新智元報道

編輯：元宇

【新智元導讀】每月5美刀，就能在你家服務器里養(yǎng)個AI打工人，無縫接入Telegram、Discord、Slack、飛書、企業(yè)微信等平臺。它不僅能幫你干活，還會自己攢技能并反哺訓練。網友直呼：換掉OpenClaw太爽了！

OpenClaw最強對手來了！

它就是Nous Research今年2月推出的開源Agent神器：Hermes Agent。

Nous Research稱它是一個「會跟著你成長的Agent」。

Hermes Agent推出后勢頭很猛。

從2月底上線以來，迅速在GitHub上超過4萬星，目前已經迭代到v0.8.0，平均不到一周一個大版本，貢獻者超過240人，合并PR達到了1400個。

https://github.com/nousresearch/hermes-agent

它的更新速度，超過絕大多數商業(yè)Agent產品。

社區(qū)反饋也很熱烈，一種「換掉OpenClaw」的即視感撲面而來。

有網友說「切到Hermes太爽了，比OpenClaw響應速度快了太多倍」。

還有的非技術網友感覺，v0.4.0的更新就像是為自己量身打造的：「無需代碼，毫無麻煩」。

這個自主Agent

住在你家的服務器上

Nous Research官方在描述Hermes Agent時，稱它是「一個運行在你服務器上的自主Agent」。

https://hermes-agent.nousresearch.com/

「運行在你的服務器上」，意味著它是一個部署在你自己終端上的私人AI。

根據官網介紹，Hermes Agent具有六大核心特性：與你同在、越用越強、定時自動化、委派與并行、沙盒隔離、全網頁與瀏覽器控制。

它可以跑在每月5美元的VPS服務器上，也可以跑在GPU集群上，閑置時幾乎不花錢。

你可以通過Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、SMS、飛書、企業(yè)微信等平臺跟它對話，一個gateway進程，連通所有入口。

而且，Nous Research不只是在做一個Agent，他們在搭一整條生態(tài)。

agentskills.io是一個開放的技能標準，Agent創(chuàng)建的skill可以跨項目、跨社區(qū)共享。

agentskills.io是Nous Research推出的開放技能標準，官方也運營著Skills Hub供社區(qū)發(fā)現(xiàn)和安裝技能。

圍繞這個標準，第三方社區(qū)已經長出了HermesHub（帶安全掃描的技能市場）、hermes-workspace（網頁端GUI，Nous Hackathon作品）、mission-control（多Agent管理面板）等項目。

Nous Research的聯(lián)合創(chuàng)始人之一Jeffrey Quesnelle，甚至演示過用Hermes Agent自主完成一部7.9萬字小說的寫作，跨多個迭代會話，全程無人工干預。

記憶→技能→訓練數據

三層閉環(huán)

