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讓你的AI越用越聰明!Hermes Agent是什麼?跟OpenClaw差在哪?安裝步驟一次看

數位時代

更新於 2天前 • 發布於 2天前

重點一:Hermes Agent(愛馬仕Agent)是 Nous Research 開發的開源 AI 代理框架,最大特色是能自動從任務中萃取技能、跨對話記憶、並建立使用者個人檔案,越用越懂你。
重點二:安裝僅需一行指令,支援 Linux、macOS 與 WSL2,可自由切換 OpenAI、Anthropic、OpenRouter 等超過 200 種模型,不綁定任何供應商。
重點三:內建 Telegram、Discord、Slack 等六大通訊平台閘道,以及排程自動化功能,適合需要重複執行任務、希望 AI 持續進化的進階使用者。

大多數 AI 聊天工具每次對話都從零開始,你昨天教它的偏好、上週給過的指令,今天通通忘光。Hermes Agent 想解決的就是這個問題。

Hermes Agent是什麼?

Hermes Agent 是由 AI 研究機構 Nous Research 開發的開源 AI 代理框架,採 MIT 授權。

它的核心概念是「程序性記憶」(Procedural Memory): 每次完成複雜任務後,系統會自動將成功的推理模式萃取為可重複使用的「技能」(Skill),下次遇到類似任務時直接調用、並在使用過程中持續優化。

簡單來說,傳統 AI 助理像是每天換一個新實習生,Hermes Agent 則像一位跟著你越做越熟練的長期助理。

Hermes Agent核心拆解

它怎麼「學會」做事?

Hermes Agent 的核心是一套學習迴圈,拆開來看有五個階段:

  • 執行任務:跟其他 AI 工具一樣,接到指令後拆解目標、呼叫工具、產出結果。
  • 評估結果:任務結束後,系統會判斷這次做得好不好。你直接採用了?那代表方法有效。你改了幾個地方?那代表某些環節要調整。
  • 萃取技能:如果這次的做法有效、而且不是隨便就能想到的,系統會把推理過程存成一張「技能卡」——記錄「遇到這類情境,用這套方法最有效」。
  • 優化技能:技能卡不是存了就不動。下次遇到類似任務,系統會拿新的結果跟舊技能比對,如果有更好的做法,就自動更新。
  • 檢索技能:新任務進來時,系統先搜尋技能庫,找到相關的技能卡直接套用,不用每次從頭推理。

用一句話理解:一般 AI 助理記住「你說過什麼」,Hermes 記住的是「怎麼做最有效」。

它怎麼「記住」你是誰?

除了學做事,Hermes 還會跨對話追蹤四件事,逐漸建立專屬於你的使用者檔案:

  • 格式偏好:你習慣條列式摘要還是長段落?用過幾次後它就不再問了。
  • 決策紀錄:你過去遇到類似狀況時怎麼選的,下次碰到同類問題會自動參考。
  • 任務模式:你最常跑哪些類型的任務、什麼時間點跑、多久跑一次。
  • 回饋訊號:你每次不改就接受,系統記錄為正向訊號;反覆修正的地方,系統知道要調整。

效果是什麼?用得越久,它越不需要你重複交代前提條件,你總是要求 Markdown 表格的,它不會再問你要什麼格式。

Hermes Agent 跟 OpenClaw 差在哪?

OpenClaw 是另一個熱門的開源代理框架,兩者的取捨很明確:

  • OpenClaw 追求「開箱即用、工具覆蓋廣」,設定門檻低,適合各式各樣的一次性任務。但它沒有內建學習機制,跑一百次同樣的任務,表現不會變好。
  • Hermes 接受更高的初始複雜度,換取長期使用下的效率提升。同樣的任務跑得越多次,技能庫越精準,回應速度和品質都會提升。

簡單判斷:如果你的工作流程有大量重複性任務,Hermes 的投資報酬率會隨時間遞增;如果只是偶爾問問題,OpenClaw 或直接用 ChatGPT、Claude 更省事。

Hermes Agent 安裝教學

第一步:一行指令完成安裝

Hermes Agent 支援 Linux、macOS(原生)與 Windows(需透過 WSL2),Android 用戶可透過 Termux 安裝。

在終端機執行:

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

安裝完成後,重新載入 shell 設定:

source ~/.bashrc # macOS 用戶改用 source ~/.zshrc

接著啟動互動介面:

hermes

首次啟動會進入設定精靈,也可以隨時用 hermes setup 重新設定。

第二步:選擇你的 AI 模型

Hermes Agent 不綁定任何特定 AI 供應商,支援的平台包括:

  • Nous Portal(Nous Research 自家平台)
  • OpenRouter(可切換超過 200 種模型)
  • OpenAI
  • Anthropic
  • z.ai / GLM
  • Kimi / Moonshot
  • MiniMax
  • 任何相容的自訂端點

切換模型只需一行指令:

hermes model

系統會列出可用的供應商與模型,選擇後即生效,不需修改任何程式碼。如果你原本是 OpenClaw 用戶,可以用 hermes claw migrate 一鍵匯入設定、記憶、技能與 API 金鑰,加上 --dry-run 旗標可以先預覽再執行。

第三步:設定通訊閘道與排程自動化

Hermes 內建統一通訊閘道,支援 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal 與 Home Assistant 六大平台:

hermes gateway

啟動後,你可以從任何一個平台與同一個 Hermes Agent 對話,技能與記憶跨平台共享。

排程自動化則透過內建的 cron 排程系統,用自然語言定義任務即可。例如「每天早上 9 點整理我的 Email 摘要」,Hermes 會自動在背景執行並透過指定平台回傳結果。

CLI 本身也不只是純文字介面——它支援多行編輯、指令自動補全、對話歷史、中斷重導等功能。

常用指令速查

指令 功能 hermes 啟動互動式 CLI hermes model 設定 AI 供應商與模型 hermes tools 啟用/停用工具 hermes gateway 啟動多平台通訊閘道 hermes setup 執行完整設定精靈 hermes update 升級至最新版本 /new 或 /reset 對話中開啟新對話 /skills 瀏覽已建立的技能

不是所有人都需要 Hermes

誠實來說,Hermes Agent 不適合所有人。它適合的場景是:任務具有重複性與結構性、有固定使用者讓系統觀察行為模式、品質改善可以被量化。

如果你的需求是「偶爾問一個問題就好」,或者不想管理自託管的基礎設施(技能儲存、學習迴圈、使用者模型持久化),那麼 OpenClaw 或是直接使用 ChatGPT、Claude 等現成服務會更省事。

Hermes 的價值在於長期投入後的複利效果,但前提是你願意花時間讓它學習。

延伸閱讀:
Gemini新功能「notebooks」上線!串接NotebookLM,讓你把對話、文件整理成專屬AI知識庫

資料來源:Hermes Agent GitHubMindStudio Blog

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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