Nous Research · Open Source · MIT License

Hermes
Agent，
不是聊天
机器人。

Hermes Agent 是一个会自我进化的AI智能体框架。使用 Hermes Agent，你获得的不是一个问答窗口，而是一个拥有持久记忆、能自动沉淀技能、运行越久越强的数字同事。Hermes Agent 不是工具，是同事。

GitHub 仓库部署教程

免费资源包 Hermes Agent 从入门到精通：部署实操 + 踩坑全记录含环境配置清单 / API密钥申请指南 / 飞书钉钉接入实录 / Docker一键部署模板

43,700+

GitHub Stars

200+

支持模型

15+

消息平台

0 CVE

安全漏洞

为什么世界需要 Hermes Agent

大多数AI助手每次对话从零开始。Hermes Agent 拒绝这种健忘症。

起源

Nous Research
Est. 2023, Saratoga CA
Series A $50M by Paradigm
估值 $1B
首发 2026.02.25

Hermes Agent 诞生于对聊天范式的不满

2026年2月，Nous Research 发布了 Hermes Agent。这家由 Jeffrey Quesnelle 创立的公司刚完成 Paradigm 领投的五千万美元A轮融资，估值十亿美元。他们对现有AI工具的判断直截了当：聊天机器人的交互范式已经触顶。Hermes Agent 从设计之初的目标就不是「更好的对话」，而是「持续在线的数字员工」——一个能记住、能学习、能自主行动的智能体框架。

传统AI助手是无状态的。对话结束，一切归零。Hermes Agent 颠覆了这个前提。它维护跨会话的持久记忆，在完成复杂任务后自动生成可复用的技能文件，并通过 GEPA 自我进化系统持续优化自身策略。Hermes Agent 官方将其定义为「The agent that grows with you」。这不是营销话术——而是 Hermes Agent 的技术架构决定的必然结果。

对 Hermes Agent 而言，记忆不是附加功能，是架构基石。一个会遗忘的智能体，不配被称为智能体。

Hermes Agent 设计哲学

Hermes Agent 的六个技术支柱

构成 Hermes Agent 区别于所有同类框架的根本差异。

I GEPA 自我进化引擎 Hermes Agent 采用由 UC Berkeley、Stanford、MIT 研究者联合开发的 GEPA 系统，以类反向传播的方式优化 prompt。传统强化学习需上万次评估才能收敛，Hermes Agent 的 GEPA 仅需100到500次即可完成策略迭代——行为记录、效果评估、策略优化、技能沉淀，形成完整闭环。

II 持久记忆架构 Hermes Agent 通过两个自主管理的文件实现跨会话记忆：MEMORY.md 存储环境事实和经验教训，USER.md 存储用户偏好。底层是 SQLite FTS5 全文搜索配合 LLM 摘要。Hermes Agent 内置「定期推动机制」，在会话中自动评估哪些信息值得持久化，同时执行 prompt 注入安全扫描。

III 技能自动学习当 Hermes Agent 完成复杂任务后，自动将方案提炼为 Markdown 格式的技能文件，遵循 agentskills.io 开放标准。Hermes Agent 技能采用渐进式披露——Level 0 约3000 tokens 展示概要，Level 1 展示完整内容，Level 2 深入参考材料。技能在使用中会持续自我改进，能力越用越强。

IV 200+ 模型零锁定 Hermes Agent 支持 Anthropic Claude、OpenAI、DeepSeek、Hugging Face 等主流供应商，通过 OpenRouter 路由200种以上模型。本地场景下 Hermes Agent 兼容 Ollama、vLLM、SGLang。切换模型一条命令 hermes model，零代码改动，零厂商锁定。

V 15+ 平台全接入一个网关进程，Hermes Agent 即可同时接入 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal，以及国内用户关注的飞书、钉钉和企业微信。Hermes Agent 确保你的AI智能体在所有沟通渠道上保持统一的记忆与人格，真正的全天候在线。

