25 февраля команда под названием Nous Research тихо выпустила версию v0.1.0 на GitHub. Изначально модель Hermes имела только одну команду установки и одно предложение о позиционировании продукта: «An agent that grows with you» (Агент, который растет вместе с вами).
В то время мало кто обратил на это внимание, даже несмотря на то, что Nous Research имеет определенную репутацию в кругах моделей, и их серия моделей Hermes на HuggingFace набрала уже 33 миллиона загрузок. Все внимание сообщества разработчиков было приковано к обожествляемому OpenClaw «小龙虾» (маленькая раковая шейка). 33 дня, чтобы превзойти React и стать историческим первым, «小龙虾» стал проектом с самым быстрым ростом звезд в истории GitHub, на пике — 710 звезд в час. Но именно в это время исследователи безопасности в том же временном окне начали раскрывать уязвимости со средней скоростью 2,2 CVE в день, и за 63 дня累计 (накопительно) 138 уязвимостей безопасности. Все сообщество начало задумываться над вопросом: можно ли это использовать в производственной среде?
На этом фоне конкурирующий Hermes Agent наконец получил свой шанс и встретил свой первый период быстрого роста.
Hermes встроил в свой код инструмент для миграции с OpenClaw в одну команду. Тем разработчикам, которые ушли из OpenClaw, нужно было где-то обосноваться, и Hermes Agent стал хорошим выбором, передаваемым из уст в уста.
Таким образом, с начала марта Hermes Agent пробился в GitHub Trending, достигнув最高шего 11-го места, количество звезд превысило 2200. AwesomeAgents назвали его «самым амбициозным релизом открытого Agent'а в 2026 году на сегодняшний день». В настоящее время у Hermes 69.9k звезд и 9k форков на GitHub.
Сегодня律动 BlcokBeats (Lüdong BlockBeats) поговорит с вами о том, чем же этот Agent отличается.
Что такое Hermes Agent?
Hermes Agent — это саморазвивающийся AI-агент, созданный Nous Research, и на данный момент единственный Agent со встроенной петлей обучения.
Он может автоматически создавать навыки из опыта использования, непрерывно улучшать эти навыки в процессе использования, активно закреплять знания в виде переиспользуемых активов, искать свою историю прошлых диалогов и углублять понимание вас, пользователя, в ходе множественных сессий.
Проще говоря, самое большое преимущество Hermes Agent заключается в следующем: чем больше его используют, тем он умнее и удобнее.
Его позиционирование — не помощник по программированию, привязанный к IDE, и не чат-обертка для какого-то единого API, а настоящий автономный Agent, резидентно находящийся на вашем сервере, запоминающий то, чему он научился, и чьи способности тем сильнее, чем дольше он работает.
Nous Research изначально позиционировала себя как AI-лабораторию с приоритетом открытого исходного кода и децентрализованного направления, с целью создания AI, контролируемого пользователями, а не сосредоточения интеллекта в руках нескольких закрытых компаний. Их ранняя работа была сосредоточена на серии моделей Hermes, при этом они много инвестировали в инфраструктуру и системный уровень, а также исследовали технологию DisTrO для обучения моделей на распределенных по всему миру потребительских GPU, а также симуляционные среды для многoагентного взаимодействия и долгосрочного поведения, такие как WorldSim, Doomscroll.
Команда Hermes Agent — это те же люди, которые создали серию моделей Nomos, Psyche.
Какие полезные инструменты есть?
Ключевыми механизмами Hermes Agent являются его система памяти и система навыков. Agent поддерживает два精简 (лаконичных)核心 (основных) файла: MEMORY.md хранит информацию об окружении, соглашения и опыт,总结 (обобщенный) из прошлых задач; USER.md хранит ваши предпочтения и стиль общения. Эти два файла автоматически注入 (внедряются) в системный промт при начале каждой сессии, что эквивалентно «долговременной рабочей памяти» Agent'а. Кроме того, все истории сессий сохраняются в базу данных полнотекстового поиска SQLite, позволяя Agent'у искать содержимое диалогов недельной давности.
Что касается системы навыков, каждый раз после выполнения сложной задачи (обычно involving 5 или более вызовов инструментов), Agent самостоятельно создает структурированный Markdown-документ «技能文档» (документ навыка), записывая шаги操作 (действий), известное содержание и способы проверки для будущего повторного использования. Файлы навыков следуют модели渐进披露 (постепенного раскрытия): по умолчанию Agent видит только название и описание навыка (около 3000 токенов), и загружает полное содержание конкретного навыка только при необходимости, таким образом контролируя消耗 (расход) токенов.
На уровне инструментов, Hermes Agent имеет встроенные более 40 инструментов, охватывающих веб-поиск, автоматизацию браузера, визуальное понимание, генерацию изображений, преобразование текста в речь, а также支持 (поддержку) установки периодических задач через естественный язык, позволяя Agent'у автоматически выполнять такие периодические работы, как генерация отчетов, резервное копирование данных, мониторинг системы, в无人值守 (без присмотра) режиме.
Среди них самые популярные инструменты, то есть те, которые наиболее часто используются сообществом на практике, получают最多的 (наибольшее количество) отзывов, а также исходя из функциональной архитектуры Hermes и типичных потребностей сообщества разработчиков,впереди идут这几个工具 (следующие инструменты):
Hindsight — на данный момент самый популярный единичный инструмент в экосистеме, рекомендованный官方 (официально) плагин долговременной памяти. Он автоматически召回 (возвращает) релевантный контекст перед каждым вызовом LLM,支持 (поддерживает) локальное развертывание на PostgreSQL или облачное, уже интегрирован в Hermes как нативный Memory Provider.
