NousResearch/hermes-agent · 上手攻略
- 仓库：NousResearch/hermes-agent
- 链接：https://github.com/NousResearch/hermes-agent
- 分类：agent / ai
- 作者：Jay
- 更新：2026-07-09
这是什么
Hermes Agent 是 Nous Research（著名开源模型实验室，代表作 Hermes 系列大模型）推出的自改进型 AI Agent 运行时。它的核心理念是：一个越用越强、能跨会话记住你和你的项目的 Agent。
与单纯调用 API 的聊天机器人不同，Hermes Agent 有以下本质特点： - 内置学习循环：从对话经验中自主创建 Skills（技能），Skills 会在使用中自我优化 - 持久化记忆：跨会话记忆，能记住你是谁、你的项目上下文 - 不绑定设备：本地 CLI、云端 VPS、Telegram 消息、Discord 机器人……同一 Agent 实例通过不同渠道触达 - 研究导向：支持批量轨迹生成，可用于训练下一代金模型
Stars 21.1 万（ trending，周增 +2443），主分类 agent，成熟度 production。
⚠️ 注意：Hermes Agent 由 Nous Research 开发，但需要区分它是"Agent 运行时"而非"Hermes 大模型"。它可以搭配任意 LLM 使用（包括 OpenRouter、OpenAI、Nous Portal 等）。
解决什么问题
- 需要一个真正持久的助手：ChatGPT 每新对话都从零开始，Hermes 能跨会话记住你的偏好、项目、决策历史。
- 多平台统一入口：有时在 Telegram 跟 Agent 交代事情，有时在本地 CLI 让它写代码——同一 Agent 实例在不同渠道共享记忆。
- 自动化定时任务：用自然语言写 cron 任务，日报、备份、巡检都不需要写脚本。
- 复杂任务并行化：把一个任务拆给多个 subagent 并行执行，每个 subagent 有独立上下文。
- 降低 AI 使用成本：支持 Daytona / Modal 等 serverless 平台，闲置时几乎不收费。
快速安装
Linux / macOS / WSL2 / Android (Termux)
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
Windows（原生，无需 WSL）
iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)
安装程序自动处理所有依赖：Python 3.11（via uv）、Node.js v22、ripgrep、ffmpeg、Git Bash（Windows 版）。
安装完成后：
source ~/.bashrc # 或 source ~/.zshrc
hermes # 启动交互式 CLI，开始对话！
最快配置（使用 Nous Portal）
一个命令完成 OAuth 登录 + 模型 + 工具网关配置：
hermes setup --portal
Nous Portal 订阅覆盖 300+ 模型 + Web 搜索 + 图片生成 + TTS + 云浏览器，一个账号全搞定，无需逐个配置 API key。
核心用法
基础命令
| 命令 | 作用 |
|---|---|
hermes |
启动交互式 CLI 对话 |
hermes model |
选择 LLM 提供者和模型 |
hermes tools |
配置启用哪些工具 |
hermes gateway |
启动消息网关（Telegram、Discord 等） |
hermes setup |
全量配置向导（一次性配好一切） |
hermes update |
更新到最新版本 |
hermes doctor |
诊断问题 |
消息网关（多平台接入）
让 Agent 通过 Telegram / Discord / Slack / WhatsApp 等平台与你通信：
hermes gateway setup
# 按提示选择平台、填入 Bot Token / API Key
# 支持：Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, Email, SMS,
# DingTalk, Feishu, WeCom, Weixin, QQ Bot, Yuanbao, Teams 等 20+ 平台
Skills 系统（自创、自改进的技能库）
Hermes 能从对话经验中自动创建 Skills，保存在 ~/.hermes/skills/。Skills 遵循 agentskills.io 开放标准，可跨 Agent 迁移和社区共享。
# 查看已有的 Skills
ls ~/.hermes/skills/
# 手动创建一个 Skill（SKILL.md 格式）
hermes skills create my-task
定时自动化
用自然语言描述定时任务：
每天早上 9 点给我发一条今日待办
每周日晚上 10 点备份 ~/projects 到 S3
每月 1 号生成上月工作汇报发到我邮箱
Subagent 并行化
在对话中让 Hermes 派生子 Agent 并行处理多任务：
帮我同时调研这三个竞品的技术架构，分别输出对比表
典型适用场景
| 场景 | Hermes Agent 的优势 |
|---|---|
| 个人 AI 助手（长期使用） | 跨会话记忆，越用越懂你 |
| 远程 VPS 上的 AI Agent | Daytona/Modal serverless，闲置几乎零成本 |
| 多平台消息统一入口 | Telegram 说一句，CLI 那边 Agent 记住了 |
| 定时自动化 | 自然语言写 cron，不写脚本 |
| AI 研究 / 轨迹收集 | 内置批量子 Agent 用于研究目的 |
| 自托管 ChatGPT 替代 | 支持 300+ 模型，本地运行 |
坑与注意
- Windows 杀毒软件误报：Bitdefender / Windows Defender 会把
uv.exe（Astral 的 Rust Python 包管理器）当病毒。加白名单时要对整个文件夹加白，不要加文件 hash（因为每次更新 hash 都变）。 - Windows 原生 vs WSL2：原生 Windows 支持（CLI + Gateway + TUI + 工具全部直跑），不需要 WSL2。当然 WSL2 路径也兼容。
- Termux 安装特殊注意：Termux 上要用
.[termux]而非.[all]（后者有 Android 不兼容的语音依赖）。 - Nix 支持已降级：官方明确说明 Nix 不再是"支持"路径，仅最佳 effort。NixOS 用户请参考官方文档中的 flake 说明。
- 服务器无 sudo 时的 Playwright：Playwright 需要
apt-get install libnss3 libxkbcommon等系统库，安装程序会检测并提示管理员单独运行相应命令。 - ollama 本地模型：支持 Ollama，但需注意 Hermes 调用工具时的响应格式与直接 Ollama 对话不同，工具调用走的是 MCP 协议而非纯对话格式。
与同类对比
| 维度 | Hermes Agent | OpenClaw | LangGraph | AutoGen |
|---|---|---|---|---|
| 跨会话记忆 | ✅ 原生内置 | ✅ 有记忆系统 | ❌ 需自行实现 | ❌ |
| 自改进 Skills | ✅ 自动创建优化 | 部分 | ❌ | ❌ |
| 多平台消息网关 | ✅ 20+ 平台 | 部分（主要 Discord） | ❌ | ❌ |
| Serverless 部署 | ✅ Daytona / Modal | 需自行配置 | 需自行配置 | ❌ |
| 内置定时任务 | ✅ 自然语言 cron | 需配置 | 需自行实现 | ❌ |
| 研究/轨迹收集 | ✅ 内置批量子 Agent | ❌ | ❌ | ❌ |
| 模型无关性 | ✅ 任意 provider | ✅ | ✅ | ✅ |
| 上手难度 | 低（一行命令安装） | 低 | 中（需写图代码） | 中 |
Hermes 的最大差异化是"越用越聪明"——Skills 会从经验中自我改进，记忆系统让 Agent 的上下文随时间积累。它不是一个固定工作流工具，而是一个随你使用不断成长的 Agent 运行时。
一句话推荐结论
如果你需要一个长期运行、不丢记忆、能从经验中学习的个人 AI Agent，且希望它通过 Telegram 或 Discord 随时触达，Hermes Agent 是目前上手最简单、功能最完整的开源方案——一行命令装完就能用。