VI 企业级安全 Hermes Agent v0.5.0 专项安全强化，合并200余个安全补丁。Hermes Agent 的安全体系涵盖指令审批、危险模式阻挡、Docker 容器沙箱隔离、路径遍历防护、SSRF 缓解和凭证管理，至今保持零 CVE 记录。进化能力强大，但缰绳必须在人手中。

Hermes Agent 架构与部署

从笔记本到 Serverless 集群，Hermes Agent 提供六种后端适配你的场景。

子代理并行

Hermes Agent 的分布式任务架构

Hermes Agent 支持生成隔离的子代理来并行处理复杂工作流。Python 脚本在子代理中获得 RPC 风格的工具调用能力，将多步骤程序压缩为单次回合。子代理彼此隔离，一个失败不会波及其他。这让 Hermes Agent 在处理大规模任务时具备真正的并发能力。

协议集成

Hermes Agent 与 MCP 协议深度融合

自 v0.6.0 起 Hermes Agent 原生支持 Model Context Protocol，兼容 stdio 和 HTTP 双传输。v0.8.0 引入 MCP OAuth 2.1 认证。通过 MCP 协议，Hermes Agent 的能力边界被无限扩展——任何支持 MCP 的工具和服务都能被 Hermes Agent 直接调用。

六种终端后端

Local 本地执行

最简单的方式启动 Hermes Agent，适合个人开发和本地测试场景。

Docker 容器沙箱

在隔离容器中运行 Hermes Agent，确保宿主系统安全不受影响。

SSH 远程执行

将 Hermes Agent 部署在远程服务器，通过 SSH 通道远程操控 Hermes Agent。

Daytona 协作开发

Serverless 架构下运行 Hermes Agent，空闲自动休眠，适合团队协作。

Singularity HPC

面向高性能计算集群环境部署 Hermes Agent 的专用方案。

Modal Serverless

按需唤醒，空闲近零成本，是运行 Hermes Agent 的最经济部署选择。

Hermes Agent 与同类框架对比

不同框架优化不同维度。Hermes Agent 选择了学习深度，这张表格直观展示 Hermes Agent 的差异化优势。

维度	Hermes Agent	传统 Agent 框架
跨会话记忆	FTS5 全文搜索 + LLM 摘要，永久保存	每次对话从零开始
技能学习	Hermes Agent 自动生成与自我改进	手动配置社区插件
自我优化	GEPA 进化引擎，百次评估收敛	无内建优化机制
消息平台	Hermes Agent 网关接入15+平台	终端与 Web UI 为主
模型支持	200+ 模型一键切换	有限模型支持
部署方案	Hermes Agent 六种后端全覆盖	本地或 Docker
安全	零 CVE，200+ 补丁	各异

Hermes Agent 完整部署教程

从零开始安装、配置、接入消息平台，手把手教你让 Hermes Agent 跑起来。

第一步

安装 Hermes Agent 运行环境

Hermes Agent 支持 Linux、macOS、WSL2 和 Android Termux。原生 Windows 不受支持，必须先安装 WSL2。安装前唯一需要预装的是 Git，其余依赖由 Hermes Agent 安装脚本自动处理。

                # 一键安装 Hermes Agent（自动配置 Python 3.11, Node.js v22, ripgrep, ffmpeg）

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

                # 安装完成后刷新环境变量

                source ~/.bashrc

                # 验证 Hermes Agent 是否安装成功

                hermes --version

                hermes doctor

如果你更偏好手动安装以精确控制 Hermes Agent 的依赖，也可以通过 git clone --recurse-submodules 克隆 Hermes Agent 仓库后，用 uv pip install -e ".[all]" 手动安装。Hermes Agent 会在 ~/.hermes/ 目录下创建完整的配置结构。

第二步

为 Hermes Agent 配置 API 密钥

Hermes Agent 需要至少一个 LLM 提供商的 API 密钥才能工作。编辑 ~/.hermes/.env 文件添加密钥，或使用 Hermes Agent CLI 命令直接设置：

