夜雨聆风
题图：送给牛逼的hermes
喵的。
Hermes 要逆天，一句话就帮我把一个 H5 游戏资源完整搞到本地并部署到 R2 了。
防护最严的 itch.io H5 游戏，一句话帮我扒下来，还真能玩起来。 真相在这里：
hermes跟openclaw 模型都是同样的 MiniMax 2.7。
这种跨多链的技术，openclaw没有几轮交互是搞不定的，
同时我还让codex也去执行扒这个游戏，它在那“go on ”了个把小时，连个影子都没有。
事情是这样的。
昨天我让它操作 Codex，抓取一个游戏资源。
然后它告诉调起 Codex，跑了几分钟，告诉我跑完了。
我惊呆了，果然一点链接，游戏居然已经部署在R2了，还可以能运行玩起来
——怎么这么快？怎么这么快？ 太亢奋了。
随手就发了个即刻。
后面我就就问它： 你太棒了，你总结一下这次是如何抓取这个游戏的，哪些是你自己做的，哪些是 Codex 做的？ （我以为它是调codex完成的）
没想到它给我一个结论再加特别长的复盘——分析链路、决策过程、工具调用，全在里面。 结论是：这次抓取和部署，基本不是 Codex 做的。是我自己完成的。
看完我意识到：
Hermes 不只是在"执行命令"。它在做判断、找主要矛盾、在主动探索，然后调最合适的工具去落地。
这不是一个简单的openclaw复刻。
这是一个真正能替你思考能主动探索解决问题的 Agent。
到这里，我基本能下一个判断： 至少在技术层面解决问题的能力比openclaw要强。 某些方面比codex还强。
下面我梳理了个最简版hermes的安装部署指南，几分钟能快速安装好开始玩起来。
强烈建议大家去玩起来。
一、Hermes 是谁
Hermes 是一个开源的 AI Agent 框架，用 Python 写的。
首先官方的定位不是"编程助手"，而是"能自动进化学习替你做事的智能代理"。
底层跑的是 LLM，上面套了一层工具系统：Terminal 命令、文件读写、浏览器操作、API 调用。
HN 上有人基于 Hermes 做了 CongaLine——一个多 Agent 编排系统，在 Docker/SSH/SSM 三种部署模式下跑，支持 Slack 和 Telegram 频道接入，背后可以选 OpenClaw（Node.js）或 Hermes（Python）作为 Agent 运行时。
选 Hermes 的理由很直接：Python 生态好，接 LLM 和接工具都方便。 最开始hermes是以openclaw的平替产品出圈的，然后主打自主记忆自主学习进化。 目前git上已接近10万🌟，地址在这：https://github.com/nousresearch/hermes-agent
核心架构一句话：
Hermes = LLM + 工具集 + Memory + Skills
二、 Hermes Memory 是怎么回事
Hermes 最大的差异点是自主记忆。 这是 Hermes 和openclaw最大的区别。
普通 Agent 每次对话都是一张白纸。Hermes 不是。
它有持久记忆系统，分两层：
Daily Notes： 每天的会话记录存在文件里，历史上下文不丢失。
MEMORY.md： 长期记忆，SOP、关键决策、项目上下文，全部沉淀在这里。
下次开新的会话，它先读这两层记忆再开始干活。
就像一个助理，入职第一天就把之前所有人的工作笔记看完了，直接上手。
有 HN 用户在评论里问：那 Session 之间的数据安全吗？
答案是本地存储，不经过第三方服务器。你自己机器上的文件，你自己管。
三、Hermes Skills 是什么
Skills 是 Hermes 的可扩展工具模块。
你可以给 Agent 装一个 Skill，让它学会特定领域的操作流程。
举例：装一个 game-download Skill，Agent 就知道怎么从 yoplay / itch.io 这类聚合平台抓游戏资源，怎么识别 Unity WebGL vs Phaser vs Cocos 的区别，怎么上传到 R2，怎么验证部署结果。
一个 Skill 就是一个 Markdown 文件，里面写了触发条件、执行步骤、命令模板、常见坑。
装进 Hermes 之后，Agent 遇到对应任务自动调用，不需要你每次重复说"帮我抓游戏"。
HN 上有个很类似的设计叫 APM（Agent Package Manager），是 GitHub 内部的人做的——把 Agent 的 Skills、MCP servers、prompts 做成分布式依赖管理，一个命令装进去，不用手动复制文件。
hermes Skills 机制的核心价值：工具链可以积累，然后按需自主学习创作skill，也就是如果它会自己判断这个流程或者脚本以后会不会再重复用，如果是，它就会自主创建skill。确保不会在每个新项目里重新发明轮子。
四、子 Agent 协作：并行干活的那种
Hermes 支持一种工作模式：主 Agent 分解任务，子 Agent 并行去跑。
比如你要同时做这三件事：
抓竞品关键词 生成内容页面 上传部署
主 Agent 规划好分工，子 Agent 各跑各的，主 Agent 等结果回来汇总。
这在 CongaLine 的设计里体现得最清楚——它的 Multi-runtime 支持里，Hermes 就是那个"可以并行调度子任务"的 Python 运行时。
Mini-coder（另一个 HN 上很火的终端编程 Agent）也支持这个模式：subagent 可以跑 3 层深度，代理、等待、合成，跟人工作时的方式一样。
