以 「自進(jìn)化」 重構(gòu) Agent 體驗(yàn)。

作者｜連冉

編輯｜鄭玄

最近幾周，在 X 和 GitHub 上，一個名為 Hermes Agent 的開源項(xiàng)目火了。

從 2 月底開源首月破 2.2 萬星，到 4 月 8 日 v0.8.0 版本發(fā)布后單日新增 6400 + 星，Hermes Agent 在不到兩個月的時間里，GitHub 總星標(biāo)已突破 4.7 萬，并在多日內(nèi)持續(xù)霸榜全球開源榜單第一。

Hermes Agent 是什么？

簡單來說，它是一款「會自我成長」的個人 AI 智能體：內(nèi)置學(xué)習(xí)閉環(huán)，能從任務(wù)中自動提煉技能、持久記憶用戶偏好、跨會話精準(zhǔn)回憶，越用越懂你；支持 5 美元 VPS、Docker、Serverless 等 6 種部署方式，兼容 200 + 大模型一鍵切換微博，Telegram、Discord、Slack 全平臺接入，一行命令即可安裝運(yùn)行。

有人說它是 OpenClaw 的平替，有人說它比 OpenClaw 更好用，在極短的時間內(nèi)，它不僅收獲了數(shù)萬顆 Star，也讓開發(fā)者感嘆：AI 可以「越用越像自己的一部分」。

01

Hermes Agent 到底是什么？

Hermes Agent 是 Nous Research 開發(fā)的免費(fèi)、MIT 許可的自主 AI 框架，它的核心定位是，一個會隨著使用不斷成長的「自進(jìn)化 Agent」。

圖片來源：GitHub

和傳統(tǒng) Agent 不同，Hermes 試圖成為一個能夠持續(xù)積累經(jīng)驗(yàn)的長期系統(tǒng)：它會從已經(jīng)完成的任務(wù)中學(xué)習(xí)，在不同會話、不同平臺之間保留記憶，并逐漸形成一套屬于用戶自己的能力結(jié)構(gòu)。

圖片來源：GitHub

自 2026 年 2 月發(fā)布以來，它在短短幾周內(nèi)狂攬超過 2.2 萬顆 GitHub Star，目前為止已超過 4.7 萬，貢獻(xiàn)者也有數(shù)百名。從社區(qū)反饋來看，這種設(shè)定正好擊中了一個長期存在的需求——開發(fā)者越來越關(guān)心，Agent 能不能「記住」和「變強(qiáng)」。

在 X 和開發(fā)者社區(qū)的討論中，讓人印象深刻的，是 Hermes 在復(fù)雜任務(wù)中對提示詞的依賴明顯降低了。

有開發(fā)者在使用 gemma 26B 或 Hermes 系列模型測試時提到，即便只給出一個相對模糊的指令，例如「寫一個抓取數(shù)據(jù)并生成可視化的腳本」，Agent 也能夠完成從任務(wù)拆解到代碼生成的一整套流程。

在執(zhí)行過程中，它會根據(jù)執(zhí)行反饋不斷調(diào)整路徑——包括讀取報錯信息、嘗試修復(fù)問題，甚至在多次嘗試中形成可復(fù)用的解決方案。

這種體驗(yàn)并不意味著 Hermes 具備穩(wěn)定的「全自動開發(fā)能力」，但它至少讓開發(fā)者感受到：Agent 不再完全依賴精確 prompt，也可以在模糊目標(biāo)下推進(jìn)復(fù)雜任務(wù)。

Hermes Agent 更值得關(guān)注的，其實(shí)是其底層的架構(gòu)。

從架構(gòu)上看，它和 OpenClaw 走的是兩條幾乎相反的路徑：前者強(qiáng)調(diào)連接能力的廣度，后者則更執(zhí)著于學(xué)習(xí)能力的深度。Hermes 的那句口號——「the agent that grows with you」，是指向一整套圍繞「學(xué)習(xí)閉環(huán)」構(gòu)建的底層設(shè)計。

這個閉環(huán)大致由三部分構(gòu)成。

首先是持久化記憶。Hermes 會將所有歷史會話存儲在本地數(shù)據(jù)庫中，并通過全文檢索與模型摘要進(jìn)行二次組織。它不僅可以回溯幾周前的對話，還能在不同任務(wù)之間建立關(guān)聯(lián)，逐漸形成對用戶工作方式的理解。這種記憶不再依賴人工維護(hù)，而是由 Agent 自主整理、更新，更像一種持續(xù)演化的認(rèn)知結(jié)構(gòu)。

