AI Agent圈近期热度持续走高,曾经风靡全网的OpenClaw还在被无数用户“养虾式”折腾,一款名为Hermes Agent的开源项目已收割18k+ GitHub Star,成为圈里的新晋顶流。

它跳出了传统AI工具“用完即忘、无状态运行”的固有逻辑,把「执行-学习-优化」的闭环刻进底层架构,主打可与用户共同成长的持久化AI智能体。这篇教程从底层架构到上手实操,全流程保姆级拆解,新手也能跟着一步步落地。

Hermes Agent由全球知名开源AI实验室Nous Research(Hermes大模型系列开发方)在2026年2月推出,是GitHub上少有的内置完整闭环学习系统的Agent项目,采用MIT开源协议,支持个人与商业二次开发,可免费商用。


和市面上多数AI工具不同,它从设计之初就瞄准「持久运行的自治系统」,不绑定IDE、不依赖单一API,可部署在各类基础设施上,跨会话留存用户偏好与任务经验,完成工作后自主沉淀可复用技能,运行时间越长,适配性与能力越强。

对比维度 | Hermes Agent | 传统对话AI | OpenClaw |
|---|---|---|---|
核心定位 | 可自进化的持久化自治智能体 | 无状态一次性对话工具 | 多渠道消息网关与调度系统 |
记忆能力 | 三层持久化记忆+全文检索,跨会话长期留存 | 单会话上下文记忆,重启即重置 | 依赖文件存储记忆,全量注入易超Token限额 |
技能体系 | 任务完成后自主沉淀、迭代技能 | 无原生技能沉淀能力 | 依赖人工编写与社区导入技能 |
部署形态 | 支持多环境部署,可7×24小时离线运行 | 依赖官方服务,无法自主部署 | 偏向本地部署,网关为核心模块 |
安全体系 | 七层纵深防御,容器隔离+命令审批+注入扫描 | 依赖模型自身安全能力 | 以插件权限管控为主,社区插件存在安全风险 |
模型适配 | 不绑定特定大模型,支持200+模型一键切换 | 绑定自有模型体系 | 支持多模型,配置流程相对繁琐 |
Hermes Agent的架构形成了完整的自治闭环,从底层运行到上层交互,核心模块可拆解为7个部分,各模块各司其职,又能协同联动:




环境项 | 要求说明 |
|---|---|
操作系统 | 支持Linux、macOS、WSL2;Windows原生系统暂不支持,需搭配WSL2环境使用 |
基础依赖 | 仅需预装Git,其余Python、Node.js等依赖可由安装脚本自动处理 |
网络要求 | 可正常访问GitHub与对应大模型API端点 |
核心资源 | 至少一个大模型提供商的API Key |
新手可优先选择OpenRouter,支持200+主流大模型,按量付费,无需管理多个API Key。

打开对应系统的终端(macOS/Linux打开系统终端,Windows打开WSL2终端),执行以下一键安装命令:
curl-fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
安装脚本会自动完成Python、Node.js、系统依赖、项目组件的安装与全局命令配置,全程几乎无需人工干预。
安装完成后,需重载Shell配置让全局命令生效:
source ~/.bashrcsource ~/.zshrc执行环境诊断命令,验证安装结果:
hermes doctor
若终端输出全量绿色对勾标记,说明安装成功;若出现红色报错,可根据终端提示修复对应环境问题。
安装完成后,完成核心配置即可正常使用Hermes Agent,核心配置分为三个部分:
新手可优先使用交互式全量配置向导,执行以下命令,跟着终端提示即可完成全流程配置:
hermes setup
向导会覆盖模型提供商、默认模型、工具权限、消息网关等核心配置项,全程可视化引导,降低配置门槛。
若无需全量配置,可单独执行模型配置命令,选择对应的大模型服务商:
hermes model
执行后会弹出交互式菜单,可选择主流模型服务商,粘贴API Key并选择默认使用的模型即可完成配置,后续也可通过该命令随时切换模型与服务商。
执行以下命令,可管理工具集的启用与禁用,按需开启对应工具,减少不必要的Token消耗与权限风险:
hermes tools
新手可优先开启web、terminal、file、memory、skills、cron这几个核心工具集,可覆盖多数日常使用场景。
完成配置后,执行以下命令,即可启动交互式终端,开始对话交互:
hermes
启动后,直接输入自然语言指令,即可让Agent执行对应任务。对话中可使用核心斜杠命令,快速完成对应操作。
开启全新对话,清空当前会话上下文新手入门可尝试这些示例指令,快速熟悉核心能力:
总结2026年4月AI行业的3个核心热点新闻在当前目录创建一个test文件夹,生成README.md文件并写入项目说明设置定时任务,每天晚上8点检查服务器CPU、内存使用率,生成报告保存到server_status.log分析指定GitHub仓库的Star数、最近更新时间、核心功能与贡献者活跃度(完成复杂任务后,Agent会自动询问是否保存为可复用技能)CLI终端仅支持本地使用,若要实现7×24小时在线、多设备随时访问,可配置消息网关,以常用的Telegram Bot接入为例,核心步骤如下:
hermes gateway setup,在菜单中选择Telegram,粘贴Bot Token与User ID,完成配置。hermes gateway临时启动网关,测试Bot是否正常响应;生产环境可执行hermes gateway install,将网关安装为系统服务,实现开机自启、后台常驻运行。配置完成后,即可在Telegram上随时给Bot发送指令,即使关闭本地设备,只要服务器正常运行,Agent就可持续执行任务。飞书、Discord、Slack等平台,也可通过该网关配置命令完成接入。
常见问题 | 原因分析 | 解决方案 |
|---|---|---|
安装脚本执行失败 | 网络无法访问GitHub,或缺少Git依赖 | 1. 执行git --version验证Git是否正常安装;2. 配置网络代理,确保可正常访问GitHub;3. 终止进程后重新执行安装命令 |
Windows系统无法安装 | 原生Windows暂不支持该项目 | 安装微软官方WSL2,在WSL2终端中执行安装与后续操作 |
消息平台Bot无响应 | 未配置用户白名单,或网关未正常启动 | 1. 检查白名单内的User ID是否配置正确;2. 查看网关服务运行状态与日志,排查报错信息 |
记忆内容不生效 | 本次写入的记忆当次会话不生效,或记忆未正确写入 | 1. 写入记忆后,重启Hermes Agent即可生效;2. 执行hermes memory命令,查看记忆是否正常写入 |
Token消耗过快 | 上下文未压缩,或开启了过多非必要工具 | 1. 定期用/compress命令压缩会话上下文;2. 禁用不需要的工具集;3. 选用性价比更高的模型 |
频繁弹出命令审批 | 未开启容器隔离,默认审批规则严格 | 1. 生产环境可开启Docker后端隔离,自动跳过危险命令检查;2. 可按需对信任的命令设置永久白名单 |
Hermes Agent跳出了传统AI工具“单次调用、用完即忘”的固有逻辑,用闭环学习循环、持久化记忆、自主技能进化,实现了“与用户共同成长”的AI智能体形态。它不是一个固定功能的静态工具,而是可随使用持续迭代、深度适配用户需求的自治系统。

对于想要拥有私有、可定制、长期可用的AI智能体的用户,这个开源项目提供了较低的入门门槛,低成本即可搭建专属的7×24小时在线AI助手。目前项目仍处于快速迭代阶段,官方团队保持高频更新,后续的生态与能力还有较大的拓展空间。
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