Hermes Agent

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。

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.git
cd hermes-agent
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip 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：

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。