Hermes Agent：会自我进化的AI助手，69K星的Agent框架手把手教程

你的AI助手，用过就忘？试试这个会自己"长脑子"的框架

每天用ChatGPT聊完就忘，下次还得从头解释你的项目背景；想让它自动跑定时任务，发现只会一问一答；想让AI在Telegram里干活，折腾半天API也对接不上；好不容易写了个自动化脚本，换个模型又得改代码……这些痛点，中国开发者每天在经历。Hermes Agent 项目的理念很明确——AI助手不应该是一个聊完即弃的对话框，它应该像你的搭档一样，越用越懂你。

Hermes Agent 是什么？

Hermes Agent 是由 Nous Research 团队开发的开源AI Agent框架，GitHub 上已有 69K+ Star——它是唯一内置"学习闭环"的 Agent：能从经验中自动创建技能（Skill），在使用中自我改进，主动保存知识，还能跨会话搜索历史对话，逐步构建对你的深度理解。一句话说：一个能越用越懂你的AI助手框架。

核心功能一览

安装步骤

前置要求

• Python 3.11+
• 需要一个支持至少 64K 上下文窗口的 LLM（如 Claude、GPT-4、Qwen、DeepSeek 等）

macOS / Linux 安装

打开终端，执行一行命令即可：

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

安装完成后，重新加载 Shell：

source ~/.bashrc    # 如果你用 zsh，则: source ~/.zshrc

Windows 安装

Windows 原生不支持，需要先安装 WSL2：

1. 打开 PowerShell（管理员模式），执行：

wsl --install

1. 重启电脑后，打开 WSL2 终端（Ubuntu）
2. 在 WSL2 终端内执行安装命令：

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

1. 重载 Shell：

source ~/.bashrc

Android（Termux）安装

手机上也能跑！安装 Termux 后，参考官方的 Termux 指南进行安装。注意 Termux 下使用专门的 .[termux] extra，完整的 .[all] extra 会拉入 Android 不兼容的语音依赖。

详细步骤见：https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/getting-started/termux

开发者安装（从源码）

如果你想参与贡献或深度定制：

git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git
cd hermes-agent
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv venv venv --python 3.11
source venv/bin/activate
uv pip install -e ".[all,dev]"
python -m pytest tests/ -q

使用方法：从简单到进阶

第一步：配置模型

安装完成后，最关键的是配置你的LLM提供商。Hermes 支持非常多的提供商，对中国开发者友好的选项包括：

# 交互式选择模型提供商（推荐新手使用）
hermes model

# 或者用完整设置向导
hermes setup

以下是各提供商的配置方式：

智谱 Z.AI（国产推荐）：

# 设置环境变量
export GLM_API_KEY="你的智谱API密钥"
# 或
export ZAI_API_KEY="你的Z.AI密钥"

# 然后通过 hermes model 选择 Z.AI
hermes model

月之暗面 Kimi：

export KIMI_API_KEY="你的Kimi密钥"
hermes model

MiniMax（国内版）：

export MINIMAX_CN_API_KEY="你的MiniMax国内密钥"
hermes model

阿里云百炼（Qwen系列）：

export DASHSCOPE_API_KEY="你的阿里云百炼密钥"
hermes model

DeepSeek：

export DEEPSEEK_API_KEY="你的DeepSeek密钥"
hermes model

OpenRouter（200+模型路由）：

export OPENROUTER_API_KEY="你的OpenRouter密钥"
hermes model

本地部署（Ollama / vLLM / SGLang）：

使用自定义端点指向你的本地服务，设置 base URL + API key 即可。注意本地模型上下文窗口至少要 64K（如 --ctx-size 65536 for llama.cpp 或 -c 65536 for Ollama）。

第二步：开始对话

# 启动交互式CLI
hermes

你会看到一个欢迎横幅，显示当前模型、可用工具和技能。直接输入消息就能聊：

❯ 帮我看看当前目录下最大的5个文件夹占多少空间

Agent 会自动调用终端命令来帮你完成。

第三步：常用 Slash 命令

在对话中输入 / 可以看到所有命令的自动补全列表：

第四步：多行输入与中断

• 多行输入：按 Alt+Enter 或 Ctrl+J 换行，适合粘贴代码或写详细提示
• 中断Agent：直接输入新消息回车即可，或按 Ctrl+C

第五步：恢复会话

退出后 Hermes 会打印恢复命令：

hermes --continue    # 恢复最近一次会话
hermes -c            # 简写

进阶：配置工具

# 交互式选择启用哪些工具
hermes tools

# 单独设置配置项
hermes config set terminal.backend docker    # 使用Docker隔离终端
hermes config set terminal.backend ssh       # 使用远程SSH服务器

