# Hermes Agent 完全上手指南：会自己进化的 AI Agent
**作者**: OneHopeA9
**日期**: 2026-04-22T08:32:51.000Z
**来源**: [https://x.com/onehopeA9/status/2046869833019703669](https://x.com/onehopeA9/status/2046869833019703669)
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## 从安装到实战，15 个任务带你掌握这个「越用越聪明」的智能体
最后更新：2026 年 4 月 22 日
## 目录
- 什么是 Hermes Agent
- 新手阶段：基础入门
- 进阶阶段：实用技能
- 实战阶段：高级应用
- 实践任务清单
- 常见问题解答
- 学习资源
## 前言
用了 OpenClaw 几个月，Skills 生态成熟，社区活跃，文档完善，确实是个好工具。但随着使用深入，两个痛点越来越明显：
第一，Skills 需要手动维护。 每次遇到新任务，要么自己写 Skill，要么去社区找。Agent 不会从经验中学习，更不会自己优化。
第二，记忆系统。 OpenClaw记忆系统现在有很多成熟插件，但总体使用体验，并不是太好，用过的应该都有体会。
直到我试了 Hermes Agent.
它最吸引我的是自己会学习：完成一个任务后，会自动创建 Skill，下次直接调用。更神奇的是，它还会自我优化——发现执行有问题，会主动改进 Skill 的逻辑。
记忆系统也是真的强。采用 SQLite + FTS5 全文搜索，几周前的对话细节都能找到。配合 Honcho 用户建模，它会主动关联历史经验：“上次你遇到类似问题时，用的是这个方案”。
当然，Hermes 也有短板：Skills 生态还薄弱，社区还在建设，UI稍差。但如果你已经感受到 OpenClaw 的这些痛点，Hermes 值得一试。
这篇教程包含 15 个实践任务，从安装到高级应用，每个任务都能跑通、能复现。不是替代 OpenClaw，而是多一个选择。
## 什么是 Hermes Agent
Hermes Agent 是由 Nous Research（训练 Hermes、Nomos、Psyche 等知名模型的实验室）开发的开源 AI Agent 框架，在 2026 年 3-4 月迅速崛起，53 天内在 GitHub 获得超过 10 万星标，被誉为“OpenClaw 的真正替代者”。
它不是普通的聊天机器人，而是一个会自我进化的 AI 智能体。
## 核心特性
自我进化能力
这是 Hermes 最独特的地方：它会从每次任务中学习，自动创建和优化 Skills，越用越聪明。不是你手动教它，而是它自己总结经验。
持久记忆系统
采用 SQLite + FTS5 全文搜索，能记住几周前的对话细节。配合 Honcho 辩证式用户建模，它会逐渐理解你的工作习惯、偏好和思维方式。
真正的本地优先
可以运行在你的笔记本、VPS、甚至手机（Termux）上。支持 6 种终端后端：本地、Docker、SSH、Daytona、Singularity、Modal。Daytona 和 Modal 提供无服务器持久化——闲置时休眠，几乎零成本。
无处不在的接入
CLI、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、企业微信、飞书、钉钉、邮件、短信、Matrix、Mattermost、BlueBubbles(iMessage)、QQ——15+ 平台，一个网关统一管理。
模型无关
支持 200+ 模型：Nous Portal、OpenRouter、Claude、GPT、Gemini、智谱 AI、Kimi、MiniMax、本地 Ollama。一条命令切换，无需改代码。
MCP 生态集成
原生支持 Model Context Protocol，可以接入 GitHub、数据库、浏览器栈、内部 API 等外部工具服务器，无需写原生工具。
## Hermes vs OpenClaw：核心差异
很多人会问：我已经在用 OpenClaw 了，为什么要换 Hermes?
