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龙虾被偷家了!这个 AI 刚开源两个月,GitHub 星标直接冲到 4.7 万

龙虾被偷家了!这个 AI 刚开源两个月,GitHub 星标直接冲到 4.7 万

我跟你们说,AI 圈最近出了一个大事。

有个叫 Hermes Agent 的东西,2 月底才开源,不到两个月 GitHub 星标冲到 4.7 万。这什么概念?大多数开源项目熬一年都不一定能到 1 万 star,它直接起飞。

更离谱的是,社区里开始疯传一句话:"准备放弃龙虾转爱马仕"

龙虾是啥?OpenClaw,就是那个火遍全球的个人 AI 助手框架,星标 35 万+,生态贼成熟,一万多个技能随便用。

爱马仕是谁?就是这个 Hermes Agent,中文音译过来还挺高大上。

一句话总结:Hermes Agent 被全网称为“龙虾杀手”。

你可能会问:凭什么啊?龙虾都那么成熟了,爱马仕才刚出来,怎么就成杀手了?

核心就一句话:Hermes Agent 会自己进化,越用越聪明。

让我给你举个例子。

你用龙虾(OpenClaw)的时候,它的技能哪来的?人写的。你从技能商店下载一个 "自动整理邮件" 的技能,这个技能是某个开发者手动编写的。你用十年,它的能力还是那样——不会变好,也不会变差,就是个工具。

但 Hermes 不一样。

你让它帮你完成一个复杂的任务,比如"自动分析竞品并生成报告"。它吭哧吭哧干完了,干完之后它会干什么?它会自己把整个流程复盘一遍,提炼成一份可复用的技能文档,存进技能库。

下次你再让它干类似的事,它直接调用这份技能,执行速度和准确率都会提升。

更狠的是——它会自己优化这份技能。你用着用着,发现某个环节有更好的做法,它会自动更新技能文档,相当于一个永不停歇的实习生,干活的同时还在不断提升自己的方法论。

这才是真正的"越用越懂你"。

我们来掰开了聊,看看两者的核心差异。

设计哲学:两种完全不同的思路

对比项
龙虾(OpenClaw)
Hermes Agent
定位
网关模式,你指挥它干活
学习闭环,自己成长
核心理念
人是中心,Agent 是执行者
Agent 是伙伴,越用越强
技能来源
人写,从商店下载
AI 从经验中自动生成

龙虾的设计哲学是:我来告诉你怎么做,你执行就好。

Hermes 的设计哲学是:你去做,做完告诉我怎么做,下次你自己来。

一个是"听话的工具",一个是"会成长的伙伴"。

技能系统:应用商店 vs 自学成才

龙虾的技能生态确实牛掰,5700+ 个技能,涵盖各种工具集成,开箱即用。但问题也来了——这些技能是别人写的,质量参差不齐。

今年 2 月,安全公司 Snyk 审计了 ClawHub 上的技能,发现 41% 存在安全漏洞,包括凭证窃取、加密挖矿、持久后门。最夸张的一个恶意技能,安装量超过 34 万次。

Hermes 走的是另一条路:它不依赖别人写的技能包,技能是自己长出来的

完成一个复杂任务 → 自动复盘 → 生成技能文档 → 存入技能库 → 下次遇到类似任务直接调用 → 持续优化

用得越久,技能库越厚,它就越懂你、越能帮你。

记忆系统:U盘存储 vs 搜索引擎

龙虾的记忆靠的是文件:MEMORY.md 存长期事实,每天生成一个日志文件。会话开始时自动加载最近两天的笔记,再早的就得靠"搜索"——但说实话,它搜索的频率并不高。

Hermes 的记忆架构复杂得多,四层结构:

  • 会话记忆
    :当前对话的上下文,保证任务连续性
  • 情景记忆
    :SQLite + FTS5 全文检索,跨会话精准回忆
  • 语义记忆
    :向量搜索,智能关联历史信息
  • 技能记忆
    :把成功经验固化成可复用的技能文档

而且 Hermes 有一个"反思机制"——每隔一段时间,它会主动提示自己:"嘿,这段对话挺重要的,要不要保存一下?"

