
Hermes 到底强在哪?
你的 OpenClaw 有没有遇到过这样的尴尬场景:
你把一个复杂任务交给它执行,经过好几轮试错、反复调试、多次纠正,好不容易终于跑通了。过了一段时间,你又让它做同样或类似的任务,结果呢? 它又把上次踩过的那些坑,原原本本再踩一遍!API 调用顺序错了、权限没提前检查、边缘情况没处理、某个命令在特定环境下会失败……明明上次已经血的教训,这次还是得从头再来一次。
很多用过 OpenClaw 的朋友都深有体会:它像一个执行力很强的实习生,单次任务能干得很漂亮,但跨会话的“长记性”比较弱。教训往往只停留在当时的会话记录或 daily log 里,下次做类似事情时,它还是得重新推理一遍,很容易重蹈覆辙。
这不是 OpenClaw 的 bug,而是它设计哲学的自然结果——它更像一个强大、灵活的控制中心 + 第二大脑,技能主要靠社区(ClawHub)或人工编写,记忆以 Markdown 文件为主,缺少一套自动把经验转化为可执行规则的闭环机制。
那有没有更好的选择?试试 Hermes Agent 吧!

Hermes (https://github.com/NousResearch/hermes-agent/tree/main)
由 Nous Research 打造,Star 87.4k,是目前开源 AI Agent 中最强调自我进化的一个。

它最大的杀手锏,就是内置的 Closed Learning Loop(闭环学习循环)。这个循环的核心逻辑很简单,却非常强大:
Do(执行) → Evaluate(评估) → Document(生成/更新技能) → Retrieve(下次复用) → Improve(持续优化)
具体是怎么工作的呢?
任务执行阶段 当 Agent 完成一个复杂任务(通常触发条件包括:5+ 次工具调用、从错误中恢复、用户进行过纠正、或者是非显而易见的 workflow),它就会进入学习模式。
反思与评估 任务结束后,Agent 自动进入自我评估循环:
①完整分析整个执行轨迹(execution trace)
②提取关键步骤、决策点、常见失败模式、验证逻辑、边缘情况
③判断这个流程是否有可泛化价值(值不值得做成一个可重复使用的 playbook)
技能生成 如果评估通过,Agent 会自主调用 skill_manage 工具(支持 create / patch / edit / delete 等操作),生成或更新一个 SKILL.md 文件。 这个文件遵循 agentskills.io 开放标准,包含 YAML frontmatter + Markdown 详细描述。 内容通常包括:执行步骤、条件判断、失败处理策略、输入输出规范等。 生成后,技能会保存在 ~/.hermes/skills/ 目录下(如果你从 OpenClaw 迁移过技能,还可能出现在 openclaw-imports 子目录)。
技能检索与使用 下次遇到类似任务时,Hermes 通过 FTS5 全文搜索 + 向量检索 + LLM summarization,在技能库中快速找到相关 SKILL.md,直接加载并执行。 这大大节省了上下文长度和推理 token,让执行变得更快、更准。
持续自改进 技能不是一成不变的“死文档”。 每次使用时,Agent 都会检查实际执行效果,如果发现更优路径,就会自动 patch / edit 更新技能,实现真正的 self-improvement。 此外还有 nudge 机制:Agent 会主动提醒自己“是否需要把新知识持久化下来”。
正是这个闭环学习循环,让 Hermes 越用越聪明。 重复性工作会逐渐被技能取代,执行从“多次试错”变成“一击即中”。 技能生成也不是随机的,而是基于真实成功经验的程序合成(program synthesis)——它真正把“踩过的坑”转化成了可复用的智慧。
DBClaw在Hermes上效果如何?
1.Hermes 安装部署(linux)
自动安装
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
这种方式由于网络原因可能不太适合国内玩家,再介绍下手动安装
手动安装
(1) Clone 仓库
git clone --recurse-submodules https://github.com/NousResearch/hermes-agent.gitcd hermes-agent
这里提供一个代理加速
git clone --recurse-submodules https://v6.gh-proxy.org/https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git
如果要全局配置代理加速
git config --global url."https://v6.gh-proxy.org/https://github.com/".insteadOf https://github.com/
(2) 安装vu ,创建python 3.11 虚拟环境
# Install uv (if not already installed)curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh# Create venv with Python3.11(uv downloads it if not present — no sudo needed)uv venv venv --python 3.11
(3) 安装python依赖
# Tell uv which venv to install intoexport VIRTUAL_ENV="$(pwd)/venv"# Install with all extrasuv pip install -e ".[all]"
(4) 创建配置目录
# Create the directory structuremkdir -p ~/.hermes/{cron,sessions,logs,memories,skills,pairing,hooks,image_cache,audio_cache,whatsapp/session}# Copy the example config filecp cli-config.yaml.example ~/.hermes/config.yaml# Create an empty .env file for API keystouch ~/.hermes/.env
(5) 配置api-key
vi ~/.hermes/.env # Required — at least one LLM provider:OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-your-key-here# Optional — enable additional tools:FIRECRAWL_API_KEY=fc-your-key # Web search & scraping (or self-host, see docs)FAL_KEY=your-fal-key # Image generation (FLUX)
(6) 添加环境变量
mkdir -p ~/.local/binln -sf "$(pwd)/venv/bin/hermes" ~/.local/bin/hermes# Bashecho 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc
(7) 配置模型
hermes model
(8) 安装检查
hermes version # Check that the command is availablehermes doctor # Run diagnostics to verify everything is workinghermes status # Check your configurationhermes chat -q "Hello! What tools do you have available?"

对接飞书
(1) 配置飞书应用,获取appid 和 appSecret
与openclaw类似,需要先在飞书中配置应用,可参考 https://mp.weixin.qq.com/s/0iuaDZgVjDlOUlUbH5WwiA 第四部分 配置飞书渠道。
(2) 安装飞书依赖
cd ~/.hermes/hermes-agentuv pip install lark-oapi websockets
(3) 交互式配置
hermes gateway setup
平台列表中选择飞书

输入appId和appSecret
连接方式选择webSocket

可用人选择自己

飞书Open ID获取方式
https://open.feishu.cn/document/server-docs/im-v1/message/create?appId=cli_a931021dc9789cc7, 右侧API调试台点击快速复制open_id
是否开启群聊

Home chat ID 可以跳过,后续再配
(4) 在飞书窗口中测试:

配置home chat,后续的cron和notification信息都会推送到该窗口

2.安装DBClaw
hermes对skill有一层分类

可以将DBClaw放在database目录中
# 安装clawhubnpm i -g clawhub# 安装 DBClawclawhub install dbdoctor-tools --force# clawhub的skill的默认安装目录是/root/.openclaw/workspace/skills,拷贝过去cp /root/.openclaw/workspace/skills/dbdoctor-tools /root/.hermes/skills/database/ -r
告诉hermes你的dbdoctor平台信息

在飞书中,下发一个巡检任务:

首发上线
体验有礼
DBClaw是将数据库性能诊断平台DBdoctor的核心能力封装为 AI 可调用的 Skills,可无缝集成至 OpenClaw、Trae、Claude Code、Cursor、Hermes、Qoder、Kiro 等主流智能体。
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