                # 方法一：通过命令行直接设置

                hermes config set OPENROUTER_API_KEY sk-or-v1-你的密钥

                # 方法二：编辑环境文件

                nano ~/.hermes/.env

以下是 Hermes Agent 支持的主要 API 密钥配置：

环境变量	提供商	说明
OPENROUTER_API_KEY	OpenRouter	推荐首选，一个密钥访问200+模型
ANTHROPIC_API_KEY	Anthropic	直接使用 Claude 系列模型
OPENAI_API_KEY	OpenAI	GPT 系列模型
GOOGLE_API_KEY	Google	Gemini 系列模型
ZHIPUAI_API_KEY	智谱AI	国内用户推荐，无需翻墙
KIMI_API_KEY	Kimi/月之暗面	国内长上下文模型

配置完密钥后，运行 hermes model 交互式选择 Hermes Agent 的默认模型。注意 Hermes Agent 要求底层模型至少支持64,000 token 上下文长度。

第三步

选择 Hermes Agent 的 AI 模型

                # 交互式选择提供商和模型

                hermes model

                # 也可以在会话中随时切换模型

                /model claude-sonnet-4

                /model openrouter:anthropic/claude

                /model custom:qwen-2.5

                # 使用本地模型（零 API 费用，需16GB+ 显存）

                # 先安装 Ollama，然后在 Hermes Agent 中选择 Ollama 后端

                hermes model  # 选择 "Custom Endpoint" -> 填入 Ollama 地址

Hermes Agent 支持通过 Nous Portal 订阅实现零配置 OAuth 登录，也支持通过 OpenRouter 一个密钥路由200种以上模型。对于国内用户，Hermes Agent 兼容智谱AI和 Kimi 等国产模型，无需科学上网。

第四步

启动并验证 Hermes Agent

                # 启动 Hermes Agent 交互式终端

                hermes

                # 或一次性查询测试

                hermes chat -q "你好，列出你可用的工具"

                # 运行全量配置向导（推荐首次使用）

                hermes setup

首次启动后，建议运行 hermes setup 进入 Hermes Agent 全量配置向导，依次完成模型选择、工具启用、终端后端和安全策略的配置。Hermes Agent 的 hermes doctor 命令可以自动诊断环境问题并尝试修复。完成配置后的 Hermes Agent 就已经具备了持久记忆和技能学习能力。

第五步（可选）

使用 Docker 部署 Hermes Agent

对于生产环境，Docker 是部署 Hermes Agent 最推荐的方式。Hermes Agent 在容器沙箱中隔离运行，保护宿主系统安全，--restart unless-stopped 确保 Hermes Agent 崩溃后自动恢复。

                # 初始化配置

                mkdir -p ~/.hermes

                docker run -it --rm -v ~/.hermes:/opt/data nousresearch/hermes-agent setup

                # 以网关模式持久运行 Hermes Agent

                docker run -d \

                  --name hermes \

                  --restart unless-stopped \

                  -v ~/.hermes:/opt/data \

                  nousresearch/hermes-agent gateway run

                # 传递 API 密钥

                docker run -d --name hermes \

                  -v ~/.hermes:/opt/data \

                  -e ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-你的密钥" \

                  nousresearch/hermes-agent gateway run

Hermes Agent Docker 部署的资源要求：最低1GB内存/1核CPU/500MB磁盘，推荐2-4GB内存/2核。如果 Hermes Agent 需要使用浏览器自动化功能，添加 --shm-size=1g 参数分配共享内存。

第六步

接入消息平台：让 Hermes Agent 上线工作

Hermes Agent 的消息网关是让 Hermes Agent 上线到各沟通平台的核心组件。运行 hermes gateway setup 进入 Hermes Agent 交互式配置向导：

