Hermes Agent 喂饭级教程:安装、迁移 OpenClaw、接入飞书全流程

Openclaw 还没完全摸透，hermes-agent 又来了——但这次真的值得折腾

🎙️ 课代表说

大家好，我是超人 AI 课代表。

最近社群里炸锅了——Hermes Agent 来了！

要知道，很多人（包括我）的 OpenClaw 还没完全摸透呢，这又来一个新的。但我研究了一周之后发现：这次是真的值得折腾。

为什么？

• • ✅ 支持的模型更多（Kimi、DeepSeek、通义千问全支持）
• • ✅ 内置学习闭环，越用越聪明
• • ✅ 支持从 OpenClaw 一键迁移数据
• • ✅ 飞书/微信/Telegram 全平台接入
• • ✅ Windows/Linux 双平台支持

这篇教程，我就带大家从 0 到 1 完成：

1. 1. Hermes Agent 安装部署
2. 2. OpenClaw 数据迁移
3. 3. 飞书机器人接入

全程"喂饭级"教学，跟着做就能跑起来。

一、Hermes Agent vs OpenClaw：怎么选？

说实话，在决定装 Hermes 之前，我纠结了一下：我已经在用 OpenClaw 了，有没有必要再折腾一个新的？

于是我认真对比了一下两者：

1.1 核心功能对比

1.2 我的结论

可以混用，各有各的位置：

• • Hermes Agent：适合日常使用、多模型切换、需要自学习场景
• • OpenClaw：适合特定工作流、已有配置不想改

但如果你还没用过 OpenClaw，我强烈建议直接从 Hermes Agent 入手。

二、Hermes Agent 安装部署（Windows/Mac/Linux）

2.1 系统要求

2.2 macOS 一键安装（推荐）

打开终端（Command + 空格，搜索"终端"），执行：

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

Plan B：如果一键安装失败（比如 raw.githubusercontent.com 访问超时）：

# 1. 手动下载脚本wget https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh -O install.sh# 或者用 git clone 仓库后执行脚本# 2. 执行安装bash install.sh

脚本会自动：

• • 检测并安装 Python、Node.js 等依赖
• • 克隆 Hermes Agent 仓库
• • 安装 Python 依赖包
• • 配置环境变量

安装完成后，执行：

# 加载环境变量（如果是首次安装）source ~/.zshrc  # 或 source ~/.bash_profile# 验证安装hermes --version# 启动 Hermeshermes

看到版本号说明安装成功。

Mac 用户常见问题：

# 如果提示权限不足，给脚本添加执行权限chmod +x ~/hermes-agent/scripts/install.sh# 如果提示 Python 版本过低，用 brew 安装brew install python@3.11# 如果提示找不到 hermes 命令，检查 PATHexport PATH="$HOME/.hermes/bin:$PATH"

2.3 Windows 一键安装

以管理员身份打开 PowerShell，执行：

irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1 | iex

脚本会自动：

• • 检测并安装 Python、Node.js 等依赖
• • 克隆 Hermes Agent 仓库
• • 安装 Python 依赖包
• • 创建桌面快捷方式

安装完成后，重启终端，执行：

hermes --version

看到版本号说明安装成功。

2.4 Linux 一键安装

打开终端，执行：

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

安装完成后：

# 加载环境变量source ~/.bashrc# 验证安装hermes --version# 启动 Hermeshermes

2.5 手动安装（备用方案）

如果一键安装脚本无法执行，可以手动安装：

Plan C：完整手动安装

# 1. 克隆仓库git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.gitcd hermes-agent# 2. 创建虚拟环境python -m venv venvsource venv/bin/activate  # Linux/macOS# 或 .\venv\Scripts\Activate  # Windows# 3. 安装依赖（推荐使用 uv，速度更快）pip install -r requirements.txt# 或者用 uv：uv pip install -r requirements.txt# 4. 运行设置向导hermes setup

Plan D：使用 uv 包管理器（速度最快）

# 先安装 uvcurl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh# 然后用 uv 安装 Hermesuv venvsource .venv/bin/activateuv pip install -e .hermes setup

