2026年3月底，AI初創公司 Nous Research 正式開源Hermes Agent，迅速成為 AI Agent 領域最受注目嘅開源項目之一。呢個項目以「the agent that grows with you」作為口號，定位為自我改進（self‑improving）AI 代理框架，內置學習循環，能夠由使用經驗自動建立同優化技能，實現跨會話記憶同長期能力增長。截至 2026 年 4 月 12 日，GitHub 倉庫星標已超過 58,000，社群將佢視為 OpenClaw 之後最有力嘅開源 Agent 競爭者。Hermes Agent 出現，唔單止豐富咗 AI Agent 工具生態，仲直接挑戰咗 OpenClaw 喺持久化、記憶同自我進化方面嘅空白。
Hermes Agent 核心功能同實現細節
Hermes Agent 由 Nous Research 團隊開發，採用開源 MIT 許可，完全本地化運行。其核心喺於內置學習循環（learning loop），呢個係佢同大多數 Agent 框架最大嘅創新差異。
- 持久記憶與跨會話學習：Hermes 使用 SQLite + FTS5 全文檢索實現跨會話記憶，能記住用戶項目背景、偏好同歷史操作。每次任務完成後，佢會自動將成功工作流提煉為可重用嘅「技能」（skills），並喺後續任務中不斷優化呢啲技能，實現真真正正嘅「越用越叻」。
- 技能自動創建與迭代：代理喺執行任務時，如果遇到新問題或錯誤，會自主生成新技能並記錄改進過程。整個流程無需人工微調，技能庫會隨使用時間自然增長。
- 多模型支援與無廠商鎖定：支援 OpenAI、Anthropic Claude、Gemini、OpenRouter（200+ 模型）、本地 Ollama/vLLM 等，幾乎所有主流 LLM 都可以無縫切換。用單一指令 hermes model 就可以切換後端，毋須修改程式碼。
- 安全與部署：預設推薦以 Docker 沙箱運行，嚴格限制權限。支援 Telegram、Discord 等訊息平台遠端控制，用戶可以喺手機或 Apple Watch 上指揮代理執行電腦任務。
- 架構特點：採用輕量級 Agent Runtime 設計，核心係「do‑learn‑improve」閉環。相比傳統 Agent，佢更加注重「agent as a mind」，而唔係單純嘅工具協調器。
Hermes Agent 嘅安裝同啟動非常簡潔，支援 Docker 一鍵部署。用戶可以透過 CLI 或 Telegram bot 與代理互動，適合日常辦公自動化、代碼開發、研究輔助等長時序任務。
同 OpenClaw 嘅詳細對比
OpenClaw（由 Peter Steinberger 開發）係 2025 年底爆紅嘅開源 AI Agent 框架，以「遠端操控電腦」作為核心賣點，透過訊息 App 實現檔案操作、程式碼除錯等任務。Hermes Agent 同 OpenClaw 喺定位同實現上形成鮮明對比：
- 核心哲學：
- OpenClaw：系統協調器（gateway‑first），強調生態廣度（50+ 集成）、人類主導技能編寫、快速部署同工具鏈豐富度。佢更似一個「強大而靈活嘅遙控器」。
- Hermes Agent：自成長智能體（mind‑first），強調深度學習、持久記憶、技能自動演化。佢更似一個「識思考、會進步嘅夥伴」。
- 技術實現：
- OpenClaw：中央控制器架構，側重路由、權限管理同多工具調度。技能主要由人類編寫或簡單配置，跨會話記憶較弱。
- Hermes Agent：內置學習循環 + 分層記憶系統（持久筆記 + 檢索 + 程式化知識）。技能由代理自主從經驗中提煉並迭代，跨會話能力顯著更強。
- 優勢對比：
- 記憶與進化：Hermes Agent 明顯領先，能長期累積用戶特定知識同技能；OpenClaw 喺單次任務中更高效，但容易「遺忘」歷史。
- 部署與易用性：OpenClaw 集成更廣、啟動更快，適合即插即用；Hermes Agent 嘅安全沙箱更完善，長期運行更穩定，但初始配置稍微複雜。
- 適用場景：OpenClaw 更適合廣度工具協調同快速自動化任務；Hermes Agent 更適合需要深度思考、長期學習同個性化進化嘅複雜工作流（例如研究、長期項目管理）。
- 性能與成本：Hermes Agent 支援直接連接 Anthropic API 並使用 prompt caching，長期成本可能更低；OpenClaw 生態更成熟，但依賴第三方工具時成本波動較大。
社群普遍嘅觀點係：兩者並非零和競爭，而係高度互補。好多人會同時運行兩者——用 Hermes Agent 做「思考大腦」同長期記憶中心，用 OpenClaw 做「執行手臂」同廣度工具協調器。
行業影響與未來展望
Hermes Agent 嘅開源同快速迭代，加速咗 AI Agent 從「一次性工具」向「持久智能夥伴」嘅轉型。佢為開發者提供低成本、高安全性嘅自我改進 Agent 框架，推動咗開源 AI Agent 生態嘅繁榮。與此同時，佢亦對 Anthropic Claude Code 等閉源/半閉源工具形成壓力，促使整個行業思考點樣平衡控制力同開放性。
對企業用戶嚟講，Hermes Agent 降低咗生產級 AI 代理部署嘅門檻；對個人開發者嚟講，佢提供咗可本地運行、可持續進化嘅強大工具。未來，隨住更多模型整合同社群貢獻，Hermes Agent 有望成為開源 AI Agent 領域嘅標杆之一。
由 OpenClaw 嘅生態廣度到 Hermes Agent 嘅深度學習，兩者共同推動 AI Agent 進入「持久化 + 自進化」新階段。呢個趨勢唔單止重塑咗自動化工具格局，亦預示住 AI 會由「被動回應」走向「主動成長」。喺 AI 能力指數級增長嘅今日，Hermes Agent 提醒我哋：真正嘅智能代理，唔係一次性完成任務，而係可以同用戶一齊進步嘅長期夥伴。
開源之後，Hermes Agent 嘅社群迭代速度有望進一步加快，佢同 OpenClaw 嘅協同使用亦會成為好多人嘅標準配置。AI Agent 嘅下一章，正喺由呢啲開源創新者共同書寫。
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