Hermes Agent ☤

Hermes Agent
一个会自我成长的 AI Agent

看清它为什么 3 个月吃掉 OpenClaw 的流量

SPEAKER

张柠

水滴保事业部 · 互联网产品中心 · CRM 和服务中心产品部

AGENDA

45 分钟带你走 5 条线。

01

Hermes 是什么

定义 · 团队背景 · 为什么它火

02

vs OpenClaw

结构性差距在哪 · 迁移路径

03

三个杀手锏

记忆架构 · 自沉淀 Skill · 定时自动化

04

安装与使用

CLI 模式 · 飞书网关模式

05

总结 & Q&A

带走这些东西

01

WHAT IS HERMES

Nous Research 出品的
自改进 AI Agent · MIT 开源

TEAM Nous Research 是训练 Hermes / Nomos / Psyche 系列开源模型的 AI 实验室 — 这是一群做模型训练的人，自己下场做的 agent 框架。

🧠

Closed learning loop

唯一自带学习闭环的 agent — 自沉淀 skill、自管记忆、自我搜索历史会话

💬

Lives where you do

15+ 消息平台，含飞书 / 企微 / 钉钉，一套 gateway 统一收发

☁️

Runs anywhere

6 种运行后端，支持 serverless 休眠，空闲几乎零成本

01

WHY IT'S BLOWING UP

凭什么说它在替代 OpenClaw？

107k

GitHub stars · 3 个月拿到

268B

OpenRouter token 总量

+182%

周增长率（Trending 第一）

Hermes Agent

268B tokens · ↗ +182%

OpenClaw

345B tokens · → 增速放缓

数据来源：OpenRouter App & Agent Rankings · Coding Agents 全球排名

背靠模型实验室 + 学习闭环，正在把"个人项目 + 纯手工记忆"的 OpenClaw 甩开。

02

HERMES VS OPENCLAW

一张表看懂两者差距。

维度	Hermes	OpenClaw
出品方	Nous Research（模型实验室）	steipete（个人项目）
记忆架构	四层记忆：会话上下文 + 内置文件 + 历史检索 + 8 外部 Provider	多层 Markdown 文件
Skill 机制	Agent 自创建 + 分级加载	3200+ 社区 skill，需手动安装
运行后端	6 种，支持 serverless 休眠	主要本机 / 服务器
消息平台	15+ 平台，含飞书 / 企微 / 钉钉	主流 IM 为主，国内平台弱
定时自动化	内置 cron + 自然语言描述	有但偏简单
迁移路径	原生 `hermes claw migrate` 一键搬家	—