对出海开发者来说这个能力很实用：
一个人做 PMF 验证，不可能同时开十个窗口查竞品。但你可以让主 Agent 同时调度十个 subagent，并行跑调研任务。
五、七鹿的一次惊艳实操：一次完整的 Agent 工作流
拿开头那个让hermes抓取h5游戏来说，Hermes 到底做了哪些事？
看这个图，hermes输出的，随便感受下它的探索能力。
第一步：调查。
它没有直接猜游戏文件在哪。先抓 yoplay 主页面，找到 iframe 指向 /games-hate-you.embed。
第二步：追踪链路。
抓 .embed 页面，在 JS 里找到关键变量：url_game = "https://itch.io/embed-upload/14007573"。
到这一步才确认：yoplay 只是壳，真实游戏在 itch.io。
第三步：找到真实入口。
抓 itch.io embed-upload 页面，在里面找到真正的 iframe src：https://html-classic.itch.zone/html/14007573-1611203/index.html。
第四步：解析游戏类型。
下载入口 HTML，发现是 Unity WebGL。里面的资源路径都写死了：Build/TreesHateYou_Web.loader.js、data.br、framework.js.br、wasm.br。
第五步：批量下载 + 上传 R2。
按照清单把文件拉到本地，然后逐个上传到 R2 bucket，用 wrangler 验证 200。
第六步：返回公网 URL。
最终产出：https://play.applewormio.com/trees-hate-you/index.html，有兴趣的朋友可以体验下 。
整个链路，完全没有人工介入。
hermes完整的实操复盘我放在这里了，值得大家好好学习，关键是它探索解决问题的思路。 https://d6ua7sbe4d.feishu.cn/wiki/JLGHwEsyNi5ha3k8XjwclXIonIb?from=from_copylink
六、怎么上手（快速安装）
第一步：装 Hermes
具体安装方式看官方文档
https://github.com/nousresearch/hermes-agent
基本跟openclaw的一致，对玩过openclaw的兄弟来说安装很简单。 下载安装、配模型、链接飞书。 建议大家让codex直接装，更省心。
第二步：配模型
官方内置支持 OpenAI / Anthropic / Ollama / Google，国内的智谱、minimax、前文等。
最省钱方案是本地 Ollama：
七鹿在自己的mac上安装了ollama，作为minimax的备选模型，实际运行下来，聪明度还是没有minimax 2.7强，minimax就是高峰期不稳定，经常卡。
brew install ollama ollama pull llama3.2
export OPENAI_API_BASE=
export OPENAI_API_KEY=ollama
第三步：装需要的 Skills
把你常用的操作流程封装成 Skill，扔进 ~/.hermes/skills/。
比如 game-download、seo-keyword-research、x-demand-radar。
Agent 遇到对应任务自动调用。
第四步：开干
终端直接运行：hermes 或者连接飞书。 小建议：连接飞书时，开启doc的写入权限，可以顺手让hermes将有价值的文档保存到飞书。
七、几个踩过的坑
结合Reddit上一些帖子和自己用的，总结几个坑。
1.免费模型有 rate limit
OpenRouter 有些模型看似 $0，实际每分钟限几十个请求。跑正式任务等超时，容易以为是代码问题。 这是七鹿最大的深坑一个，还是要实际使用。
2.任务太长 Context 会断
让 Agent 读整个代码库时，做到一半它可能"忘了"前面说过什么。定期让它 summary，或者拆成短任务。
3.Memory 要定期整理
MEMORY.md 不是越写越多就好。定期把过时的信息删掉，留真正有用的 SOP 和关键决策。
4.不要把 token 写进 AGENTS.md
API key、auth token，不要放进给 Agent 读的上下文文件里。要存在环境变量，因为你不知道它什么时候会将这些信息同步出去，比如飞书或者git。
写在最后
昨天的游戏抓取，让我重新想了一件事：
Claude Code 这类工具，大家都在比"能不能更快生成代码"。
但 Hermes 展示的是另一层能力——它能自己做调查、做判断、调工具、落地结果。
这不是编程助手，这是真正在替你工作的 Agent。
出海开发者缺的不是更多代码，是能把脏活累活自动干完的时间。 比如七鹿最近开发了好几个实用的skills ,自动化找挖掘youtube游戏热词，定时给站点添加页面、自动提交外链等。
自主Agent这个方向，我感觉Hermes已经领先了，在自动化方面还能挖掘更大的潜力。
当然，时间还早，胜负未定，openclaw还有机会。
最后再次，强烈建议大家装一个，让它跑一个真实任务感受感受。
做比说更重要。
以上。
七鹿将最 近2年做出海站积累的脚本都skill化了，累计20多个，基本包括了全套做游戏站的各个环节，从找词、游戏站搭建、SEO优化、内容更新、自动外链等，都是开源的。可以给自己的openclaw或者hermes，开箱即用。
公众号消息发送 "skill开源”，免费获取链接。