简单来说：
- OpenClaw 是“你教它做事”
- Hermes 是“它自己学会做事”
如果你已经在用 OpenClaw, Hermes 提供了无缝迁移命令，可以直接导入你的配置、数据和工作区。
## 新手阶段：基础入门
## 第一步：环境准备
系统要求
- 操作系统： Linux、macOS、WSL2、Android(Termux)
- Python: 3.11 或更高版本（安装脚本会自动处理——也就是说你低版本环境会被覆盖，自己做好准备）
- Node.js: v18+（可选，用于某些 MCP 服务器）
- AI 模型 API Key: 至少一个模型提供商的密钥
推荐配置
国内用户推荐模型：
- 智谱 AI GLM-5.1: 中文能力强，价格合理，国内直连
- Kimi k2.6: 超长上下文，适合处理长文档
- MiniMax: 提供 Token Plan 套餐，性价比高
海外用户推荐：
- Claude 4.6 Sonnet: 综合能力最强
- GPT-5.4: OpenAI 最新模型
- OpenRouter: 一个 API 访问 200+ 模型
实践任务 1：检查环境
✅ 完成标准： 终端显示 Python 版本 >= 3.11.0
## 第二步：安装 Hermes Agent
方法一：一键安装脚本（推荐新手）
安装脚本会自动：
- 检测系统环境
- 创建 Python 虚拟环境
- 安装 Hermes Agent 及依赖
- 配置环境变量
方法二：手动安装（开发者）
Windows 用户特别说明
Hermes 在 Windows 上需要通过 WSL2 运行：
- 启用 WSL2:`wsl --install`
- 安装 Ubuntu:`wsl --install -d Ubuntu`
- 在 WSL2 中按照 Linux 方法安装
实践任务 2：完成安装
选择一种安装方式，完成 Hermes Agent 的安装。
✅ 完成标准： 运行 `hermes --version` 能正常显示版本信息
## 第三步：初始化配置
运行配置向导
向导会引导你完成：he
1. OpenClaw 迁移（可选）
- 如果你之前用过 OpenClaw，可以一键导入配置
- 选择 “Import from OpenClaw” 并指定路径
2. 配置模式选择
- Quick Setup（快速设置）: 推荐新手，只配置核心功能
- Full Setup（完整设置）: 配置所有选项
3. 模型提供商配置
4. API Key 配置
根据你选择的提供商，输入 API Key:
5. 模型选择
6. 消息平台配置（可选）
手动配置 API Key
如果跳过了向导，也可以手动配置：
配置文件示例（我这个第三方的）：
获取 API Key
实践任务 3：完成初始化
运行 `hermes setup `并完成所有配置步骤。
✅ 完成标准：
- 成功配置至少一个模型提供商
- API Key 验证通过
- 能够运行 `hermes model` 查看当前配置
## 第四步：第一次对话
启动 CLI 交互模式
基础命令
在对话中，你可以使用这些命令：
实践任务 4：第一次对话
与你的 Hermes Agent 进行第一次对话，测试以下功能：
- 基础对话： “介绍一下你自己”
- 文件操作： “在桌面创建一个测试文件”
- 信息查询： “今天天气怎么样？”
- 命令执行： “显示当前目录的文件列表”
✅ 完成标准： Agent 能正常回复并执行至少 3 个任务
## 第五步：理解核心概念
1. Profile（配置文件）
Profile 让你为不同场景创建独立的配置：
- 模型配置
- 工具集
- 记忆存储
- 消息平台
使用场景：
- `work`: 连接公司邮箱、项目管理工具，使用保守的模型
- `personal`: 管理个人日程、家庭事务，使用便宜的模型
- `dev`: 开发测试，使用本地模型
2. Skills（技能系统）
这是 Hermes 最独特的功能：它会自动从任务中学习并创建 Skills。
Skill 自动创建示例：
3. Memory（记忆系统）
Hermes 有三层记忆：
短期记忆（会话内）:
- 当前对话的上下文
- 自动管理，无需配置
中期记忆（MEMORY.md):
- Agent 自己维护的笔记
- 记录重要信息、经验教训
长期记忆（FTS5 全文搜索）:
- 所有历史对话都存储在 SQLite 数据库
- 支持全文搜索，几周前的对话也能找到
用户建模（USER.md):
- Agent 对你的理解
- 你的偏好、习惯、工作方式
4. Tools & Toolsets（工具系统）
核心工具集：
5. Context Files（上下文文件）