                # 配置消息网关

                hermes gateway setup

                # 启动网关（前台模式，方便调试）

                hermes gateway

                # 注册为系统服务（Linux，后台常驻）

                hermes gateway install

                hermes gateway start

                hermes gateway status

Telegram 接入

Hermes Agent 对接 Telegram 机器人

在 Telegram 搜索 @BotFather，发送 /newbot 创建机器人并获取 Token。然后在 ~/.hermes/.env 中配置 TELEGRAM_BOT_TOKEN 和 TELEGRAM_ALLOWED_USERS（通过 @userinfobot 获取用户ID）。若需在群组中使用 Hermes Agent，需通过 BotFather 关闭隐私模式并重新拉入群组。

飞书接入

Hermes Agent 接入飞书开放平台

在飞书开放平台创建应用，获取 App ID 和 App Secret。在 Hermes Agent 配置中填入 app_id、app_secret 和 verification_token。Hermes Agent 的飞书适配器支持事件订阅、消息卡片、群聊以及图片文件附件。配置 FEISHU_ALLOWED_USERS 限制可访问用户。

钉钉接入

Hermes Agent 接入钉钉企业应用

通过 hermes gateway setup 选择 DingTalk 平台，按向导填入钉钉开放平台的应用凭据。Hermes Agent 的钉钉接入支持单聊和群聊场景，可通过 DINGTALK_ALLOWED_USERS 配置访问白名单，消息通过钉钉机器人 Webhook 投递。

企业微信接入

Hermes Agent 对接企业微信

Hermes Agent 的企业微信适配器使用 WebSocket 网关，无需公网端点即可部署。配置 WECOM_BOT_ID 和 WECOM_SECRET，Hermes Agent 会自动处理 AES 加密解密。支持文本、图片、语音和视频消息，以及群聊场景。

配置管理

Hermes Agent 配置文件与目录结构

Hermes Agent 的所有配置集中在 ~/.hermes/ 目录：config.yaml 是主配置文件，.env 存放 API 密钥，memories/ 存储持久记忆，skills/ 存放技能文件，sessions/ 保存会话历史。配置优先级从高到低：CLI 参数 > config.yaml > .env > 内置默认值。

                # Hermes Agent 配置管理命令

                hermes config              # 查看当前配置

                hermes config edit         # 编辑 config.yaml

                hermes config check        # 检查缺失选项

                hermes config migrate      # 交互式补全缺失配置

                # 安全提醒：保护密钥文件权限

                chmod 600 ~/.hermes/.env

故障排查

Hermes Agent 部署常见问题与解决

问题	解决方案
hermes: command not found	执行 `source ~/.bashrc` 刷新环境变量，或检查 PATH 是否包含 `~/.local/bin`
API 密钥不工作	运行 `hermes config show` 确认密钥正确，检查提供商账户余额
HTTP 400 错误	模型名称与提供商不匹配，重新执行 `hermes model` 选择
Telegram 群组无响应	通过 BotFather 关闭隐私模式，然后将 Hermes Agent 机器人踢出群组再重新拉入
Discord 消息为空	在 Discord 开发者面板中启用 Message Content Intent 特权网关
Docker 后端连接失败	运行 `docker info` 确认守护进程正常，确保用户加入 docker 组
上下文长度超限	在对话中输入 `/compress` 压缩上下文，或切换更大上下文模型

通用诊断方法：运行 hermes doctor --fix 让 Hermes Agent 自动检测和修复环境问题，hermes logs -f 实时追踪 Hermes Agent 日志，hermes dump 导出 Hermes Agent 完整调试信息用于社区求助。

成本

框架：免费 (MIT)
轻度：$5-15/月
重度：$50-100/月
本地模型：$0 (需16GB VRAM)
最低服务器：$5/月 VPS

Hermes Agent 运行成本

Hermes Agent 框架本身完全免费开源。运行 Hermes Agent 产生的 API 调用费用取决于模型选择。使用 Ollama 运行本地开源模型可实现零 API 费用，但需要16GB以上显存。对于 Serverless 部署，Hermes Agent 空闲时近零成本——按需唤醒的经济模型让长期运行 Hermes Agent 的费用远低于预期。

