Hermes Agent是什么？会自己进化的OpenClaw
2026-04-09分类：人工智能 阅读（）
在AI Agent 竞争快速升温的2026 年，由Nous Research 推出的开源项目Hermes Agent，正以「会随使用者成长的代理系统」为核心叙事，成为社群关注焦点。接入Telegram、Slack 功能，串接AI 模型等都与OpenClaw 一样，但与传统聊天机器人不同，Hermes Agent 被定位为一种「可持久运行的Agent 作业层」。
其设计核心在于长期运作与能力累积：代理不仅能执行任务，还会将经验转化为可重用的技能（skills），并透过记忆系统持续优化决策流程，逐步建立对使用者行为与偏好的理解。
这种「封闭式学习循环」（Closed Learning Loop）是Hermes Agent 的关键差异。系统会在任务完成后自动整理流程、生成技能档案，并在后续类似情境中直接调用与优化。搭配基于SQLite 与全文检索（FTS5）的长期记忆机制，使其具备跨会话延续能力，不再每次从零开始。
资安专家余弦表示使用起来非常顺手，如果你已经有OpenClaw，并且在同个装置运行Hermes Agent。可以将OpenClaw 的配置、记忆，导入到Hermes Agent。使用上，Hermes Agent 在解决了Telegram 漏洞后，自动做好了一个Skill。甚至体感上在Hermes Agent 使用GPT 5.4，比在OpenClaw 上好。显示使用的Token 等功能，也超越Claude Code。
封闭式学习循环成Hermes Agent 关键差异
与传统聊天机器人或IDE 辅助工具不同，Hermes Agent 被定位为一种「可持久运行的Agent 作业层」。其设计核心在于长期运作与能力累积：代理不仅能执行任务，还会将经验转化为可重用的技能（skills），并透过记忆系统持续优化决策流程，逐步建立对使用者行为与偏好的理解。
这种「封闭式学习循环」（Closed Learning Loop）是Hermes Agent 的关键差异。系统会在任务完成后自动整理流程、生成技能档案，并在后续类似情境中直接调用与优化。搭配基于SQLite 与全文检索（FTS5）的长期记忆机制，使其具备跨会话延续能力，不再每次从零开始。
升级版OpenClaw：Heremes Agent 有何特别
在部署架构上，Hermes Agent 明确走向「去本地化」。该系统可运行于VPS、Docker、云端或serverless 环境，并透过单一gateway 串接Telegram、Discord、Slack、WhatsApp 等多平台，让使用者能随时与代理互动，而任务则在后端持续执行。这种设计使AI 从「工具」转向「常驻型数位劳动力」。
模型层面，Hermes 采取完全开放策略，支援包括OpenAI、OpenRouter（200+ 模型）、GLM、Kimi、MiniMax 等多种推理引擎，甚至可接入自建模型端点。使用者可透过简单指令切换模型，避免供应商锁定问题。
Hermes Agent 将复杂任务拆成平行工作流
Hermes Agent 内建超过40 种工具，涵盖网页搜寻、浏览器自动化、程式码执行与多媒体生成，并支援MCP（Model Context Protocol）扩充。系统同时具备排程能力，允许用自然语言设定定期任务，例如自动生成报告或执行备份。
子代理（sub-agent）机制允许将复杂任务拆分为平行工作流，各自独立运行，提升效率并降低上下文成本。这使Hermes 不仅是单一助手，更接近一套可扩展的自动化系统。
目前Hermes Agent 已在GitHub上累积超过3.9 万颗星，成为2026 年最受关注的开源AI Agent 框架之一。市场普遍将其与OpenClaw 等工具相比，但相较于依赖人为设计技能的系统，Hermes 更强调代理本身的自我进化能力。
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