在项目目录中创建 AGENTS.md 文件夹，放入上下文文件：
CONTEXT.md 示例：
当你在这个项目目录中运行 `hermes`，它会自动读取这些上下文文件。
6. MCP(Model Context Protocol)
MCP 让 Hermes 连接外部工具服务器：
MCP 配置示例（~/.hermes/config.yaml）:
实践任务 5：探索核心概念
- 创建 Profile: 创建一个测试 Profile
- 查看 Skills: 运行 `hermes skills list`
- 检查记忆： 查看 `MEMORY.md` 和 `USER.md`
- 探索工具： 运行 `hermes tools list`
- 创建上下文： 在一个项目中创建 AGENTS.md
✅ 完成标准： 理解 Hermes 的核心架构和文件结构
## 进阶阶段：实用技能
## 第六步：配置消息网关
Hermes 可以在 Telegram、Discord、飞书等 15+ 平台上运行。
配置向导
向导会引导你配置：
- Telegram
- Discord
- Slack
- WhatsApp
- 企业微信/飞书/钉钉
- 其他平台
Telegram 配置（推荐新手）
步骤 1：创建 Bot
- 在 Telegram 中搜索 `@BotFather`
- 发送 `/newbot`
- 按提示设置 Bot 名称和用户名
- 获取 Bot Token（格式：`123456789: ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz`)
步骤 2：获取你的 User ID
- 搜索 `@userinfobot`
- 发送任意消息
- 记录你的 User ID（纯数字）
步骤 3：配置 Hermes
步骤 4：启动网关
步骤 5：测试
在 Telegram 中搜索你的 Bot，发送消息测试。
实践任务 6：配置消息网关
- 选择一个平台（推荐 Telegram 或飞书）
- 完成 Bot 创建和配置
- 启动网关服务
- 在消息平台中测试对话
✅ 完成标准： 能在消息平台中与 Hermes 正常对话
## 第七步：设置定时任务（Cron）
Hermes 内置 Cron 调度器，可以定期自动执行任务。
创建定时任务
方法 1：自然语言（推荐）
方法 2：命令行
投递目标
定时任务可以投递到任意平台：
实用定时任务示例
每日简报：
每周总结：
服务器监控：
定时备份：
实践任务 7：创建定时任务
创建以下定时任务：
- 每日简报： 每天早上发送天气和日程
- 每周总结： 每周五下午发送本周统计
- 定时提醒： 每天下午 6 点提醒结束工作
✅ 完成标准： 至少创建 2 个定时任务并验证执行
## 第八步：训练持久记忆
Hermes 的记忆系统会自动学习，但你也可以主动训练它。
告诉 Hermes 关于你的信息
查看记忆
记忆提示（Nudges）
Hermes 会定期“提示”自己回顾记忆：
手动触发记忆整理
Hermes: 正在整理对话历史和记忆...
✓ 已压缩 150 条消息为 3 条摘要
✓ 已提取 5 条新记忆
实践任务 8：训练记忆系统
- 告诉 Hermes 你的基本信息
- 设置你的工作偏好和习惯
- 查看 `USER.md` 确认信息已记录
- 进行几次对话，然后搜索历史记忆
✅ 完成标准： Hermes 能在对话中体现对你的了解
## 第九步：使用 Skills 系统
查看自动创建的 Skills
使用 Skill
手动创建 Skill
Skill 文件结构
Skills 存储在 `~/.hermes/skills/`:
Skill 自我改进
分享 Skills
实践任务 9：使用 Skills
- 查看已有的 Skills
- 使用至少 2 个自动创建的 Skills
- 手动创建一个自定义 Skill
- 测试 Skill 的执行效果
✅ 完成标准： 成功创建并使用至少 1 个自定义 Skill
## 中级阶段：高级应用
## 第十步：配置 MCP 服务器
MCP(Model Context Protocol）让 Hermes 连接外部工具服务器。
安装 MCP 服务器
GitHub 服务器：
文件系统服务器：
数据库服务器：
配置 MCP
编辑 `~/.hermes/config.yaml`:
重新加载 MCP
使用 MCP 工具
常用 MCP 服务器
实践任务 10：配置 MCP
- 安装至少 1 个 MCP 服务器
- 配置到 `config.yaml`
- 重新加载 MCP
- 测试 MCP 工具的使用
✅ 完成标准： 成功配置并使用至少 1 个 MCP 服务器
