新智元報道
編輯：元宇
【新智元導讀】每月5美刀，就能在你家伺服器裡養個AI打工人，無縫接入Telegram、Discord、Slack、飛書、企業微信等平台。它不僅能幫你工作，還會自己存技能並反哺訓練。網友直呼：換掉OpenClaw太爽了！
OpenClaw最強對手來了！
它就是Nous Research今年2月推出的開源Agent神器：Hermes Agent。
Nous Research稱它為一個「會跟著你成長的Agent」。
Hermes Agent推出後勢頭很猛。
從2月底上線以來，迅速在GitHub上超過4萬星，目前已經迭代到v0.8.0，平均不到一周一個大版本，貢獻者超過240人，合併PR達到了1400個。
https://github.com/nousresearch/hermes-agent
它的更新速度，超過絕大多數商業Agent產品。
社群回饋也很熱烈，一種「換掉OpenClaw」的即視感撲面而來。
有網友說「切到Hermes太爽了，比OpenClaw反應速度快了太多倍」。
還有的非技術網友感覺，v0.4.0的更新就像是為自己量身打造的：「無需程式碼，毫無麻煩」。
這個自主Agent
住在你家的伺服器上
Nous Research官方在描述Hermes Agent時，稱它是“一個運作在你伺服器上的自主Agent」。
https://hermes-agent.nousresearch.com/
「運行在你的伺服器上」，意味著它是部署在你自己終端上的私人AI。
根據官網介紹，Hermes Agent具有六大核心特性：與你同在、越用越強、定時自動化、委派與並行、沙盒隔離、全網頁與瀏覽器控制。
它可以跑在每月5美元的VPS伺服器上，也可以跑在GPU叢集上，閒置時幾乎不花錢。
你可以透過Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、SMS、飛書、企業微信等平台跟它對話，一個gateway進程，連通所有入口。
而且，Nous Research不只是在做一個Agent，他們在搭一整條生態。
agentskills.io是一個開放的技能標準，Agent創建的skill可以跨專案、跨社區分享。
agentskills.io是Nous Research推出的開放技能標準，官方也經營Skills Hub供社區發現和安裝技能。
圍繞著這個標準，第三方社群已經長出了HermesHub（有安全掃描的技能市場）、hermes-workspace（網頁端GUI，Nous Hackathon作品）、mission-control（多Agent管理面板）等專案。
Nous Research的共同創辦人之一Jeffrey Quesnelle，甚至示範過用Hermes Agent自主完成一部7.9萬字小說的寫作，跨多個迭代會話，全程無人工幹預。
記憶→技能→訓練數據
三層閉環
OpenClaw的技能由人類維護，而Hermes Agent的技能由其自身維護，這正是它值得注意的地方。
Hermes Agent的一個核心概念叫做「built-in learning loop（內建學習閉環）」。
是指它能從經驗中創造技能，在使用中改進技能，主動提醒自己保存知識，搜尋自己過去的對話，並在跨會話中建立一個不斷加深的使用者模型。
拆開來看，這個閉環分三層。
第一層：記憶。
Hermes Agent的官方記憶機制包括內建的MEMORY.md和USER.md，並支援基於FTS5的跨會話檢索與LLM摘要。
它能搜尋幾週前的對話內容，也能在每次會話開始時載入兩個核心檔案：MEMORY.md記錄環境資訊和歷史教訓，USER.md記錄你的偏好和工作習慣。
第二層：技能。
當Agent完成一個複雜任務（通常是5次以上工具呼叫），它會自動把這次經驗寫成一個結構化的skill文件，包括操作步驟、常見陷阱和驗證方法。
下次遇到類似任務，直接呼叫skill，不用從頭推理。更狠的是，如果在使用skill的過程中發現了更好的做法，它會自動更新這個skill。
有Reddit用戶報告，Agent在兩小時內創建了3個skill文件後，重複性研究任務的執行效率提昇明顯。
第三層：訓練數據。
Hermes Agent內建了大量軌跡生成和Atropos強化學習環境。
也就是說，Agent在日常使用中產生的工具呼叫記錄，可以直接用來訓練下一代模型。
記憶沉澱技能，技能反哺訓練，訓練提升模型能力，模型能力又回到Agent。
這條鏈路，是Nous Research真正想跑通的東西。
Hermes Agent可以做什麼？
目前最常見的場景，是自動化情報監控。
你只要用自然語言寫一句類似cron的指令，例如「每天早上8點掃描這些GitHub倉庫的新release，把摘要發到我的Telegram」，Agent就會透過gateway在後台無人值守地持續執行。
已經有用戶基於它搭出一套橫跨Reddit和X的開源AI趨勢日報：每天自動抓取資訊、產生結構化早報，再推送到手機上。
第二個高頻場景，是“帶記憶的編程」。
對許多開發者來說，它更像一個不會失憶的程式設計搭檔：記得你的程式碼庫結構、命名習慣，也記得部署流程和歷史脈絡。
再配合6種終端後端，你可以把它放到雲端VM上持續工作，自己去做別的事。
但真正讓社區興奮的，還是Gateway本身。
你可以在手機Telegram發起一段對話，回到電腦後再在終端機裡無縫接著聊天；發一封語音備忘錄，它會自動轉寫、繼續進入後續處理流程。
同一個Agent，駐留在同一個進程裡，卻能同時出現在你所有的平台上。
而在架構層面，它已經開始支援跨框架的Agent聯邦通訊。
一個Hermes Agent和一個OpenClaw Agent可以互相發訊息、委派任務。
社群也正在推動更深層的多Agent協作：讓多個專業化Agent組隊分工、共享狀態。
它還沒學會「自我進化」