02

TWO STRUCTURAL GAPS

为什么 OpenClaw 被超越？

01

记忆设计代差

OpenClaw：把记忆当一堆 Markdown 文件堆在磁盘上，靠 agent 每次 prompt 时读文件。

Hermes：四层分级记忆，每层定位清晰，容量受控，agent 有专用工具去管。

→ 结果：同样用一个月，Hermes 记忆的信噪比远高于 OpenClaw。

02

Skill 自己不会长

OpenClaw：Skill 是外部社区 3200+ 个等用户挑，挑完手装。

Hermes：Agent 在完成复杂任务之后（5+ tool call）自己把成功经验存成 skill。

→ 结果：Hermes 越用越聪明，OpenClaw 装多少就用多少。

02

MIGRATION

迁移零成本：`hermes claw migrate`

$ hermes claw migrate

官方原生支持

Hermes 官方提供迁移工具，无需自己写脚本。

全套自动搬运

记忆、skills、API keys、平台配置等都自动导入。

几分钟完成

整个过程几乎 0 成本，门槛被打到最低。

这也是 Hermes 流量上升曲线那么陡的原因之一 — 切换门槛低到几乎可以忽略。

03

CAPABILITY MAP

Hermes 的六大能力。

🧠

学习闭环

四层记忆 + 自沉淀 Skill，越用越懂你

💬

消息网关

15+ 平台一套 gateway，含飞书 / 企微 / 钉钉

🖥️

运行后端

6 种，支持 serverless 休眠

🧰

工具集

47 内置工具 + MCP + 子 agent 并行

⏰

定时自动化

内置 cron，自然语言描述任务

🎭

人格系统

SOUL.md 定义 agent 性格、语气、角色

其中 🧠 学习闭环 / 🧬 自沉淀 Skill / ⏰ 定时自动化是今天要重点展开的三个杀手锏。

FOCUS

今天聚焦
三个杀手锏。

🧠

记忆架构

为什么它比 OpenClaw 聪明

🧬

自沉淀 Skill

为什么它能越用越强

⏰

定时自动化

为什么它能帮你干掉手工活

理解了这三件事，你就理解了 Hermes 的全部产品哲学。

04

KILLER FEATURE · 1/3 · MEMORY

四层记忆全景图。

L1

会话上下文

当前对话的完整上下文

最快 · 占 token

L2

内置文件记忆

MEMORY.md + USER.md

跨会话常驻 · agent 自管

L3

历史会话检索

FTS5 全文检索 + AI 摘要

不占常驻 token · 按需搜

L4

外部 Provider

Honcho / Mem0 等 8 家

可插拔 · 知识图谱 / 语义检索

常驻 = 小而准 · 历史 = 海量可搜 · 外部 = 能力扩展 — 三者互补，不是替代。

04

MEMORY · L1 + L2

会话内 & 跨会话常驻记忆。

L1

会话上下文

当前对话的所有消息 + 工具调用结果
活在 context window（64K+ tokens）
/compress 手动压缩
关闭会话就没了 → 所以需要 L2

L2

内置文件记忆（Hermes 招牌设计）

文件	内容	容量
MEMORY.md	agent 自己的笔记：环境、约定、踩过的坑	2,200 字符
USER.md	用户画像：姓名、时区、偏好、沟通风格	1,375 字符

位置：~/.hermes/memories/ · agent 用 memory 工具 add/replace/remove · 字符上限强制信息浓缩 · 写入前自动扫 prompt injection

GOOD User's project is a Rust web service at ~/code/myapi using Axum + SQLx

04

MEMORY · L3 + L4

历史检索 & 外部 Provider。

L3

历史会话检索

所有 CLI / 消息平台会话存 SQLite (~/.hermes/state.db)
FTS5 全文检索 + Gemini Flash 做摘要
agent 调用 session_search 按需查询

"上周我们讨论的那个 OAuth 方案细节？

→ agent 自己搜出来 ✓

L4

外部 Provider（可插拔）

8 家内置可插拔 provider，叠加在 L1-L3 之上，不替换：

HonchoOpenVikingMem0Hindsight HolographicRetainDBByteRoverSupermemory

扩展能力：知识图谱 / 语义检索 / 自动事实提取 / 跨会话用户建模 · 启用：hermes memory setup

L1 是工作台 · L2 是便签墙 · L3 是档案馆 · L4 是外挂大脑

05

KILLER FEATURE · 2/3 · SKILLS

Skill：按需加载的
知识文档 + 脚本。

目录结构

~/.hermes/skills/mlops/axolotl/
├── SKILL.md       # 主入口（必需）
├── references/    # 额外文档
├── templates/     # 输出模板
├── scripts/       # 可调用脚本
└── assets/        # 其他资源

每个安装的 skill 自动变成 /skill-name slash command。

分级加载（token 节省的关键）

等级	操作	返回	成本
L0	`skills_list()`	名字 + 描述	~3k tok
L1	`skill_view(name)`	完整 SKILL.md	按需
L2	`skill_view(name, path)`	指定 reference	按需

效果：100 个 skill 也不会撑爆 prompt，agent 真正用到才加载。

05

SKILLS · SELF-CREATION

Agent 自己创建 Skill
— 最核心的能力。

触发时机 · 工具：`skill_manage`

✓

成功完成 5+ 工具调用的复杂任务

"这套流程值得记下来"

✓

遇到错误后找到 working path

"下次别再踩坑"