其次是技能的自動生成與復(fù)用。當(dāng) Hermes 完成一個復(fù)雜任務(wù)后，它不會簡單結(jié)束，而是會將整個過程抽象為結(jié)構(gòu)化的 Skill——包括步驟、關(guān)鍵判斷、潛在陷阱以及驗(yàn)證方式。下一次遇到類似問題時，它優(yōu)先調(diào)用這些已有經(jīng)驗(yàn)，而不是重新推理一遍。隨著使用次數(shù)增加，這些技能會不斷被修正和優(yōu)化，形成真正可復(fù)用的能力資產(chǎn)。

第三，自訓(xùn)練能力的雛形。Hermes 可以在運(yùn)行過程中生成大量工具調(diào)用軌跡，并將這些數(shù)據(jù)導(dǎo)出，用于后續(xù)模型微調(diào)。這意味著，它不僅在「用模型」，也在不斷生產(chǎn)可以反哺模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這種能力，已經(jīng)明顯帶有研究型系統(tǒng)的特征，而不是單純的應(yīng)用層產(chǎn)品。

也正因?yàn)槿绱耍琀ermes 的整體形態(tài)更像一個「實(shí)驗(yàn)性操作系統(tǒng)」。這種傾向在近期版本中變得更加明顯。比如引入的多實(shí)例配置，允許開發(fā)者在同一環(huán)境中運(yùn)行多個相互隔離的 Agent，每個都有獨(dú)立的記憶、技能和配置。這讓 Hermes 從「個人助手」進(jìn)一步演化為可以復(fù)用的 Agent 基礎(chǔ)設(shè)施。

再比如對 MCP 的支持，它可以將自身的會話與記憶暴露給 IDE 工具，讓開發(fā)者在 Claude Desktop、Cursor 或 VS Code 中直接檢索和調(diào)用。這種設(shè)計，本質(zhì)上是在打通「常駐 Agent」與「開發(fā)環(huán)境」之間的邊界。

在安全層面，Hermes 反而顯得相對克制。它通過容器隔離、只讀文件系統(tǒng)、執(zhí)行前掃描等機(jī)制，對潛在風(fēng)險進(jìn)行約束。這種設(shè)計并不追求極致的開放性，而是在「可進(jìn)化」與「可控性」之間尋找平衡。

綜合來看，Hermes 并不是一個在規(guī)模或生態(tài)上占優(yōu)的項(xiàng)目。無論是 GitHub Star 數(shù)量，還是技能市場的成熟度，它都還處在一個相對早期的階段。

它真正值得關(guān)注的，是它所押注的方向，即如何讓 Agent 在時間中變得更強(qiáng)。

02

Hermes 與 Openclaw 的「同與不同」

當(dāng) Hermes Agent 在 X 上大放異彩時，開發(fā)者不可避免地將它與今年年初在開源社區(qū)大火的另一個現(xiàn)象級項(xiàng)目——OpenClaw 進(jìn)行對比。

OpenClaw 同樣是一個本地優(yōu)先的個人 AI 助理框架。它與 Hermes Agent 這兩者都試圖解決傳統(tǒng) SaaS 型 AI 的隱私和控制權(quán)問題，但在底層哲學(xué)上，它們走向不同。

兩者的相同點(diǎn)在于「數(shù)字主權(quán)」。

無論是 Hermes 還是龍蝦，它們在出現(xiàn)之初都擁有相同的底層基因：

• 本地優(yōu)先與隱私至上：數(shù)據(jù)不會上傳到不可控的商業(yè)云端，所有記憶、代碼執(zhí)行過程，甚至文件與目錄級別的授權(quán)，都盡可能留存在用戶本地設(shè)備或私有環(huán)境中。

• 基于消息通道的交互：它們都放棄了繁瑣的 Web UI，轉(zhuǎn)而擁抱 Telegram、WhatsApp 等即時通訊工具，讓 AI 真正融入人類日常的溝通鏈路。

• 全天候的自動化（24/7 Agent）：支持定時任務(wù)，可以在后臺靜默運(yùn)行，無需人類時刻盯盤。

這種對「數(shù)字主權(quán)」的強(qiáng)調(diào)，本質(zhì)上是一種基礎(chǔ)設(shè)施層的選擇。而在這一點(diǎn)背后，Hermes 與 OpenClaw 的差異，其實(shí)已經(jīng)開始顯現(xiàn)。Nous Research 的定位是一家「去中心化 AI 研究實(shí)驗(yàn)室」，他們不僅做 Agent，還在推進(jìn)名為 Psyche 的去中心化訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)——試圖利用區(qū)塊鏈協(xié)調(diào)全球閑置 GPU 來訓(xùn)練大模型。

所以，Hermes Agent 不僅僅是一個本地工具，也是這一整套「AI 去中心化基礎(chǔ)設(shè)施」中，最貼近用戶的一層入口。

兩者的不同之處在于能力生長的路徑之爭。如果說 OpenClaw 代表的是一種更偏「確定性」的路徑，那么 Hermes 則更接近一種「進(jìn)化式」的系統(tǒng)。