这不是简单的记录,是真的在学习你。

成本:Token 爆炸 vs 五美元 VPS

这是很多人忽略但其实很关键的差异。

龙虾每次请求动不动就要加载大量上下文,Token 消耗相当可观。有人测试过,一个稍微复杂点的任务,Token 消耗轻松破 10 万。

Hermes 用的是"分层有限记忆"——不是什么都塞进上下文,而是该记的记,该扔的扔。官方说5 美元一个月的 VPS 就能跑

对于想自托管、但又不想烧钱的人来说,这吸引力太大了。

安全性:历史包袱 vs 从头设计

说实话,这块龙虾有点尴尬。

今年 2-3 月,安全研究人员披露了 138 个漏洞,其中 7 个严重级别(CVSS 9.0 以上),包括一个零点击远程代码执行漏洞。更夸张的是,Shodan 扫描显示有 4.2 万个 OpenClaw 实例暴露在公网,其中 63% 连网关认证都没开。

这些问题一部分是历史包袱——毕竟代码量超过 12 万行,TypeScript + Swift + Kotlin 混着来,审计起来难度不小。

Hermes 的优势在于它是新项目,直接从零设计安全架构:

  • Prompt injection 扫描
  • 上下文扫描
  • 容器加固(只读根文件系统 + 能力丢弃)
  • 危险命令审批流程
  • 用户授权机制

五层防御,不是吹的。

你可能觉得我在吹 Hermes、踩龙虾。真不是。

换个场景你就明白了:

你想接入 Notion、Gmail、GitHub,让 AI 帮你统一管理各种工具——龙虾完胜,5700+ 技能,覆盖面广,开箱即用。

你想让 AI 长期陪你工作,越用越懂你的工作方式,最终成为真正的数字分身——Hermes 完胜,它会自己进化、自己沉淀。

两者不是非此即彼的关系。

事实上,社区已经有人在尝试同时部署两个框架,用 Hermes 做"会成长的核心",用龙虾做"万能工具箱"。有人还开发了桥接工具,让两者可以互相委派任务。

互补比替代更准确。

好,说了这么多,你肯定想问:我该怎么上手?

别急,这可能是你见过最简单的安装流程。

前置条件

  • Linux / macOS / WSL2(Windows 用户装个 WSL2 就行)
  • 其他的,脚本会自动帮你搞定

安装命令

一行命令,无脑装:

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

脚本会自动安装 uv、Python 3.11、克隆代码仓库、配置依赖项。不需要 sudo,不需要手动装环境。

装完之后你会看到提示,告诉你怎么启动。

配置模型

hermes model

这条命令会启动交互式向导,让你选择模型提供商:

  • Nous Portal
    :官方推荐的零配置方案,支持 OAuth 登录,小米 MiMo 已接入,目前限免两周
  • OpenRouter
    :200+ 模型可选,灵活但需要自己填 API Key
  • 自定义端点
    :如果你自己部署了 Ollama、VLLM 等,直接填地址

选哪个都行,切换起来也方便,一行命令的事。

开始使用

hermes

直接进交互式命令行界面,支持多行编辑、命令补全、会话历史、流式输出。想开始新对话?输入 /new 或 /reset

配置聊天平台(可选)

想让 Hermes 接入 Telegram、Discord、Slack?一条命令搞定:

hermes gateway setup

向导会一步步引导你连接各个平台。配置完成后,你就可以在手机上跟 Hermes 聊天了,而且它会记住你们的所有对话。

一键迁移龙虾(如果你正在用 OpenClaw)

这是 Hermes 的杀手级功能之一——无缝迁移

hermes claw migrate

它会自动检测你的 OpenClaw 配置,导入:

  • SOUL.md 人格文件
  • MEMORY.md / USER.md 记忆文件
  • 你自己创建的技能
  • 命令白名单
  • 消息平台配置
  • API 密钥

迁移完成后,你之前在龙虾上的所有积累,直接带到 Hermes,不用从头再来。

常用命令速查

命令
作用
hermes
启动 CLI 聊天
hermes model
切换模型
hermes gateway
启动消息网关
hermes gateway setup
配置聊天平台
hermes claw migrate
从 OpenClaw 迁移
hermes update
更新到最新版本
hermes doctor
诊断问题
/skills
查看可用技能
/compress
压缩上下文
/usage
查看 Token 使用量

6

最后说两句我的判断。

Hermes Agent 和 OpenClaw 的竞争,本质上是 "工具" 和 "伙伴" 的竞争。

龙虾代表的是"我要什么就用什么"的工具思维——能力强大、生态成熟,但它永远是你指挥的对象,不会主动成长。

Hermes 代表的是"陪我一起进化"的伙伴思维——它笨一点、慢一点,但它在学,时间越长,你们配合越默契。

对于普通用户,如果你只是想找个听话的 AI 助手,龙虾依然是首选,生态摆在那,上手快。

对于愿意折腾、追求长期价值的人,Hermes 值得投入。它不只是一个工具,而是一个会跟你一起成长的 AI 伙伴。

现在的 AI 还在跑马圈地,Hermes 的这套"自我进化"逻辑,说不定就是未来的主流形态。

值得上车。

附 GitHub 地址:https://github.com/NousResearch/hermes-agent

附官方文档:https://hermes-agent.nousresearch.com/

附 Discord 社区:https://discord.gg/nous-research

本文首发于公众号「智能效率社」