermes的缺点
缺点一：入门门槛高。
Hermes Agent 目前只有一个 TUI（终端界面），没有图形化客户端。你需要在终端里敲 hermes 启动它，用 /model 切换模型，用 /skills 管理技能。对习惯了 Claude Desktop 或 ChatGPT 的用户来说，这个体验是倒退的。OpenClaw的菜单栏 App和移动端App 在这点上领先太多。
缺点二：配置地狱。
20 个 Provider 各有各的 API Key 格式、各有各的环境变量要求。网关的 Platform 配置需要手动编辑 YAML 文件。虽然 hermes setup 提供了向导，但第一次从零配齐所有平台接入，确实需要耐着性子看文档。对技术用户来说这不是大问题，但对”我先试试”的用户来说，这个摩擦力足以把人劝退。
缺点三：文档质量参差不齐。
Hermes Agent的官方文档站点结构清晰。但部分高级功能（如 Kanban 系统、Atropos RL 环境）的文档还在陆续补全中。一些社区 Skill 的文档甚至只有一段英文描述。对比 OpenClaw 的文档体系，差距明显。
缺点四：社区 Skill 生态远不如 ClawHub。
Hermes Agent 的 Skill Hub 还在早期阶段。OpenClaw 的 ClawHub 已经有 5400+ Skill，从”自动回复客户邮件”到”监控加密货币价格”。Hermes Agent 的 Skill 库规模还有至少一个数量级的差距。
缺点五：资源占用不是轻量级。
Python Agent + Gateway 进程 + 可选的 Curator 进程 + SQLite 存储——长期运行下来，内存占用在 300-500MB 左右。在 VPS 上跑没问题，在你每天开发用的 MacBook 上，这就是一个需要掂量的背景成本。
写这些缺点不是要”平衡评价”。
而是说：如果你现在就打算在生产环境跑 Hermes Agent，你要知道哪些坑是已知的、哪些能力还没到位。
工具评测算命一样，只说好话不说风险是害人。
写在最后
当然，Hermes登顶不代表它已经赢了。开源Agent想真正成为主流，还要过稳定性、安全性、Token成本、生态协同等几大关。2710亿的日Token消耗说明使用量惊人，但也意味着推理成本可能很高。
Agent要成为基础工具，不能只会“猛烧Token”，还得在任务成功率、成本和速度之间找到平衡。
但无论如何，Hermes这次的登顶都是一个不容忽视的信号——
开源Agent不再只是敲边鼓的追赶者，它正在用实打实的真实Token消耗，正面挑战闭源Agent和传统AI代码助手。
而从社区反馈来看，截至目前，Hermes已在GitHub上斩获14万星，相比一个月前接近翻倍，Fork达21.8k。这种指数级的社区增长和真实日活，或许才是“登顶”之外，最值得关注的事情。
AI Agent的牌桌，可能真的要重洗了。
升维官方合作交流群已开放，扫码加入我们！
升维精选
围观
丨更多
围观
丨更多
END
分享、在看与点赞
只要你点，我们就是胖友