首先是技能獲取方式的不同（Human-authored vs. Autonomous）。龍蝦的能力邊界主要由「人類預(yù)設(shè)」決定。龍蝦傾向于讓開發(fā)者通過明確的代碼或 Prompt 來編寫 Skill。它是一個完美的控制面，用戶定義了它能做什么，它就會以高穩(wěn)定性和確定性去執(zhí)行。

Hermes Agent 的能力則是通過「經(jīng)驗(yàn)涌現(xiàn)」出來的。在完成復(fù)雜任務(wù)之后，它會自動抽象出方法論，將其沉淀為可復(fù)用的 Skill，并在后續(xù)任務(wù)中不斷迭代優(yōu)化。這使得它的能力邊界不是預(yù)先寫死的，而是在使用中逐漸擴(kuò)展。

其次是記憶機(jī)制的差異。

OpenClaw 更偏向顯式記憶與檢索機(jī)制，本質(zhì)上是典型的 RAG 思路——它知道「信息在哪里」，并在需要時調(diào)取。

Hermes Agent 則采用的是分層的記憶系統(tǒng)，除了顯性記憶，最核心的是它建立了一個「關(guān)于你的模型」。它會在跨會話的交互中，逐漸理解用戶的代碼風(fēng)格、對待報錯的容忍度、喜歡的技術(shù)棧。它甚至?xí)ㄆ凇篙p推」自己去整理和固化這些知識。

適用場景上，兩者也有區(qū)別。

如果用戶要一個極其安全、步驟明確、用于處理批量數(shù)據(jù)或金融交易等容錯率極低的任務(wù)，龍蝦的權(quán)限控制（最新版）更嚴(yán)格，行為更可預(yù)測。如果用戶進(jìn)行探索性的編程、創(chuàng)意開發(fā)，或者處理那些流程模糊、需要不斷試錯的復(fù)雜工程，Hermes 帶來的自主性將為用戶省下不少負(fù)擔(dān)。

不過，在 Reddit、Youtube 和 X 上的社區(qū)共識并不是 Hermes 取代了 OpenClaw，而是認(rèn)為它們是互補(bǔ)的。

OpenClaw 負(fù)責(zé)「干活」——處理多通道交互、團(tuán)隊(duì)工作流和復(fù)雜的生態(tài)對接；而 Hermes 負(fù)責(zé)「動腦」——主攻持久化記憶、自動生成技能和高維度的模型推理。

常見的設(shè)置是將 Hermes 作為高級規(guī)劃器運(yùn)行在 OpenClaw 工具之上。只需要運(yùn)行 hermes claw migrate 指令，就可以將現(xiàn)有的 OpenClaw 技能、記憶和設(shè)置一鍵平滑遷移到 Hermes 中。

03

「會進(jìn)化的 Agent」

Hermes Agent 在試圖把「AI 能力」從一次性調(diào)用，變成可以持續(xù)積累的資產(chǎn)。

Agent 不應(yīng)該只是一個臨時調(diào)用的接口，而應(yīng)該是一種長期存在的系統(tǒng)——它是私有的、持續(xù)運(yùn)行的，并且可以在使用過程中不斷積累能力，最終反過來影響模型本身。

主流產(chǎn)品的數(shù)據(jù)、記憶、行為軌跡，大多沉淀在平臺側(cè)，而 Hermes 想做的，是把這些能力盡可能留在用戶自己的系統(tǒng)里。

這意味著 AI 的能力，不再只是「被調(diào)用」，而是可以「被擁有」。在開源社區(qū)里，Hermes Agent 的熱度，很大一部分來自于它把這條路徑真正跑通了一部分。

它在嘗試打通一條更完整的鏈路：從任務(wù)執(zhí)行，到技能沉淀，再到記憶積累，甚至進(jìn)一步，成為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一部分。

當(dāng)一個 Agent 開始具備這樣的循環(huán)能力——自己解決問題 → 記錄經(jīng)驗(yàn) → 復(fù)用經(jīng)驗(yàn) → 優(yōu)化方法 → 再反哺自身——它就開始接近一個可持續(xù)進(jìn)化的系統(tǒng)。

目前來看，這條路徑還很初期。記憶的噪音、技能的質(zhì)量、訓(xùn)練閉環(huán)的穩(wěn)定性，仍然是需要反復(fù)打磨的問題。部署門檻也依然存在，距離「普通用戶無感使用」還有不小的距離。

但方向已經(jīng)很清晰。Hermes 至少讓一件事變得具體起來：私有 AI，不只是一個使用形態(tài)，而可能是一種可以持續(xù)演進(jìn)的資產(chǎn)形態(tài)。