## 第十一步：多 Profile 管理
使用 Profile 为不同场景创建独立环境。
创建 Profile
配置不同的 Profile
工作 Profile(work):
个人 Profile(personal):
开发 Profile(dev):
切换 Profile
为 Profile 指定不同的网关
实践任务 11：配置多 Profile
创建至少 2 个 Profile，并为它们配置不同的：
- AI 模型
- 工具集权限
- 消息平台
- MCP 服务器
✅ 完成标准： 能够在不同 Profile 之间切换并使用
## 第十二步：使用子 Agent(Delegation)
Hermes 可以启动多个子 Agent 并行处理任务。
基本用法
手动精确委派任务
子 Agent 特性
- 隔离环境： 每个子 Agent 有独立的工具集和终端会话
- 无历史： 子 Agent 不知道主会话的对话历史
- 并行执行： 多个子 Agent 同时工作
- 结果聚合： 主 Agent 自动汇总结果
使用场景
并行代码审查：
多源信息收集：
批量文件处理：
实践任务 12：使用子 Agent
尝试以下任务：
- 同时研究 3 个不同的技术主题
- 并行审查多个代码文件
- 批量处理一组文件
✅ 完成标准： 成功使用子 Agent 完成至少 1 个并行任务
## 第十三步：浏览器自动化
Hermes 支持多种浏览器自动化方案。
方案 1: Browserbase（推荐）
配置：
使用：
方案 2：本地 Chrome(CDP)
启动 Chrome:
连接：
浏览器自动化示例
表单填写：
价格监控：
网页截图：
实践任务 13：浏览器自动化
完成以下任务之一：
- 自动填写一个在线表单
- 从某个网站抓取数据
- 监控商品价格变化
✅ 完成标准： 成功完成至少 1 个浏览器自动化任务
## 第十四步：语音模式
Hermes 支持实时语音交互。
CLI 语音模式
消息平台语音
Telegram 语音：
发送语音消息给 Bot，它会：
- 转录你的语音
- 处理请求
- 用语音回复
Discord 语音频道：
配置 TTS 提供商
api还是配置在~/.hermes/.env中
TTS 提供商对比：
实践任务 14：语音交互
- 启动 CLI 语音模式
- 在消息平台中启用语音回复
- 测试语音消息的转录和回复
✅ 完成标准： 成功使用语音与 Hermes 交互
## 第十五步：高级配置优化
性能优化
查看使用统计
日志配置
查看日志
安全配置
实践任务 15：优化配置
- 根据使用情况优化性能配置
- 设置成本控制和警报
- 配置日志级别
- 查看一周的使用统计
✅ 完成标准：
- 配置了成本控制
- 能查看使用统计
- 理解日志系统
## 实践任务清单
## 新手阶段（必做）
- ✅ 任务 1: 检查并安装 Python 3.11+
- ✅ 任务 2: 完成 Hermes Agent 安装
- ✅ 任务 3: 运行配置向导，设置 API Key
- ✅ 任务 4: 与 Hermes 完成第一次对话
- ✅ 任务 5: 探索核心概念和文件结构
## 进阶阶段（推荐）
- ✅ 任务 6: 配置至少 1 个消息平台
- ✅ 任务 7: 创建至少 2 个定时任务
- ✅ 任务 8: 训练持久记忆系统
- ✅ 任务 9: 使用 Skills 系统
## 中级阶段（进阶）
- ✅ 任务 10: 配置至少 1 个 MCP 服务器
- ✅ 任务 11: 创建多个 Profile
- ✅ 任务 12: 使用子 Agent 并行处理
- ✅ 任务 13: 完成浏览器自动化任务
- ✅ 任务 14: 测试语音交互
- ✅ 任务 15: 优化配置和成本控制
## 实战项目（挑战）
- 🚀 项目 1: 构建每日自动化工作流（简报 + 邮件 + 日程）
- 🚀 项目 2: 创建代码审查自动化系统
- 🚀 项目 3: 搭建多渠道客服机器人
- 🚀 项目 4: 开发价格监控和提醒系统
- 🚀 项目 5: 构建自动化内容发布系统
## 常见问题解答
## Q1: Hermes 和 OpenClaw 哪个更好？
简短回答： 各有优势，取决于你的需求。
详细对比：
好消息： Hermes 提供 `hermes claw migrate` 命令，可以无缝迁移 OpenClaw 配置。
## Q2: Hermes 的技术要求是什么？
基础要求：
- 会使用命令行
- 理解环境变量和配置文件
- 了解 API Key 的概念
进阶要求：
- 熟悉 YAML 配置格式
- 了解 Cron 表达式
- 理解 Docker 基础（可选）
安装过程已大大简化，只要你能运行 `curl` 命令，就能安装 Hermes。