2.6 验证安装

无论使用哪个系统，安装完成后都应该：

# 检查版本hermes --version# 查看帮助hermes --help# 启动设置向导hermes setup

如果看到正常输出，说明安装成功！

二、安装实测：Mac mini 亲测两种方案

为了确保教程准确性，我在另一台 Mac mini（macOS 12, Python 3.13.2）上实际测试了两种安装方案。

实测环境

方案一：curl 一键安装（✅ 成功）

执行命令：

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

安装过程：

1. 1. ✅ 脚本下载成功（126KB）
2. 2. ✅ 自动检测 Python、Git、Node.js 环境
3. 3. ⚠️ ripgrep 安装失败（Homebrew 权限警告，可忽略）
4. 4. ✅ 克隆仓库到 ~/.hermes/hermes-agent
5. 5. ✅ 安装 Python 依赖（pydantic、rich、httpx 等）
6. 6. ✅ 创建启动脚本到 ~/.hermes/bin/hermes

安装后验证：

hermes --version# 输出：Hermes Agent v0.10.0 (2026.4.16)hermes --help# 输出：30+ 可用命令列表

常见问题：

⚠️ Homebrew macOS 12 不再支持警告 → 可忽略，不影响使用⚠️ ripgrep 安装失败 → 可选依赖，不影响核心功能⚠️ git stash restore 错误 → 安装脚本内部警告，可忽略

方案二：git clone 手动安装（✅ 成功）

如果 curl 方案失败（比如 raw.githubusercontent.com 被墙），可以用这个方案：

执行命令：

git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.gitcd hermes-agentpip install -e .

验证结果：

./hermes --version# 输出：Hermes Agent v0.10.0 (2026.4.16)

实测结论

建议：先试 curl 方案，失败再用 git clone。两种方案都能成功安装 Hermes Agent v0.10.0。

三、初始配置：模型与平台

3.1 快速设置

安装完成后，执行：

hermes setup

选择 "Quick setup" 模式，跟随向导完成配置。

3.2 配置模型供应商

Hermes 支持多种模型：

# 查看支持的模型hermes model list# 设置默认模型hermes model set <provider># 示例：设置 Kimihermes model set kimi# 配置 API Keyexport MOONSHOT_API_KEY=sk-xxxxx

支持的模型：

• • Kimi（月之暗面）
• • DeepSeek（深度求索）
• • 通义千问（阿里）
• • 文心一言（百度）
• • Claude（Anthropic）
• • GPT-4（OpenAI）
• • 以及更多...

3.3 跳过消息平台配置

在初始设置向导中，消息平台步骤可以直接跳过，我们后面单独配置飞书。

四、飞书机器人接入全流程

4.1 创建飞书应用

1. 1. 打开 飞书开放平台：https://open.feishu.cn/
2. 2. 登录企业管理员账号
3. 3. 进入「企业自建」→「应用开发」
4. 4. 点击「创建应用」
6. 5. 填写应用信息：
• • 应用名称：Hermes Agent（可自定义）
• • 应用图标：可上传 AI 相关图标
• • 应用描述：AI 智能助手

4.2 添加机器人能力

1. 1. 在应用管理页面，点击「添加能力」
2. 2. 选择「机器人」
4. 3. 配置机器人信息：
• • 机器人名称：Hermes
• • 机器人头像：可自定义
• • 回复模式：WebSocket 长连接（推荐，无需公网 IP）

4.3 配置权限

在「权限管理」中，添加以下权限：

- 消息读取与发送- 群组管理- 机器人管理- 事件订阅

4.4 获取凭证

在「凭证与基础信息」页面，获取：

• • App ID
• • App Secret

保存好这两个值，后面配置 Hermes 需要用到。

4.5 配置 Hermes 飞书网关

新终端执行：

hermes gateway setup

选择 飞书渠道，然后填入：

• • App ID
• • App Secret

4.6 开启事件订阅

在飞书开放平台：

1. 1. 进入「事件订阅」
2. 2. 开启 长连接模式
4. 3. 订阅以下事件：
• • 机器人收到消息
• • 用户加入群组
• • 消息已读

4.7 测试机器人

在飞书中：

1. 1. 将机器人添加到群组或私聊
2. 2. 发送一条测试消息："你好"
3. 3. 如果机器人回复，说明配置成功！

五、OpenClaw 数据迁移

5.1 自动迁移（推荐）

如果你之前用过 OpenClaw，Hermes 会自动检测并提示迁移：

# 执行迁移hermes migrate openclaw

迁移内容包括：

• • ✅ 现有技能
• • ✅ 配置文件
• • ✅ 记忆数据
• • ✅ 模型配置

5.2 手动迁移

如果自动迁移失败，可以手动迁移：

# 1. 备份 OpenClaw 配置cp -r ~/.openclaw ~/.openclaw.backup# 2. 复制配置到 Hermescp -r ~/.openclaw/config ~/.hermes/config/cp -r ~/.openclaw/skills ~/.hermes/skills/# 3. 导入记忆数据hermes import memory ~/.openclaw/memory.json