如果這條路徑成立，未來我們評估一個 Agent 的方式，可能會發(fā)生變化： 從看它「當(dāng)下能做什么」到看它「在時間里變成了什么」。誰能在時間里積累更多能力，誰就擁有更高的上限。

04

「龍蝦」后最火的 Agent 項(xiàng)目，

有割韭菜嫌疑？

Hermes 的火熱不是偶然，這是一個在技術(shù)上有真實(shí)產(chǎn)出的開源項(xiàng)目，但這個項(xiàng)目本身也不乏爭議。而最大的爭議點(diǎn)，就在團(tuán)隊(duì)本身。

Nous Research 的核心成員，很多都來自 Web3 領(lǐng)域。有報道稱，其 CEO Jeffrey Quesnelle 此前曾是以太坊 MEV 基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目 Eden Network 的首席工程師。

團(tuán)隊(duì)的融資路徑也帶有明顯的加密行業(yè)特征——截至 2026 年 4 月，Nous Research 累計完成 2 輪公開融資，總?cè)谫Y金額約 7000 萬美元，投資方均為加密領(lǐng)域頭部機(jī)構(gòu)，融資路徑帶有鮮明的 Web3 特征——以代幣計價而非傳統(tǒng)股權(quán)，核心用于算力儲備與團(tuán)隊(duì)擴(kuò)張。

資本來源不同，方法論也有差異。

Nous Research 從一開始，就是一個 Web3 原生的 AI 實(shí)驗(yàn)室：在治理結(jié)構(gòu)上強(qiáng)調(diào)去中心化，在技術(shù)路徑上強(qiáng)調(diào)分布式訓(xùn)練，在產(chǎn)品策略上則更偏向「開源優(yōu)先 + 社區(qū)驅(qū)動」。

如果把這個背景帶回來看 Hermes Agent，更像是把 Web3 社區(qū)的那套方法論，移植到了 AI Agent 的基礎(chǔ)設(shè)施層。

也正因?yàn)槿绱耍粋€在社區(qū)中被反復(fù)討論的問題開始浮現(xiàn)：

Hermes 所構(gòu)建的「長期運(yùn)行 + 持續(xù)積累」的 Agent 形態(tài)，是否同時也具備成為某種「Web3 冷啟動基礎(chǔ)設(shè)施」的潛力？

目前來看，Nous Research 官方仍處于「未發(fā)行代幣」的狀態(tài)，也沒有明確公布任何代幣分發(fā)機(jī)制。但在更外圍的生態(tài)中，已經(jīng)可以看到一些典型的「預(yù)期行為」：例如，部分加密社區(qū)開始圍繞其項(xiàng)目進(jìn)行空投預(yù)期的討論，一些第三方平臺也在引導(dǎo)用戶參與社區(qū)互動、任務(wù)完成等行為，以「潛在獎勵」為激勵。

與此同時，在鏈上也已經(jīng)出現(xiàn)了以「NOUS」為名的非官方代幣，這類資產(chǎn)與項(xiàng)目本身并無直接關(guān)聯(lián)，但往往會在市場情緒波動時被放大解讀。

這些現(xiàn)象并不能直接說明項(xiàng)目的走向，但至少表明一件事：市場已經(jīng)在用 Web3 的邏輯，提前「理解」這個項(xiàng)目。

從結(jié)構(gòu)上看，Hermes Agent 的產(chǎn)品形態(tài)，確實(shí)具備一些在加密世界中常見的特征：它運(yùn)行在用戶本地，長期在線；持續(xù)產(chǎn)生行為數(shù)據(jù)與交互軌跡；并在使用過程中不斷沉淀「貢獻(xiàn)」。

在傳統(tǒng)軟件語境下，這些只是「產(chǎn)品體驗(yàn)」的一部分；但在 Web3 語境中，這類行為也常常被視為一種「可度量的參與」。

這也讓 Hermes 處在一個相對微妙的位置：它一方面是一個真實(shí)可用、快速迭代的開源 Agent 框架；另一方面，其技術(shù)路徑與社區(qū)結(jié)構(gòu)，也天然具備向「代幣化激勵體系」延展的可能性。

對于開發(fā)者來說，Hermes Agent 的價值，首先仍然來自它作為一個 Agent 系統(tǒng)本身的能力。但對于普通用戶而言，這意味著一個更現(xiàn)實(shí)的判斷標(biāo)準(zhǔn)：任何與「NOUS 代幣」直接掛鉤的交易、投資或承諾，都需要保持足夠謹(jǐn)慎——尤其是鏈上已經(jīng)出現(xiàn)的同名資產(chǎn)或高收益宣傳。

*頭圖來源：hermes-agent.nousresearch

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