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OpenClaw 升级版!Hermes Agent,自动沉淀记忆、skill并持续优化

OpenClaw 升级版!Hermes Agent,自动沉淀记忆、skill并持续优化

最近其实想放弃 OpenClaw 了。

当初用它,就是看中了它的记忆功能,觉得会越用越顺手。但真用下来才发现,这套东西比我预想中更费时间、也更费 token。我在记忆系统上认真做过,最后效果还是没达到预期。

所以我现在更倾向于觉得,记忆系统这种通用能力,不太适合普通用户自己从零搭、自己慢慢调

但今天看到 Hermes,特别是它强调内置记忆系统,还能自动沉淀 skill、持续迭代优化,我觉得这个是值得试试的。

这篇我主要分 4 部分来聊:

  1. OpenClaw 痛点分析

  2. Hermes 特点介绍

  3. 安装,以及从 OpenClaw 迁移

  4. 初步上手

OpenClaw 痛点分析

OpenClaw 一个核心宣传点,就是你和它交互得越多,它就会越懂你的习惯,也越懂你的业务

但真用起来我发现,问题不在“有没有记忆”,而在这套记忆得靠你自己维护。

也就是说,OpenClaw 把一个很关键、很底层的能力,交给了用户自己去设计

你得自己想:什么该记,什么不该记;长期记忆怎么放,短期上下文怎么放;daily 怎么写,MEMORY.md 怎么蒸馏;规则该留在项目里,还是放到共享记忆层。写完以后,还得持续整理、持续修,防止上下文越跑越偏。

我自己也按网上公认比较成熟的一套记忆体系认真做过,时间花了不少,token 也花了不少,但结果并没有达到我原本预期的效果。

最常见的问题有几个:

  • 无效上下文会越积越多

  • 真正关键的指令,还是会漏

  • 文件系统会越来越乱

  • 想做成流程的东西,跑起来还是不稳定

所以本来是想着能养一个越来越懂自己的助手,结果到头来,我还是得一直给它补说明、修结构,挺麻烦的。

记忆系统当然有价值,但在 OpenClaw 中,这类通用能力太依赖用户自己去搭、去调、去维护了对普通用户来说,这个门槛还是有点高。

像这种事,我觉得更适合交给 AI 圈里更厉害的人,或者开源项目去做,把底层能力先打磨好,再持续迭代。

Hermes 特点介绍

先看一下官方对 Hermes 的介绍:

「Hermes Agent 是一款具备自我提升能力的 AI 智能体。它是唯一内置了学习闭环的智能体——能够从经验中创造 skills 并在使用中不断优化,主动提示自己沉淀知识,检索过往的对话记录,并为你建立起一个跨会话的、日益深化的个人模型。」

这段官方介绍看着挺长,但核心我觉得就两点:

1. 自主沉淀 Skills

一般来说,我们要做一个 skill,得先主动通过一些 creator 去创建,后面再用 skill 去继续优化。

Hermes 不太一样。它强调的是,这一步不需要你主动去做,而是 agent 自己会从经验里形成 skill,并且在使用过程中继续优化

很多人用 Agent 都会遇到这个问题:一次任务做完了,真正有价值的经验没留下来。下次再碰到类似的事,还是得重新来一遍。

Hermes 想解决的,就是这个问题:尽量把经验沉淀和后续优化都放到系统内部去做

2. 跨会话用户建模

Hermes 内置了 FTS5 的会话搜索,再配合 LLM 自动摘要,来做跨会话的历史召回。

另外,它还会借助 Honcho 这套机制,不只是查历史记录,还会慢慢建立起你的用户画像

像 Gemini 网页版现在其实也在往这个方向走。

小结

总结来说,OpenClaw 是把记忆、skill 这些事交给你,靠工作区里的文件和规则自己去搭、自己去维护;Hermes 是想把这些事做成系统内部的默认能力,让用户少操一点心。

这也是为什么我看到 Hermes 之后,会觉得值得试一试。

安装与迁移

1. 快速安装

官方提供了一键安装脚本,会自动处理 Python、Node.js 和相关依赖,支持 Linux、macOS 和 WSL2

curl-fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

装完后,记得重载一下环境变量:

source ~/.bashrc  # Mac 用户视情况替换为 source ~/.zshrc

2. 基础使用

环境准备好之后,可以先用这两个基础命令:

  • hermes setup:跑一遍完整的设置向导,把基础配置配好。

  • hermes:直接进入终端交互界面,开始对话。

3. 从 OpenClaw 迁移

这个功能有一些我认为的坑,见第4小节-初步上手。

其实正常来说,启动的时候,Hermes 会自动检测你有没有使用 OpenClaw。如果有,它会直接询问你是否需要从 OpenClaw 进行迁移。

当然你也可以直接通过命令来迁移:

hermes claw migrate

迁移时 Hermes 会把 OpenClaw 里的 API Keys、memories、skills 等一起迁到 Hermes。

最后给大家看一下 Hermes 接进聊天软件之后的样子。

不过这里也补充一句,目前它支持的还不是国内常用的聊天软件。

初步上手

1. 关于从 OpenClaw 迁移的坑

这个要看个人情况。我这里说两个我自己踩到的坑:

  1. 如果你后面要通过聊天软件来用 Hermes,也就是走 gateway 模式,那它会直接把原来 OpenClaw 的工作区当成自己的工作区,后面和 OpenClaw 一起用。这点我肯定不能接受。

  2. 如果你的模型 provider 不是官方那几种,而是像我这样,手上有几个 Plus 号,自己搭了个中转,所以平时用的是 Custom 配置,那直接从 OpenClaw 迁过来,我这边就会出问题。再加上我刚上手 Hermes,对它的配置文件这些也不熟,所以最后我是直接让 OpenClaw 帮我改好的。不过如果你是手动配置,那配 Custom 这种本身是没问题的

2. Profile:把记忆、skill 分开管理

Hermes 自动记忆、自动创建 skill 这些功能,生成出来的记忆文件和 skill,不是跟着项目走的,而是直接放在 Hermes 自己的配置目录里。所以如果你在同一台机器上会做差别比较大的事,比如我一边做自媒体,一边又写代码开发,那我肯定不希望这些记忆混在一起

Hermes 有 profile 的概念。默认是 default profile,但你可以自己创建多个 profile,彼此独立

  • 比如我通过 hermes profile create seeley-ai 创建了一个 profile。以后只要用 hermes -p seeley-ai 启动,不管在哪个目录下,记忆、skill 等都会写到 seeley-ai 这个 profile 里。

  • 我又通过 hermes profile create coding 创建了一个 profile。同样,在不同的项目下通过 hermes -p coding 启动来写代码,这些记忆、skill 也都会归到 coding 这个 profile 里。


👋 写在最后

Hermes 我现在刚开始用,所以到底怎么样,还得再观察一阵子。大家如果有兴趣,可以先自己试试。

如果想看后续使用体验,也可以先关注我。


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