Hermes Agent 实战场景

以下四个典型场景展示了 Hermes Agent 在真实业务中持续创造的价值，也是 Hermes Agent 用户最常见的落地方式。

开发运维

自动化代码审查与持续集成

利用 Hermes Agent 完成代码审查、Bug 定位和 CI/CD 监控。Hermes Agent 会将修复经验沉淀为技能，下次遇到同类问题自动调用已有方案。配合 Cron 调度，Hermes Agent 可无人值守地执行周期性运维。

智能客服

接入企业通讯的记忆型客服

通过 Hermes Agent 接入飞书、钉钉或企业微信，构建持久记忆的智能客服系统。Hermes Agent 记住每个用户的历史问题和偏好，越用越精准，不同于传统客服的机械应答。

数据分析

定时报告与趋势洞察

让 Hermes Agent 定期采集数据、分析趋势、生成报告。借助持久记忆，Hermes Agent 能将历史结果与最新数据交叉对比，发现人类分析师容易忽略的长期模式变化。

知识管理

个人知识库与第二大脑

将 Hermes Agent 作为个人知识助手。随着使用时间增长，Hermes Agent 对你的工作上下文、项目背景和思维偏好的理解越来越深入，最终成为一个真正懂你的数字伙伴。

Hermes Agent 版本演进

六周合并千余个PR。以下是 Hermes Agent 的关键版本里程碑。

2026.02.25 v0.1.0 Hermes Agent 首次公开发布，确立核心架构

2026.03.12 v0.2.0 合并216个PR，引入MCP支持与70余项内建技能

2026.03.23 v0.4.0 OpenAI 兼容API上线，新增多个消息平台适配器

2026.04.03 v0.7.0 Hermes Agent 安全性与稳定性全面强化

2026.04.08 v0.8.0 后台任务通知、MCP OAuth 2.1、Plugin 扩展系统

Hermes Agent 周边生态

围绕 Hermes Agent 已形成完整的开源生态，进一步扩展了 Hermes Agent 的能力边界。

Web 界面

Hermes Workspace

Hermes Agent 的浏览器管理界面，集成聊天、终端和记忆浏览器，让你直观地管理 Hermes Agent 的状态与技能库。

调度中心

Mission Control

多 Agent 调度仪表板，3700+ GitHub Stars。同时监控多个 Hermes Agent 实例的任务进度与资源消耗。

技能市集

AgentSkills.io

Hermes Agent 的开放技能市场。社区开发者发布经过安全扫描的技能包，加速 Hermes Agent 能力拓展。

关于 Hermes Agent 的常见问题

Hermes Agent 和 Anthropic Claude 是什么关系？

Hermes Agent 是 Nous Research 独立开发的开源项目，并非 Anthropic 出品。Hermes Agent 支持 Claude 作为底层模型之一，但同时兼容200多种模型。简单说：Hermes Agent 是上层框架，Claude 是 Hermes Agent 支持的众多引擎之一。

Hermes Agent 完全免费吗？

Hermes Agent 框架基于 MIT 许可证完全免费开源。运行 Hermes Agent 过程中的 API 费用取决于你选择的模型提供商。使用 Ollama 运行本地模型，Hermes Agent 可以零成本运行，但需16GB以上显存。

Hermes Agent 支持接入国内平台吗？

完全支持。Hermes Agent 原生适配飞书、钉钉和企业微信。通过 Webhook 接口，Hermes Agent 还能灵活扩展接入自定义平台和企业内部系统，这也是 Hermes Agent 在国内落地的重要优势。

Hermes Agent 的自我进化安全吗？

Hermes Agent 在进化过程中内置多重防护：指令审批、容器沙箱、prompt 注入扫描。v0.5.0 专项安全强化后，Hermes Agent 至今保持零 CVE。设计理念是：Hermes Agent 的进化能力强大，但缰绳在人手中。

如何从其他框架迁移到 Hermes Agent？

Hermes Agent 提供专用命令 hermes claw migrate 支持从 OpenClaw 等框架一键迁移到 Hermes Agent。Hermes Agent 对 MCP 协议的原生支持也让现有工具生态的接入非常顺畅。

HermesAgent，不是聊天机器人。