别的 AI 用完就忘，Hermes 更像是一个会慢慢记住你习惯的 AI Agent。
如果你最近在看各种 AI Agent，想找一个既能聊天、又能执行任务、还能越用越顺手的工具，那可以看看 Hermes Agent。
它是 Nous Research 出的开源 Agent，GitHub 27,500+ Star。这篇文章尽量用小白也能看懂的方式，讲清楚它是什么、能做什么，以及怎么跑起来。
一、Hermes Agent 是什么？
你可以先把它理解成一个不只是会聊天，还能帮你执行任务的 AI 助手。
和普通聊天型 AI 不一样，Hermes 的重点不只是回答问题，而是把做过的流程沉淀下来，后面遇到类似任务时复用，所以会有一种”越用越顺手”的感觉。
二、Hermes 能做什么，强在哪？
1. 闭环学习：它会越用越顺手
这是 Hermes 最有辨识度的地方。简单说，它不只是”做完一次就结束”，而是会尽量把做事的方法沉淀下来。
- 自动创建 Skill：完成复杂任务后，会把流程总结成”技能文件”，下次同类任务可以直接调用。
- Skill 自我迭代：技能在后续使用时，会根据实际效果继续调整。
- 跨会话记忆：会保存一部分关键信息，后面可以再找回来。
- 用户建模：用久了以后，会更理解你的习惯和偏好。
TIP如果普通 AI 更像”临时工具”，那 Hermes 更像一个会逐渐熟悉你工作方式的助手。
2. 随处可用：不只是在电脑上
Hermes 支持 14+ 个平台接入：Telegram、Discord、Slack、飞书、WhatsApp……
也就是说，你可以把它放在云端或服务器上，自己在手机上发消息，让它去处理任务，做完再把结果推回来。
运行环境也比较灵活：本地、Docker、SSH、Daytona 云端、Modal 无服务器都可以。
3. 模型自由：不锁厂商
Hermes 支持 OpenRouter、Claude、OpenAI、DeepSeek、Kimi，还有本地模型。
一行命令换模型：hermes model，选完立即生效。
WARNING模型虽然很自由，但如果选太弱的免费模型，效果通常会明显打折，建议至少用 Claude Sonnet 或 GPT-4o 这一档。
4. 实际能干什么
自动化定时任务：自然语言描述需求，比如”每天早上 8 点汇报 GitHub 热门项目”，它可以帮你设好定时器，到点自动执行。
并行多任务：一个大任务拆成多个子任务，同时处理，最后再汇总。
联网查询 + 浏览器操作：内置 47 个工具，网页搜索、截图、图片生成、语音识别这些都能直接用。
编程 + 执行：不只是写代码，还能直接在终端执行、安装依赖、看报错、修 bug。
示例比如你让它”搜索今天 AI 领域最热的 5 个新项目，整理成 markdown 发给我”，它可以自己去搜索、筛选、整理，再把结果推回来。
5. 对比 OpenClaw：Hermes 强在哪？
如果你之前了解过 OpenClaw，可以把 Hermes 看作同一方向上的更进一步版本。
| 对比维度 | OpenClaw | Hermes Agent |
|---|---|---|
| 学习能力 | 无学习闭环 | ✅ 自动创建 Skill、跨会话记忆、用户建模 |
| 运行环境 | 本地为主 | ✅ 支持 Docker / SSH / Daytona / Modal 无服务器 |
| 费用 | 本机常驻耗电 | ✅ 无服务器模式，空闲时更省资源 |
| 并行处理 | 单线程 | ✅ 可派出多个子 agent 并行干活 |
| 消息平台 | 20+ 平台（含微信个人、LINE、Twitch 等） | 14+ 平台（主流平台全覆盖） |
| 技术栈 | Node.js | Python |
| 背景 | 社区项目 | Nous Research（模型训练团队） |
如果你更看重”持续使用后越来越顺手、支持云端部署、支持并行任务”，Hermes 会更有吸引力。
从 OpenClaw 迁移，记忆、技能、Key 全部带走：
hermes claw migrate三、怎么装、怎么用？
先说门槛Hermes 不是那种”装个客户端立刻开聊”的工具。你至少要准备一个运行环境，以及一个可用的模型账号或 API Key。只想先体验的话，建议先本地跑通，再考虑接飞书或云端部署。
Windows 用户先看：安装 WSL2
Hermes 不支持原生 Windows，必须通过 WSL2 来跑。WSL2 可以理解成”Windows 里的 Linux”，装完之后 Hermes 就在这个 Linux 环境里运行。
第一步：开启 WSL 功能
以管理员身份打开 PowerShell（右键开始菜单 → Windows PowerShell（管理员）），输入：
wsl --install第二步：设置 Linux 用户名和密码
重启后，Ubuntu 会自动弹出来，要求你设置用户名和密码。随便取个名字，密码记住就行（输密码时屏幕不显示字符，属于正常现象）。
第三步：确认 WSL2 版本
重新打开 PowerShell，输入：
wsl --list --verbose看到 VERSION 列显示 2 就对了。
安装 Hermes（1 分钟搞定）
Hermes 支持 Linux、macOS 和 WSL2。
在终端（Linux/macOS 直接打开，Windows 打开 WSL）里，复制粘贴这一行：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
安装脚本会自动处理 Python、Node.js 和依赖，不需要你手动折腾环境。
装完之后：
