最近AI圈流传着一句话,OpenClaw龙虾已死,Hermes Agent 时代即将来临!!
说实话,AI Agent这个赛道最近是真的卷,OpenClaw火了之后,各种开源Agent项目跟下饺子似的往外冒,我一开始看到Hermes的时候,心想“又是一个套壳吧”。结果装上一跑,真的跟其他Agent最不一样的地方就一句话:它会自己“成长”。
Hermes Agent 是 Nous Research 推出的一个开源 AI Agent(智能体),官方对Hermes的定位很特别“一个会跟着你成长的Agent”。它不是那种每次对话都从零开始的聊天机器人,而是一个部署在你自己服务器上的持久化AI,会记住你、学会你的工作方式、并且越来越懂你。
网站官网地址:
https://hermes-agent.nousresearch.com/
Hermes Agent 为什么会跟着你成长呢?
这得益于它的长期记忆 + 技能沉淀 特点,Hermes几乎彻底解决AI“健忘症”,它会把之前的对话存下来,跨会话搜索和回忆,甚至用LLM帮你总结关键内容。我上周让它帮我整理了一个项目文档,过了一周再问它相关的问题,它居然还记得之前的上下文,这种感觉还挺奇妙的。
还有就是自动生成技能,Hermes完成一个复杂任务后(通常是涉及5次以上工具调用的那种),会自动把这次的经验提炼成一个可复用的技能文档“Skill Documents”,以后遇到类似问题直接复用。
做过一次的事情,下次就不会再问你,这一点有点像人类!!以上两个点就是与其它Agent拉开差距的核心。
其他能力
Hermes也支持多平台接入,支持Telegram、飞书、企业微信 等平台进行远程指挥。
内置cron调度器,可以设置定时任务,比如每天早晨自动生成日报、定期备份数据之类的。全部用自然语言配置就行,不用写crontab。
官方提供了40多种内置工具,涵盖网页搜索、文件操作、终端命令执行、图像生成、视觉处理等功能,开箱即用。MCP协议的支持也是标配,可以接入任何MCP Server扩展工具生态。
Hermes不绑定任何模型提供商,你可以随意接入OpenAI、阿里千万、deepseek、豆包等任何大模型。
总结
Hermes的self-improvement loop(自我提升)不是摆设,是真的在后台跑着。我观察到的流程是这样的:任务完成 → 评估是否值得保留 → 提炼成技能 → 存储 → 下次直接调用。跟其他Agent那种“写死的skill”完全不同,Hermes的skill是它自己总结出来的经验,而且会持续改进。
也就是说你用它用的越多,它越懂你,能力也会越来越强!目前Hermes 部署方式有点类似早期的OpenClaw,对小白不是太友好。如果你不着急也可以等等,一键部署估计很快到来。着急折腾的请看下面!!
使用教程
聊了这么多,估计你已经想动手试试了。我就把自己跑通的全过程记录一下,把踩过的坑也一并摊开,让你少走弯路。
环境准备:
系统:Linux、macOS或WSL2(原生Windows不支持,需要WSL2) 已安装Git 至少一个LLM Provider的API Key(推荐OpenRouter,可以一站接入多个模型) 可选:如果你要接飞书或Telegram,提前准备好bot token
一键安装(最省事的方式):
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash这个安装脚本会自动处理Python、Node.js、hermes命令等所有依赖。我实测大概两三分钟就能装好。
如果一键安装不成功(我就遇到过,网络问题导致的),可以用手动安装:
git clone --recurse-submodules https://github.com/NousResearch/hermes-agent.gitcd hermes-agentpython -m venv venvsource venv/bin/activatepip install -e .安装完后用hermes doctor命令验证一下环境是否正常。
基本配置:
hermes setup # 运行完整设置向导hermes model # 选择LLM提供商和模型hermes config set # 配置各项设置使用方式:
直接在终端启动CLI对话:
hermes或者启动消息网关,接上Telegram/飞书:
hermes gateway常用命令速查:
hermes | |
/model openrouter:claude-3-5-sonnet | |
/new | |
/personality name | |
hermes update |
踩过的坑和解决方案:
- Gateway运行了但机器人不回消息
:检查环境变量是否正确配置,特别是 GATEWAY_ALLOW_ALL_USERS要设置好。我排查了半天才发现是飞书App Secret配错了。 - No module named yaml/dotenv
:手动装一下 pip install pyyaml python-dotenv就行。 - 401认证错误
:多半是API Key配错了,或者模型提供商选择有误。建议先用OpenRouter做测试,它兼容性最好。 - 内存不足
:官方文档建议最低1GB RAM,推荐2-4GB。用浏览器自动化(Playwright)的话至少2GB。
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