上个周末 AI Agent 又出大新闻——

    养马反超养虾了~

    开源 Agent 项目爱马仕（Hermes Agent），在 OpenRouter 的全球 token 调用排行榜上，第一次超过了龙虾（OpenClaw）。

    根据公开数据，Hermes 的调用量已经达到 2710 亿 token，超过了 OpenClaw 的 2450 亿。

    这件事在开发者社区里讨论得非常激烈。

    因为过去很长一段时间里，OpenClaw 几乎就是“Agent 圈默认标准”。

    很多人第一次接触 AI Agent，接触的都是 OpenClaw 的工作流。

    但最近几个月，风向开始明显变化了。

    越来越多开发者开始从 OpenClaw 转向 Hermes，甚至有人把 Hermes 称为“真正开始像个人 AI 的 Agent”。

    这背后其实不是简单的“谁更强”，而是 AI Agent 的方向，正在发生变化。

一、Hermes 为什么突然反超了？

    我之前介绍过Hermes Agent的安装和使用，还对比了它和OpenClaw。

    如果只看功能，其实 OpenClaw 依然很强，但它更像一个 AI 基础设施平台，很多技能和工具都需要你安装配置。

包括：

• 多 Agent 协作
• 多平台接入
• Gmail、Slack、WhatsApp 集成
• Skills 市场
• 团队协作能力

    这些东西，OpenClaw 依然是目前生态最完整的。它的思路其实很像“AI 时代的操作系统”。如果你是一个有一定代码基础又有定制欲望的人，你会很享受~

    但 Hermes 的方向完全不同。

    Hermes 官方有一句很核心的话——“会和你一起成长的 Agent”：

The agent that grows with you

    它重点强调的不是“接了多少平台”，而是：

• 长期记忆
• 工作流积累
• 自动生成 skill
• 长期学习
• 持续进化

    也就是说，Hermes 这个产品的设计目标，是把自己打造成一个长期存在的 AI 助手。注意：我这里强调的是一种产品设计理念，实际上他们两个其实都是 AI 助手。

    这种“会成长”的设计理念其实特别重要，他影响了整个工具的生态发展，也影响用户体验。

    Hermes 强调自己——

• 记住你的工作方式

• 记住你怎么写代码

• 记住你常用什么 workflow

• 自动总结经验，然后生成新的 skill

    很多开发者在多次正反馈之后，产生一种感觉：

    “这个 AI 在进步，在成长，它在试图了解和配合我。”

    这也是为什么Hermes 的社区热度越来越爆发，这就是产品设计带来的用户粘性。

二、Hermes 的争议得到改善

    其实 Hermes 之前一直有个争议——太烧Token了。

    很多人甚至把它叫： “token 黑洞”。

    尤其是编程项目的时候，经常会出现：

• 一个 session 跑几百万 token
• context 越来越长
• agent 无限循环
• 长任务成本非常夸张
  原因也很简单。因为 Hermes 的很多设计，本来就天然更耗 token。
  比如它很强调：

• self reflection（自我反思）
• learning loop（学习循环）
• memory writeback（长期记忆写回）
• skill generation（自动生成 skill）

    也就是说，它每完成一次任务，并不是简单“回答结束”。它还会：

• 总结经验
• 反思错误
• 更新 workflow
• 写入长期记忆

    这其实已经不太像聊天机器人了。更像一个持续运行的软件系统。

    问题是，这样虽然会提高Agent的性能，但成本也会指数级上升。这也是很多人之前更愿意继续使用 OpenClaw 的原因——

    因为 OpenClaw 更稳定，也更“工程化”。

    但最近 Hermes 开始认真解决“长期运行成本”了。

    最近的几个版本里，Hermes 加入了很多以前没有的优化。

    比如Checkpoints v2版本里，它会开始主动裁剪无效上下文，压缩状态，甚至主动丢弃低价值记忆。

    以前 Hermes 会“尽量记住一切”，现在它更倾向于“只保留真正重要的信息”。

    另一个很关键的变化，是它开始强化 skill 复用。

    以前很多 Agent 的思路是，每次重新推理。但 Hermes 现在越来越“形成长期习惯”，即：

    很多任务不再从零思考，而是调用过去已经形成的 workflow 和 skill。

    这其实特别像人类。

    人不会每次都重新思考怎么骑自行车。

    而是形成习惯。

    AI Agent 现在也开始往这个方向演化。

    所以最近 Hermes 的变化，本质上不是“变得更聪明了”。而是它开始变得更像真正能长期工作的系统了”。

    这一点，其实才是最近开发者开始迁移的核心原因。

    因为现在 Agent 行业，已经开始从“谁更聪明”，变成“谁更稳定、谁更能长期运行”。

三、最重要的改变： /goal

    这次 Hermes 更新里，最值得关注的东西，其实并不是排名。而是

/goal

    很多人第一次看到这个命令时，会以为只是：

    “给 AI 一个目标”。

    但实际上，/goal 背后代表的是整个 Agent 行业的新方向。

    因为现在的 AI，开始出现了一个新的问题：

    goal drift（“目标漂移”）

    比如你让 AI 修一个 bug。结果它修着修着：

• 开始重构项目
• 开始升级依赖
• 开始修改无关代码
• 最后 context 爆炸

    很多人用过 Claude Code 或 Codex，其实应该都见过这种情况。

    因为 AI 本质上并没有“长期目标”。它只是不断预测下一个 token。

    所以当任务时间越来越长之后，AI 很容易慢慢跑偏。

    而 Hermes 很早就开始认真解决这个问题。

    它的 /goal，本质上是：

    给 Agent 一个长期行为锚点。让它在长时间运行时，依然围绕同一个目标工作。

    这一点其实非常超前。

    后来 Claude Code、Codex 也开始逐渐往这个方向靠近。

    尤其是最近 OpenAI 给 Codex 加入的 persisted goal workflow，本质上已经非常接近“长期运行 Agent”了。

    虽然 Hermes 和 Codex 的/goal路线不太一样，但它们都在说明同一件事：

    AI 正在从“聊天机器人”，变成“长期运行的数字工作流”。

    这可能才是这一波变化里，真正重要的地方。

    目前 Hermes 其实还远远谈不上成熟。OpenClaw 也依然拥有更大的生态和更稳定的基础设施能力。

    但至少现在已经能明显感觉到：

    AI Agent 的方向，正在发生变化。

    过去大家比的是，谁回答更聪明，现在开始比的是：

    谁能长期稳定地工作。

    如果平时会研究 Codex、Claude Code、Agent workflow 这些方向，而且又有购买Token的财力~

    Hermes 现在确实已经值得去试试看了~