source ~/.bashrc # 刷新环境变量hermes # 启动第一次启动：hermes setup 全流程
运行向导，一次性把主要配置搞定：
hermes setup向导会按顺序问你几件事：
第一步：选模型提供商
这是最关键的一步：选择你要用的模型服务。
常见选项有几类：
Nous Portal、GitHub Copilot：适合已经有账号的用户，直接登录即可OpenAI、Anthropic、OpenRouter、DeepSeek：填入对应的API Key自定义端点：适合本地模型或自建服务，填base URL和API Key
如果你只是想先跑起来，优先选自己已经有账号、配置最省事的那一个。
实际选择界面如下，第一屏是常用提供商：
往下翻还有更多，包括国内的 MiniMax、Kimi、阿里云 DashScope 等。国内用户如果想先快速上手，可以优先选一个自己已经有账号、最好支付和网络都更顺手的平台。
第二步：开哪些工具
Hermes 内置 47 个工具，向导会问你要不要开启。默认推荐全开，后面也可以再调整。常用工具类型：
- 文件读写、终端命令执行
- 网页搜索、内容提取、截图
- 图片生成、语音识别
- GitHub、API 调用等
第三步：连接消息平台（可选）
如果你想通过飞书等手机端跟 Hermes 聊，配置方法后面单独讲。第一次上手时，这一步也可以先跳过。
选择要接入的平台（空格勾选，回车确认）：
从 OpenClaw 迁移？直接运行
hermes claw migrate，它会自动导入你的记忆、技能、API Key，一键搬家。
setup 完成后，会显示所有配置文件路径和常用命令汇总：
运行 hermes 启动后，界面会列出当前可用的工具和技能。
验证安装成功如果你只是想确认自己装好了，最简单的办法是先在本地让它帮你做一个小任务，比如”帮我整理今天值得关注的 AI 新闻，输出成 markdown”。先跑通一次，再玩进阶功能。
飞书接入教程
想在飞书上直接跟 Hermes 聊天？按下面 4 步配置。这部分更适合已经本地跑通、准备进入进阶玩法的人。
第一步：创建飞书机器人应用
- 打开飞书开放平台：https://open.feishu.cn/
- 创建一个新应用
- 进入”凭证与基础信息”，复制 App ID 和 App Secret
- 在左侧”添加应用能力”里开启 机器人 能力
第二步：开启事件订阅（飞书侧配置）
进入”事件与回调” → “事件配置”，订阅方式选择使用长连接接收事件（websocket 模式不需要填 URL）：
点击”添加事件”，搜索并添加 im.message.receive_v1（接收消息事件）：
第三步：配置 Hermes
运行向导，选择 Feishu / Lark，按提示填入 App ID 和 App Secret，domain 填 feishu，connection mode 填 websocket：
向导配置完成后显示 Feishu / Lark configured!：
第四步：启动网关
hermes gateway看到连接成功的提示后，打开飞书给机器人发条消息测试一下。
第五步：设置主频道（可选）
在飞书的某个会话里发送：
/set-home定时任务的结果就会推送到这个会话。
群聊里怎么用？在群里把机器人拉进来之后，需要 @机器人 才会触发回复，不 @ 它不会响应。
常见问题：
| 问题 | 解决方法 |
|---|---|
| 机器人不回消息 | 检查群聊里有没有 @ 它；确认 FEISHU_ALLOWED_USERS 里有你的 Open ID |
| 收不到图片/文件 | 在飞书开放平台给应用加上 im:message 和 im:resource 权限 |
| 提示 lark-oapi 未安装 | 运行 pip install lark-oapi |
常用命令速查
| 命令 | 干什么 |
|---|---|
hermes | 启动对话 |
hermes model | 切换模型 |
hermes tools | 管理工具 |
hermes gateway | 启动消息网关（接 Telegram 等） |
hermes update | 更新版本 |
hermes doctor | 诊断问题 |
对话里的斜杠命令：
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/new | 开启新对话 |
/model | 临时切换模型 |
/skills | 查看已有技能 |
/compress | 压缩上下文（省 Token） |
/retry | 重试上一条 |
关于”进化效果”Hermes 的学习闭环需要时间积累才能真正感受到。我目前也还在持续体验，后面如果积累到更多实际案例，再单独写一篇实测对比会更有说服力。
四、道理讲完了，该你了
三件事，今天就能做：
- 先装上试试：WSL2 + 那行
curl命令，先把本地跑起来。 - 配好一个模型：优先选你已经有账号、调用最方便的那家。
- 先做一个小任务：别一上来追求全自动，先让它帮你完成一次真实任务，感受一下流程。
Hermes 不是银弹，但如果你愿意持续使用，它确实是目前开源 Agent 里很有意思、也很值得长期观察的一类工具。
如果你已经在用 Claude Code 或 Codex，那 Hermes 也值得你拿来当长期助手慢慢培养。
AI 工具有两种：用完即走的工具，和越用越懂你的伙伴。Hermes 更接近后者。
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