✓

用户纠正了 agent 的方案

"要按这个思路来"

✓

发现 non-trivial workflow

不是简单的 one-shot 指令

场景举例

第一次让 agent 配飞书机器人 webhook —— 花了 15 个 tool call 才跑通。

↓

下一次你只说"帮我配一个飞书机器人给 XXX 项目"——

agent 直接跑自己生成的 skill，3 步搞定。

这就是 procedural memory（程序性记忆）——
同类任务下次零摸索。

05

SKILLS · PORTABILITY & DIRECTORIES

通用 + 内/外目录机制。

Skill 的通用性

Skill 本质是一份结构化 Markdown + 脚本
跨 agent 可移植 — 别的 agent 框架也能用
不锁死在 Hermes 里，团队沉淀有长期价值
Skills Hub：hermes skills search / install

内部 vs 外部目录

类型	路径	读写
内部	`~/.hermes/skills/`	读写
外部	`~/.agents/skills/` 等	只读

1启动时扫描内外所有目录

2合并成统一 skill 索引

3同名冲突：内部优先

4外部目录缺失：静默跳过

5创建/修改：永远写到内部

# ~/.hermes/config.yaml
skills:
  external_dirs:
    - ~/.agents/skills            # 多 agent 共享
    - /home/shared/team-skills    # 团队共享
    - ${SKILLS_REPO}/skills       # 环境变量扩展

06

KILLER FEATURE · 3/3 · CRON

为什么定时任务
值得单独说？

传统 crontab

✕cron 表达式 + shell 脚本
✕只能跑固定脚本
✕失败靠写死重试逻辑
✕结果：邮件 / 写日志
✕改任务：改脚本 + 重启

Hermes 定时任务

✓自然语言描述
✓调用 agent 所有工具（web / terminal / 文件 / LLM）
✓agent 理解错误并自适应
✓结果投递到任意消息平台
✓跟 agent 说一句话就改了

你不再是在调度"脚本"——
而是在调度一个随时能处理异常的副手。

06

CRON · IN PRACTICE

怎么用 + 典型工作流。

配置方式

直接在对话里跟 agent 说 → agent 自己调内置 cron 工具创建任务 → 可随时列 / 改 / 删

🔍

日常巡检类

每天固定时间检查测试环境 / CI 状态 / 告警队列，有异常直接飞书 @ 值班人

📊

信息聚合类

每天收集昨天的 PR / issue / 文档变更，生成摘要投递到研发群

⚙️

数据处理类

每周固定时间跑数据清洗脚本，跑完把结果 / 异常发邮件

无人值守常驻后台

会思考异常停下判断

跨平台投递飞书/邮箱/Telegram

这是 记忆 + Skill + 消息网关 三块能力
在定时场景下的组合输出。

07

INSTALL & SETUP

一行命令装好。

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

支持 Linux / macOS / WSL2 / Android (Termux) · Windows 请先装 WSL2

1

`hermes setup`

交互式全套向导（推荐首次用户）

2

`hermes model`

选 provider 和模型

3

`hermes`

开始聊天

支持的 Provider

Nous Portal OpenRouter OpenAI Anthropic Ollama vLLM 任意 OpenAI 兼容端点

硬性要求

模型最小 context 64K tokens

Claude / GPT / Gemini / Qwen / DeepSeek 都达标

07

CLI MODE

CLI 模式核心用法。

两种入口

hermes — 经典 CLI

hermes --tui — 推荐，现代 TUI，模态浮层 + 鼠标选区 + 非阻塞输入

交互技巧

Alt+Enter / Ctrl+J 多行输入
直接输入新消息 = 打断 agent 切新指令
hermes -c 续上次会话
hermes sessions list 浏览历史

高频 Slash Command 速查

命令	用途
`/new` / `/reset`	开新会话
`/model [provider:model]`	切换模型
`/tools`	查看可用工具
`/skills`	浏览 skill
`/personality [name]`	切换人格
`/compress` / `/usage`	压缩 / 查 token
`/retry` / `/undo`	重试 / 撤销