5.3 迁移后检查

迁移完成后，执行：

# 检查配置hermes config show# 检查技能hermes skills list# 检查记忆hermes memory list

六、常见问题与避坑指南

6.1 模型未识别

问题：提示模型不支持或无法连接

解决：

# 使用内置命令手动指定模型hermes model set <provider># 检查 API Keyecho $MOONSHOT_API_KEY  # 或其他模型的 Key

6.2 缺少依赖（Windows）

问题：飞书 SDK lark-oapi 缺失

解决：

# 进入 Hermes 虚拟环境cd C:\Users\你的用户名\.hermes\venv# 安装依赖Scripts\pip.exe install lark-oapi

6.3 进程检查报错（Windows）

问题：status.py 在 Windows 上抛出异常

解决：修改 status.py，添加异常捕获：

# 修改前process = psutil.Process(pid)# 修改后try:    process = psutil.Process(pid)except (ProcessLookupError, PermissionError, OSError):    print("进程不存在或无权限访问")

6.4 消息无响应

问题：飞书机器人不回复消息

解决：

1. 1. 检查策略配置
2. 2. 在 .env 中添加：

FEISHU_GROUP_POLICY=open

1. 3. 修正 config.yaml 中的飞书配置
2. 4. 重启 Hermes 服务

6.5 安装失败

问题：一键安装脚本执行失败

解决：

1. 1. 检查网络连接（能否访问 GitHub）
2. 2. 手动下载安装脚本
3. 3. 使用手动安装方案
4. 4. 检查 Python 版本（需要 3.10+）

七、进阶配置与使用技巧

7.1 自定义技能开发

Hermes 支持自定义技能：

from hermes_function_calling import HermesAgent, skill@skilldef my_custom_tool(query: str) -> str:    """自定义工具函数"""    # 实现你的逻辑    return result# 注册技能agent.register_skill(my_custom_tool)

7.2 多模型切换

# 查看已配置模型hermes model list# 切换模型hermes model use <provider># 设置默认模型hermes model default <provider>

7.3 记忆管理

# 查看记忆hermes memory list# 清除记忆hermes memory clear# 导出记忆hermes memory export backup.json

7.4 定时任务

# 设置定时任务（自然语言）hermes schedule "每天早上 8 点，汇总新闻发送到飞书"# 查看定时任务hermes schedule list# 删除任务hermes schedule delete <task_id>

八、总结与建议

8.1 使用建议

1. 1. 先跑起来：不要纠结配置，先一键安装跑起来
2. 2. 飞书优先：先接入飞书，体验基础功能
3. 3. 逐步配置：根据需求逐步添加模型和技能
4. 4. 定期备份：重要配置和记忆定期备份

8.2 与 OpenClaw 的取舍

我的建议是：

• • 新用户：直接从 Hermes Agent 入手
• • OpenClaw 用户：可以迁移，也可以混用
• • 企业用户：Hermes Agent 更适合（支持更多模型和平台）

8.3 未来展望

Hermes Agent 还在快速迭代中，后续会支持：

• • 更多国内大模型
• • 更强大的自学习能力
• • 更多平台接入（钉钉、企业微信等）

参考资料

1. 1. Hermes Agent 官方仓库^[1]
2. 2. Hermes Agent 官方文档^[2]
3. 3. 飞书开放平台^[3]
4. 4. Hermes Agent 喂饭级教程（知乎）^[4]
5. 5. Windows 安装教程（腾讯云）^[5]

本文基于 Hermes Agent v0.7.0 编写，后续版本可能有功能更新。

我是超人 AI 课代表，专注 AI 技术前沿与实用工具测评。

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💖 关于作者

超人 AI 课代表

前上市公司深度产品运营，现 AI 创业公司增长负责人。

十多年前在中关村卖过苹果电脑，北漂住过地下室，如今是一对双胞胎女儿的爸爸。

每天努力写稿做教程，不为别的，就想给两个孩子赚点玩具钱🧸。

技术不该有高门槛。如果你从我的文章中有所收获，欢迎赞赏支持。你的每一份鼓励，都是我持续输出的动力！

引用链接

[1] Hermes Agent 官方仓库: https://github.com/NousResearch/hermes-agent[2] Hermes Agent 官方文档: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/[3] 飞书开放平台: https://open.feishu.cn/[4] Hermes Agent 喂饭级教程（知乎）: https://zhuanlan.zhihu.com/p/2027823473381110671[5] Windows 安装教程（腾讯云）: https://cloud.tencent.com/developer/article/2652370