【新智元导读】OpenClaw最强对手来了！Nous Research推出的开源Agent神器Hermes Agent，GitHub狂揽4万星，5美元就能养一个24小时在线的AI打工人。

🚀 OpenClaw最强对手来了

它就是 Nous Research 今年2月推出的开源Agent神器：Hermes Agent。

Nous Research 称它是一个「会跟着你成长的Agent」。

Hermes Agent 推出后势头很猛。从2月底上线以来，迅速在GitHub上超过4万星，目前已经迭代到v0.8.0，平均不到一周一个大版本，贡献者超过240人，合并PR达到了1400个。

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

它的更新速度，超过绝大多数商业Agent产品。

社区反馈也很热烈，一种「换掉OpenClaw」的即视感扑面而来。有网友说「切到Hermes太爽了，比OpenClaw响应速度快了太多倍」。

🏠 这个自主Agent，住在你家的服务器上

Nous Research 官方在描述 Hermes Agent 时，称它是「一个运行在你服务器上的自主Agent」。

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

「运行在你的服务器上」，意味着它是一个部署在你自己终端上的私人AI。

根据官网介绍，Hermes Agent 具有六大核心特性：

• 与你同在 - 24小时驻留在你的服务器上
• 越用越强 - 从经验中学习，自动创建技能
• 定时自动化 - 类似cron的定时任务执行
• 委派与并行 - 支持多Agent协作
• 沙盒隔离 - 安全执行环境
• 全网页与浏览器控制 - 完整的浏览器自动化

它可以跑在每月5美元的VPS服务器上，也可以跑在GPU集群上，闲置时几乎不花钱。

你可以通过 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、SMS、飞书、企业微信等平台跟它对话，一个gateway进程，连通所有入口。

🔄 记忆→技能→训练数据，三层闭环

OpenClaw的技能由人类维护，而 Hermes Agent 的技能由其自身维护，这正是它值得注意的地方。

Hermes Agent 的一个核心概念叫「built-in learning loop（内置学习闭环）」。

是指它能从经验中创建技能，在使用中改进技能，主动提醒自己保存知识，搜索自己过去的对话，并在跨会话中构建一个不断加深的用户模型。

三层闭环架构

第一层：记忆

Hermes Agent 的官方记忆机制包括内置的 MEMORY.md 和 USER.md，并支持基于 FTS5 的跨会话检索与LLM摘要。它能搜索几周前的对话内容，也能在每次会话开始时加载两个核心文件。

第二层：技能

当Agent完成一个复杂任务（通常是5次以上工具调用），它会自动把这次经验写成一个结构化的skill文件。下次遇到类似任务，直接调用skill，不用从头推理。如果在使用skill的过程中发现了更好的做法，它会自动更新这个skill。

第三层：训练数据

Hermes Agent 内置了批量轨迹生成和 Atropos 强化学习环境。Agent在日常使用中产生的工具调用记录，可以直接用来训练下一代模型。

记忆沉淀技能，技能反哺训练，训练提升模型能力，模型能力又回到Agent。

💡 Hermes Agent可以做什么？

场景一：自动化情报监控

你只需要用自然语言写一句类似cron的指令，比如「每天早上8点扫描这些GitHub仓库的新release，把摘要发到我的Telegram」，Agent就会通过gateway在后台无人值守地持续执行。

场景二：带记忆的编程

对很多开发者来说，它更像一个不会失忆的编程搭档：记得你的代码库结构、命名习惯，也记得部署流程和历史上下文。

场景三：跨平台无缝对话

你可以在手机Telegram上发起一段对话，回到电脑后再在终端里无缝接着聊；发一条语音备忘录，它会自动转写、继续进入后续处理流程。

📈 版本演进路线

Hermes Agent 的版本演进清晰地勾勒出了产品路线：

• v0.5.0（hardening release） - 安全加固：50多项安全与可靠性修复
• v0.7.0（resilience release） - 长期运行能力：可插拔记忆架构、凭证池轮换
• v0.8.0（intelligence release） - 智能升级：后台任务自动通知、模型实时切换、MCP OAuth 2.1

从安全，到稳定，再到智能，这条版本演进路径反映了Nous对Agent产品形态的真实判断。

🚀 一行命令，5美元就可以上手

官方把安装入口直接做成了一条标准命令：

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

最直接的方式，是租一台便宜的VPS，SSH进去后一行命令完成安装。

装完之后，再运行 hermes setup 完成初始化：选择你的LLM提供商，填入API Key，选好模型，就可以开始对话。

Hermes Agent 支持 Nous Portal、OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、xAI、z.ai、Kimi、MiniMax 等多种模型来源，也支持本地Ollama及任何OpenAI兼容端点。

如果你是从OpenClaw迁移过来的，hermes claw migrate 可以一键导入原有设置、记忆和技能。

👥 做Agent的人，自己就是训模型的

Nous Research 并不是一个周末车库项目。这家公司2023年成立，团队约20人，累计融资6500万美元，其中5000万美元A轮由Paradigm领投。

四位创始人均来自研究与工程一线，他们此前最出名的作品是 Hermes、Nomos、Psyche 三个开源模型家族。

这说明 Hermes Agent 的创始团队，他们原来的工作就是训练大模型，因此他们可能比任何Agent框架团队都更清楚大模型在工具调用和长程规划上会犯什么错。

训模型的人亲自做Agent，Agent产生的数据又能回流训练：这并非巧合，更可能是一种设计。

🔮 私有AI的自进化时刻，来了

「一个会跟着你成长的Agent」。

这句slogan背后，Nous Research 押注的是这样一条路线：Agent不该只是一次性的调用接口，而应该是私有的、常驻的、会积累的，并且最终能够反哺训练。

这几乎站在了当下主流的云端Agent服务的反面。后者更像一种「即开即用、用完即走」的托管模式，而 Hermes Agent 想做的，是把这些能力尽可能留在用户自己手里。

5美元即可本地部署，带记忆、不会轻易失忆的专属「赛博员工」已经上线。

Hermes Agent 让我们第一次如此清晰地看到：私有AI的自进化时刻，可能真的来了！

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参考资料：

• GitHub - Hermes Agent

• Hermes Agent 官网

来源：36氪 | 新智元