运维 hermes doctor 自检 · hermes update 升级 · hermes tools 按平台配工具

07

FEISHU GATEWAY · 研发最关心的集成

在飞书里直接用 Hermes。

两步搞定

$ hermes gateway setup    # 配飞书机器人
$ hermes gateway start    # 启动网关

15+ 消息平台里原生支持飞书，不需要自己写 bridge

核心价值 · 3 个场景

出门路上继续指挥 — 在飞书里让跑在公司服务器的 agent 继续跑测试 / 合 PR
团队共用 agent — 一台机器上的 Hermes，团队所有人从飞书里用
跨设备无缝切换 — 早上 CLI 聊到一半，下午飞书继续（session 同步）

H

Hermes · 研发助手

在线

帮我看下 staging 环境今早的 CI 状态

查到 3 个失败的 pipeline，都是 flaky test。要我重跑吗？

/skills

列出 12 个已安装 skill · 你要用哪个？

上周 CLI 聊过的 OAuth 方案，还记得吗？

找到了 · 当时我们决定用 PKCE + refresh token rotation…

TAKEAWAYS & Q&A

四件值得带走的事。

🧠

四层记忆 + 自创建 skill

Hermes 对 OpenClaw 的结构性代差

⏰

自然语言定时任务

跨平台投递 · 把手工活干掉一大截

🏗️

架构设计值得借鉴

skill 分级加载、四层记忆分层

🚀

原生飞书网关 + 迁移工具

公司内部落地几乎零阻力

官方文档hermes-agent.nousresearch.com/docs

GitHubgithub.com/NousResearch/hermes-agent

趋势数据openrouter.ai/apps

Q&A 欢迎提问

Hermes Agent一个会自我成长的 AI Agent

45 分钟带你走 5 条线。

Hermes 是什么

vs OpenClaw

三个杀手锏

安装与使用

总结 & Q&A

Nous Research 出品的自改进 AI Agent · MIT 开源

Closed learning loop

Lives where you do

Runs anywhere

凭什么说它在替代 OpenClaw？

一张表看懂两者差距。

为什么 OpenClaw 被超越？

记忆设计代差

Skill 自己不会长

迁移零成本：hermes claw migrate

官方原生支持

全套自动搬运

几分钟完成

Hermes 的六大能力。

学习闭环

消息网关

运行后端

工具集

定时自动化

人格系统

今天聚焦三个杀手锏。

记忆架构

自沉淀 Skill

定时自动化

四层记忆全景图。

会话内 & 跨会话常驻记忆。

会话上下文

内置文件记忆（Hermes 招牌设计）

历史检索 & 外部 Provider。

历史会话检索

外部 Provider（可插拔）

Skill：按需加载的知识文档 + 脚本。

目录结构

分级加载（token 节省的关键）

Agent 自己创建 Skill— 最核心的能力。

触发时机 · 工具：skill_manage

通用 + 内/外目录机制。

Skill 的通用性

内部 vs 外部目录

为什么定时任务值得单独说？

怎么用 + 典型工作流。

日常巡检类

信息聚合类

数据处理类

一行命令装好。

hermes setup

hermes model

hermes

支持的 Provider

硬性要求

CLI 模式核心用法。

两种入口

交互技巧

高频 Slash Command 速查

在飞书里直接用 Hermes。

两步搞定

核心价值 · 3 个场景

四件值得带走的事。

四层记忆 + 自创建 skill

自然语言定时任务

架构设计值得借鉴

原生飞书网关 + 迁移工具

Hermes Agent
一个会自我成长的 AI Agent

Nous Research 出品的
自改进 AI Agent · MIT 开源

迁移零成本：`hermes claw migrate`

今天聚焦
三个杀手锏。

Skill：按需加载的
知识文档 + 脚本。

Agent 自己创建 Skill
— 最核心的能力。

触发时机 · 工具：`skill_manage`

为什么定时任务
值得单独说？

`hermes setup`

`hermes model`

`hermes`