OpenClaw的技能由人類維護，而Hermes Agent的技能由其自身維護，這正是它值得注意的地方。

Hermes Agent的一個核心概念叫「built-in learning loop（內置學習閉環(huán)）」。

是指它能從經驗中創(chuàng)建技能，在使用中改進技能，主動提醒自己保存知識，搜索自己過去的對話，并在跨會話中構建一個不斷加深的用戶模型。

拆開來看，這個閉環(huán)分三層。

第一層：記憶。

Hermes Agent的官方記憶機制包括內置的MEMORY.md和USER.md，并支持基于FTS5的跨會話檢索與LLM摘要。

它能搜索幾周前的對話內容，也能在每次會話開始時加載兩個核心文件：MEMORY.md記錄環(huán)境信息和歷史教訓，USER.md記錄你的偏好和工作習慣。

第二層：技能。

當Agent完成一個復雜任務（通常是5次以上工具調用），它會自動把這次經驗寫成一個結構化的skill文件，包括操作步驟、常見陷阱和驗證方法。

下次遇到類似任務，直接調用skill，不用從頭推理。更狠的是，如果在使用skill的過程中發(fā)現(xiàn)了更好的做法，它會自動更新這個skill。

有Reddit用戶報告，Agent在兩小時內創(chuàng)建了3個skill文檔后，重復性研究任務的執(zhí)行效率提升明顯。

第三層：訓練數據。

Hermes Agent內置了批量軌跡生成和Atropos強化學習環(huán)境。

也就是說，Agent在日常使用中產生的工具調用記錄，可以直接用來訓練下一代模型。

記憶沉淀技能，技能反哺訓練，訓練提升模型能力，模型能力又回到Agent。

這條鏈路，是Nous Research真正想跑通的東西。

Hermes Agent可以做什么？

目前最常見的場景，是自動化情報監(jiān)控。

你只需要用自然語言寫一句類似cron的指令，比如「每天早上8點掃描這些GitHub倉庫的新release，把摘要發(fā)到我的Telegram」，Agent就會通過gateway在后臺無人值守地持續(xù)執(zhí)行。

已經有用戶基于它搭出一套橫跨Reddit和X的開源AI趨勢日報：每天自動抓取信息、生成結構化早報，再推送到手機上。

第二個高頻場景，是「帶記憶的編程」。

對很多開發(fā)者來說，它更像一個不會失憶的編程搭檔：記得你的代碼庫結構、命名習慣，也記得部署流程和歷史上下文。

再配合6種終端后端，你可以把它放到云端VM上持續(xù)干活，自己去做別的事。

但真正讓社區(qū)興奮的，還是Gateway本身。

你可以在手機Telegram上發(fā)起一段對話，回到電腦后再在終端里無縫接著聊；發(fā)一條語音備忘錄，它會自動轉寫、繼續(xù)進入后續(xù)處理流程。

同一個Agent，駐留在同一個進程里，卻能同時出現(xiàn)在你所有的平臺上。

而在架構層面，它已經開始支持跨框架的Agent聯(lián)邦通信。

一個Hermes Agent和一個OpenClaw Agent可以互相發(fā)消息、委派任務。

社區(qū)也在推進更深層的多Agent協(xié)作：讓多個專業(yè)化Agent組隊分工、共享狀態(tài)。

它還沒學會「自我進化」

Hermes Agent目前的「成長」，發(fā)生在技能層和記憶層，而非模型參數層。

它不會在你的服務器上自動微調模型權重，也不會越用越「聰明」到超出底層模型能力的程度。

它的進化方式更像一個經驗豐富的員工，做過的事會記住，踩過的坑會寫成SOP，下次執(zhí)行更快更準。

但模型本身的天花板，仍然取決于你接入的大模型。

Hermes Agent支持Nous Portal、OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、xAI、z.ai、Kimi、MiniMax等多種模型來源，也支持本地Ollama及任何OpenAI兼容端點，通過hermes model隨時切換，不鎖定任何廠商。

Hermes Agent的演進路線

近期幾個版本的更新方向，已經非常清楚地勾勒出了Hermes Agent的演進路線。

2026年3月28日發(fā)布的v0.5.0，被定義為「hardening release」，核心關鍵詞是安全加固：50多項安全與可靠性修復、供應鏈審計，先把整個系統(tǒng)的底盤打牢。

2026年4月3日發(fā)布的v0.7.0，被稱為「resilience release」，重點轉向長期運行能力，包括可插拔記憶架構、憑證池輪換、網關競態(tài)與審批路由修復，以及總計168個PR、46個已解決問題帶來的系統(tǒng)性增強。

到了這次發(fā)布的v0.8.0，這一輪更新被命名為「intelligence release」，重點聚焦智能：后臺任務自動通知、模型實時切換、MCP OAuth 2.1，開始把Agent的「可用性」進一步推進到「智能性」。