进阶：连接消息平台

让 Hermes 在你的聊天软件里工作：

# 交互式配置消息平台（Telegram、Discord、Slack、WhatsApp等）
hermes gateway setup

# 启动网关
hermes gateway start

配置完成后，直接在 Telegram 或 Discord 里给 Bot 发消息即可。

进阶：语音模式

# 安装语音依赖
pip install "hermes-agent[voice]"

# 可选：免费本地语音转文字
pip install faster-whisper

# 在CLI中开启语音
/voice on

按 Ctrl+B 开始录音，或用 /voice tts 让 Hermes 语音回复。

进阶：定时任务

直接在对话中用自然语言描述：

❯ 每天早上9点，帮我查一下 Hacker News 上的AI新闻，汇总后发到Telegram。

Agent 会自动创建 Cron 定时任务，通过网关定时推送。

进阶：技能安装与搜索

# 搜索技能
hermes skills search kubernetes
hermes skills search react --source skills-sh

# 从索引安装
hermes skills install openai/skills/k8s
hermes skills install official/security/1password

# 从文档URL发现技能
hermes skills search https://mintlify.com/docs --source well-known

进阶：MCP 服务器集成

在 ~/.hermes/config.yaml 中添加：

mcp_servers:
  github:
    command: npx
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
    env:
      GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: "ghp_你的token"

重启 Hermes 后，Agent 就能通过 MCP 使用 GitHub 的工具了。

进阶：微信接入

社区项目 HermesClaw 提供了微信桥接，可以在同一个微信号上同时运行 Hermes Agent 和 OpenClaw。

实际场景举例

场景1：智能工作助手

小李是一名后端开发者，每天需要检查服务器日志、排查告警、写运维脚本。他让 Hermes 在 Docker 沙箱里运行：

# 配置Docker沙箱
hermes config set terminal.backend docker

# 在对话中自然地交代理任务
❯ 帮我连上服务器，看看今天nginx的error log有哪些异常，分析一下是什么原因

Hermes 会自动执行终端命令、读取日志、分析问题。因为它有持久记忆，下次小李再说"帮我看看昨天的告警"，它会想起之前的上下文，不需要重复解释。

场景2：每日AI新闻推送到Telegram

❯ 每天早上8点，搜索一下最近24小时内关于大模型和Agent的最新进展，整理成3-5条摘要，发到我的Telegram。

Hermes 会自动创建 Cron 任务，通过网关在指定时间执行并推送。出差在外也能用手机接收摘要。

场景3：多模型切换，成本优化

用贵模型做复杂推理，用便宜模型做简单任务：

# 第一次用 DeepSeek 做代码审查
hermes model  # 选择 deepseek
❯ 帮我审查一下这段代码的安全问题

# 切换到 Claude 做深度分析
/model anthropic:claude-sonnet-4-20250514
❯ 帮我从架构层面分析这个系统的瓶颈

一行命令切换，无需改代码，无锁入。

场景4：团队知识库+微信机器人

技术团队搭建内部知识Bot：

1. 把团队Wiki和技术文档作为上下文文件放到项目目录（.hermes.md）
2. 通过 HermesClaw 接入微信
3. 团队成员在微信群里艾特Bot提问，Bot基于项目上下文回答
4. Bot的技能系统让它在回答过的复杂问题上积累经验，越用越专业

场景5：子Agent并行处理

❯ 帮我同时做三件事：1）检查今天的服务器告警 2）更新项目的依赖版本 3）写一个新API接口的单元测试

Hermes 会派出最多3个子Agent（delegate_task），各自独立隔离上下文，并行执行，互不干扰。

跟同类对比

Hermes Agent 最大的差异化优势在于"学习闭环"——它不是简单的工具调用框架，而是一个会自己长知识的Agent。其他框架用完即弃，Hermes 越用越懂你。同时，15+模型提供商的一键切换（尤其对国产模型的原生支持）和6大消息平台的网关接入，对中国开发者来说非常友好。

小结

Hermes Agent 不只是一个又一个ChatGPT包装器。它的核心创新在于：

1. 学习闭环：自动创建技能、使用中自我改进、主动保存记忆、跨会话搜索——真正实现了"越用越好用"
2. 全平台覆盖：CLI + Telegram + Discord + Slack + WhatsApp + Signal + 微信（HermesClaw），一个Agent覆盖所有入口
3. 模型自由：15+提供商一键切换，国产模型原生支持，不绑死任何一家
4. 安全可控：Docker沙箱、检查点回滚、命令审批，生产环境放心使用
5. 技能生态：agentskills.io开放标准 + 社区技能市场，可复用他人经验

对于中国开发者来说，如果你已经厌倦了每次跟AI聊天都要重新解释项目背景，或者想让AI助手真正在微信/Telegram里24小时待命，Hermes Agent 值得一试。

快速开始：

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

三行命令，开始你的AI助手进化之旅。

项目链接：

• GitHub: https://github.com/NousResearch/hermes-agent
• 官方文档: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
• Discord社区: https://discord.gg/NousResearch
• 技能市场: https://agentskills.io