Anthropic-Cybersecurity-Skills — набор навыков с самым высоким рейтингом Stars в экосистеме, содержит 753+ структурированных навыков кибербезопасности, полностью отображает框架 (фреймворк) MITRE ATT&CK, подходит для сценариев安全研究 (исследований безопасности) и penetration testing (тестирования на проникновение).
mission-control — на данный момент самая热门 (популярная) панель управления оркестрацией Agent'ов в экосистеме,支持 (поддерживает) управление флотом Agent'ов, распределение задач, отслеживание成本 (затрат) и рабочие процессы多 Agent协同 (многоагентного协同 collaboration), рекомендуется сообществом как стандартная конфигурация для生产级 (промышленного) развертывания.
Hermes Agent Self-Evolution — технология эволюционного самоулучшения, использующая DSPy + GEPA для оптимизации навыков, промтов и кода.
Hermes Workspace — нативная рабочая область Hermes, интегрирующая интерфейс чата, терминал и менеджер навыков, является самым популярным графическим входом.
Кроме того, он может порождать независимых дочерних Agent'ов, каждый со своим контекстом диалога, независимым терминалом и Python RPC скриптами,从而实现 (таким образом достигая) параллельной流水льной обработки с нулевой стоимостью контекста.
В плане гибкости инфраструктуры,支持 (поддерживается) шесть бэкендов терминала: локальное выполнение, Docker, SSH удаленный, Daytona бессерверный, Singularity контейнеры и Modal облачные функции. Daytona и Modal休眠 (переходят в спящий режим) при простое, стоимость几乎为 (почти нулевая). Вы можете запускать его на VPS за 5 долларов или на GPU-кластере, отдавать指令 (команды) через Telegram, заставляя его работать на облачном сервере, на который вы никогда не заходите по SSH напрямую.
В настоящее время Hermes Agent составляет最直接的 (самую прямую) конкуренцию OpenClaw, оба являются открытыми фреймворками для Agent'ов, ориентированными на разработчиков.
Архитектурная философия两者 (обоих)截然不同 (совершенно различна): ядро дизайна OpenClaw — это «控制平面» (плоскость управления), единый долго работающий процесс, отвечающий за управление сессиями, маршрутизацией, выполнением инструментов и состоянием, все проходит через этот центральный контроллер. Hermes же строит все вокруг цикла выполнения самого Agent'а, строя шлюзы, планировщики задач, среды выполнения инструментов и все остальное вокруг этого反复 (повторяющегося) цикла «делать, учиться, улучшать».
Особенно显著 (заметно) различие в системах навыков: навыки OpenClaw в основном написаны вручную, загружаются с разных уровней: workspace, personal, shared или из плагинов; подход Hermes заключается в том, чтобы позволить Agent'у самостоятельно генерировать навыки из опыта, формируя真正的 (настоящую)闭环 (петлю) самостоятельного обучения.
Как установить и использовать
Начать极其简单 (очень просто). Одна команда «curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash» завершает установку,支持 (поддерживаются) Linux, macOS и WSL2, Hermes Agent автоматически завершит всю настройку, не требуя ручных操作 (действий).
Официальный сайт Hermes
После завершения установки Hermes Agent, запустите «hermes setup» для запуска мастера настройки, выберите вашего поставщика моделей (поддерживаются Nous Portal, OpenRouter, OpenAI или любые пользовательские конечные точки), подключите вашу messaging-платформу (Telegram, Discord, Slack или WhatsApp), и начните первый диалог. С первого же взаимодействия Hermes Agent immediately (немедленно) переходит в режим обучения, начинает строить память, создавать навыки, и после каждой сессии становится более способным.
Основные команды для повседневного использования включают:
hermes (начать диалог),
hermes model (выбрать провайдера LLM и модель),
hermes tools (настроить, какие инструменты включить),
hermes gateway (запустить шлюз сообщений, подключиться к платформам Telegram, Discord и т.д.),
hermes setup (запустить полный мастер настройки, настроить все за один раз),
hermes claw migrate (мигрировать с OpenClaw),
hermes update (обновиться до последней версии),
hermes doctor (диагностировать проблемы);
Hermes Agent подходит для сценариев, включающих: универсального AI-помощника, которому необходимо запоминать контекст между сессиями и постоянно улучшать свои способности; пользовательских рабочих процессов Agent'а, требующих комбинированного использования инструментов, плагинов, MCP серверов, браузера или Shell; развертывания Agent'а на локальном hardware, облачных VM или低成本 (низкозатратной) бессерверной инфраструктуре; а также сценариев постоянного помощника, которому необходимо сохранять可搜索 (доступную для поиска) историю диалогов и приобретенные навыки на разных платформах.
Более конкретно, его можно использовать для общения с ним в Telegram的同时 (в то же время) для выполнения задач на облачной VM, настройки автоматизации и отправки отчетов на любую платформу, поручения ему периодических задач;也可以 (также можно) подключить его к Slack или Discord для提供 (предоставления) AI-поддержки协作 (collaboration) для всей команды; или использовать его функцию экспорта轨迹 (траекторий) для генерации训练数据 (данных для обучения) моделей следующего поколения tool-calling для RL training.