Hermes Agent目前的「成長」，發生在技能層和記憶層，而非模型參數層。
它不會在你的伺服器上自動微調模型權重，也不會越用越「聰明」到超出底層模型能力的程度。
它的進化方式更像一個經驗豐富的員工，做過的事會記住，踩過的坑會寫成SOP，下次執行更快更準。
但模型本身的天花板，仍然取決於你接觸到的大模型。
Hermes Agent支援Nous Portal、OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、xAI、z.ai、Kimi、MiniMax等多種模型來源，也支援本地Ollama及任何OpenAI相容端點，透過hermes model隨時切換，不鎖定任何廠商。
Hermes Agent的演進路線
近期幾個版本的更新方向，已經非常清楚地勾勒出了Hermes Agent的演進路線。
2026年3月28日發布的v0.5.0，定義為「hardening release」，核心關鍵字是安全加固：50多項安全與可靠性修復、供應鏈審計，先把整個系統的底盤打牢。
2026年4月3日發布的v0.7.0，被稱為“resilience release”，重點轉向長期運作能力，包括可插拔記憶架構、憑證池輪換、網關競態與審核路由修復，以及總計168個PR、46個已解決問題帶來的系統性增強。
到了這次發布的v0.8.0，這一輪更新被命名為“intelligence release”，重點聚焦智能：後台任務自動通知、模型實時切換、MCP OAuth 2.1，開始把Agent的“可用性”進一步推進到“智能性”。
從安全，到穩定，再到智能，這條版本演進路徑本身，反映了Nous對Agent產品形態的真實判斷。
他們很清楚，一個要24小時駐留在你伺服器上的Agent，最大的敵人從來不是「不夠聰明」，而是「跑著跑著崩了」「憑證洩漏了」「網關掛了」。
長期運行，才是Agent真正的工程挑戰。
一行指令，5美元就可以上手
說完架構和路線，怎麼上手？
官方把安裝入口直接做成了一條標準指令：
捲曲-fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh |巴什
最直接的方式，是租一台便宜的VPS，SSH進去後一行指令完成安裝。
從官方安裝腳本的說明來看，這是Linux和macOS用戶的預設入口，也是最快的起步方式。
裝完後，再運行hermes setup完成初始化：選擇你的LLM提供者，填入API Key，選好模型，就可以開始對話。
Nous Portal、OpenRouter、OpenAI、本地Ollama，都是常見選擇。
想省錢？就用OpenRouter接一個便宜模型，已經足夠涵蓋大多數日常使用場景。
想要更強隱私，可以把Ollama和本地模型掛起來；想追求更好效果，還可以再切到更強的商用模型。
等基礎配置完成，再繼續跑hermes gateway setup，把它接到Telegram這類訊息平台上。
如果想讓它長期在線，再用hermes gateway install註冊成系統服務。
這樣一來，機器重啟之後它也會自動拉起，真正進入24小時線上的工作狀態。
如果你是從OpenClaw遷移過來的，hermes claw migrate可以一鍵導入原有設定、記憶和技能。
除此之外，Mac用戶、Windows WSL2用戶、Docker用戶，也都有各自對應的安裝路徑。
甚至還可以藉助Pinokio這類一鍵安裝器，把命令列門檻繼續壓低。
做Agent的人，自己就是訓模型的
Nous Research並不是一個週末車庫專案。
這家公司2023年成立，團隊約20人，創辦人是Jeffrey Quesnelle、Karan Malhotra、Teknium和Shivani Mitra，累積融資6500萬美元，其中5000萬美元A輪由Paradigm領投。
傑弗裡·奎斯內爾
四位創辦人皆來自研究與工程一線，他們先前最出名的作品是Hermes、Nomos、Psyche三個開源模型家族。
這說明Hermes Agent的創始團隊，他們原來的工作就是訓練大模型，因此他們可能比任何Agent框架團隊都更清楚大模型在工具呼叫和長程規劃上會犯錯。
Hermes Agent不鎖定任何模型，但Nous Research自研的Hermes模型家族（下載量超5000萬次）正是在Agent場景中被大量使用的選項之一。
訓模型的人親自做Agent，Agent產生的資料又能回流訓練：這並非巧合，更可能是一種設計。
私有AI的自進化時刻，來了
「一個會跟著你成長的Agent」。
這句slogan背後，Nous Research押注的是這樣一條路線：
Agent不該只是一次性的呼叫接口，而應該是私有的、常駐的、會累積的，並且最終能夠反哺訓練。
這幾乎站在了當下主流的雲端Agent服務的反面。
後者更像是「即開即用、用完即走」的託管模式，數據、記憶和行為沉澱大多留在平台一側；而Hermes Agent想做的，是把這些能力盡可能留在用戶自己手中。
如今，在開源社區，Hermes Agent已經跑出了自己的步調。
比3.8萬GitHub stars更值得注意的，並不是它有多火，而是它背後那條從Agent、技能、記憶到訓練資料的閉環，已經開始顯形。
當Agent開始自己累積技能、自己產生訓練資料、再將這些沉澱物重新餵回模型，我們距離一個真正意義上的「自進化AI系統」還有多遠？
5美元即可本地部署，帶記憶、不會輕易失憶的專屬「賽博員工」已經上線。
Hermes Agent讓我們第一次如此清楚地看到：
私有AI的進化時刻，可能真的來了！
參考資料：
https://virtualuncle.com/hermes-agent-complete-guide-2026/?utm_source=chatgpt.com
https://hermes-agent.nousresearch.com/