從安全，到穩(wěn)定，再到智能，這條版本演進路徑本身，反映了Nous對Agent產品形態(tài)的真實判斷。

他們很清楚，一個要24小時駐留在你服務器上的Agent，最大的敵人從來不是「不夠聰明」，而是「跑著跑著崩了」「憑證泄露了」「網關掛了」。

長期運行，才是Agent真正的工程挑戰(zhàn)。

一行命令，5美元就可以上手

說完架構和路線，怎么上手？

官方把安裝入口直接做成了一條標準命令：

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

最直接的方式，是租一臺便宜的VPS，SSH進去后一行命令完成安裝。

從官方安裝腳本的說明來看，這是面向Linux和macOS用戶的默認入口，也是最快的起步方式。

裝完之后，再運行hermes setup完成初始化：選擇你的LLM提供商，填入API Key，選好模型，就可以開始對話。

Nous Portal、OpenRouter、OpenAI、本地Ollama，都是常見選擇。

想省錢？就用OpenRouter接一個便宜模型，已經足夠覆蓋大多數日常使用場景。

想要更強隱私，可以把Ollama和本地模型掛起來；想追求更好效果，還可以再切到更強的商用模型。

等基礎配置完成，再繼續(xù)跑hermes gateway setup，把它接到Telegram這類消息平臺上。

如果想讓它長期在線，再用hermes gateway install注冊成系統(tǒng)服務。

這樣一來，機器重啟之后它也會自動拉起，真正進入24小時在線的工作狀態(tài)。

如果你是從OpenClaw遷移過來的，hermes claw migrate可以一鍵導入原有設置、記憶和技能。

除此之外，Mac用戶、Windows WSL2用戶、Docker用戶，也都有各自對應的安裝路徑。

甚至還可以借助Pinokio這類一鍵安裝器，把命令行門檻繼續(xù)壓低。

做Agent的人，自己就是訓模型的

Nous Research并不是一個周末車庫項目。

這家公司2023年成立，團隊約20人，創(chuàng)始人是Jeffrey Quesnelle、Karan Malhotra、Teknium和Shivani Mitra，累計融資6500萬美元，其中5000萬美元A輪由Paradigm領投。

Jeffrey Quesnelle

四位創(chuàng)始人均來自研究與工程一線，他們此前最出名的作品是Hermes、Nomos、Psyche三個開源模型家族。

這說明Hermes Agent的創(chuàng)始團隊，他們原來的工作就是訓練大模型，因此他們可能比任何Agent框架團隊都更清楚大模型在工具調用和長程規(guī)劃上會犯什么錯。

Hermes Agent不鎖定任何模型，但Nous Research自研的Hermes模型家族（下載量超5000萬次）正是在Agent場景中被大量使用的選項之一。

訓模型的人親自做Agent，Agent產生的數據又能回流訓練：這并非巧合，更可能是一種設計。

私有AI的自進化時刻，來了

「一個會跟著你成長的Agent」。

這句slogan背后，Nous Research押注的是這樣一條路線：

Agent不該只是一次性的調用接口，而應該是私有的、常駐的、會積累的，并且最終能夠反哺訓練。

這幾乎站在了當下主流的云端Agent服務的反面。

后者更像一種「即開即用、用完即走」的托管模式，數據、記憶和行為沉淀大多留在平臺一側；而Hermes Agent想做的，是把這些能力盡可能留在用戶自己手里。

如今，在開源社區(qū)，Hermes Agent已經跑出了自己的節(jié)奏。

比3.8萬GitHub stars更值得注意的，并不是它有多火，而是它背后那條從Agent、技能、記憶到訓練數據的閉環(huán)，已經開始顯形。

當Agent開始自己積累技能、自己生成訓練數據、再將這些沉淀重新喂回模型，我們距離一個真正意義上的「自進化AI系統(tǒng)」還有多遠？

5美元即可本地部署，帶記憶、不會輕易失憶的專屬「賽博員工」已經上線。

Hermes Agent讓我們第一次如此清晰地看到：

私有AI的自進化時刻，可能真的來了！

參考資料：

https://virtualuncle.com/hermes-agent-complete-guide-2026/?utm_source=chatgpt.com

https://hermes-agent.nousresearch.com/