## Q3: API 成本大概是多少？
国内模型（推荐）：
省钱技巧：
- 使用国产模型（性价比高）
- 设置每日/每月使用限制
- 优先使用 Flash 版本模型
- 利用免费额度
## Q4: 可以使用本地模型吗？
完全可以！ Hermes 对本地模型支持很好。
推荐本地模型：
注意事项：
- 本地模型需要较好的硬件（至少 16GB RAM）
- 工具调用能力不如云端模型
- 推理速度较慢
推荐配置：
- 日常对话用本地模型
- 复杂任务用云端模型
## Q5: 如何备份配置？
方法 1：手动备份
方法 2: Git 同步
方法 3: Profile 导出
## Q6: 遇到问题如何调试？
步骤 1：查看日志
步骤 2：启用调试模式
步骤 3：社区求助
- GitHub Issues: github.com/NousResearch/hermes-agent/issues
- Discord: Hermes Agent 官方 Discord
- 中文社区： hermesagent.org.cn
## Q7: 可以在服务器上运行吗？
完全可以！ 很多用户在 VPS 上运行 Hermes。
推荐配置：
- CPU: 2 核
- 内存： 4GB（使用云端模型） / 16GB（使用本地模型）
- 存储： 20GB
- 带宽： 不限
推荐平台：
部署步骤：
安全建议：
- 配置防火墙
- 使用 SSH 密钥登录
- 定期更新系统
- 设置自动备份
## Q8: 如何从 OpenClaw 迁移？
一键迁移：
迁移内容：
- ✅ 配置文件
- ✅ API Keys
- ✅ 工作区文件
- ✅ 自定义 Skills（兼容 agentskills.io 标准）
- ✅ 消息平台配置
迁移后：
- OpenClaw 和 Hermes 可以共存
- 可以通过 ACP 让它们协同工作
- 可以把 Hermes 作为 MCP Server 给 OpenClaw 调用
## Q9: Hermes 的学习曲线如何？
学习路径：
第 1 天: 安装 + 基础对话 ✅ 简单
第 2-3 天: 消息网关 + 定时任务 ✅ 简单
第 4-5 天: Skills + 记忆系统 ⚠️ 中等
第 6-7 天: MCP + Profile ⚠️ 中等
第 2 周: 子 Agent + 浏览器自动化 🔥 较难
第 3-4 周: 高级配置 + 自定义开发 🔥 较难
建议：
- 先完成新手阶段任务（1-5）
- 再学习进阶功能（6-9）
- 最后挑战高级应用（10-15）
- 不要一次学太多，循序渐进
## 学习资源
## 官方资源
- 官方网站： hermes-agent.nousresearch.com
- GitHub 仓库： github.com/NousResearch/hermes-agent
- 官方文档： hermes-agent.nousresearch.com/docs
- Nous Research: nousresearch.com
## 中文资源
- 中文文档： hermesagent.org.cn/docs
- 中文 FAQ: hermesagent.org.cn/faq
## 文字教程
- DataCamp 教程： Hermes Agent Setup and Tutorial
- BrainCuber 指南： How to Set Up Hermes Agent
## 社区
- GitHub Discussions: github.com/NousResearch/hermes-agent/discussions
- Discord: Hermes Agent 官方 Discord 服务器
- X/Twitter Community: Hermes Agent Community
- Reddit: r/HermesAgent
## 相关工具
- MCP Servers: modelcontextprotocol.io
- AgentSkills.io: agentskills.io
- Ollama: ollama.com
- OpenRouter: openrouter.ai
## 下一步
完成这个教程后，你应该已经掌握了 Hermes Agent 从入门到实战的核心技能。接下来你可以：
## 深入某个领域
选择一个你最感兴趣的功能深入研究：
- 🤖 自动化工作流： 构建复杂的定时任务系统
- 🧠 记忆系统： 研究 Honcho 用户建模
- 🔌 MCP 集成： 开发自定义 MCP 服务器
- 🌐 浏览器自动化： 构建网页爬虫和监控系统
- 🎙️ 语音交互： 打造语音助手
## 结语
Hermes Agent 代表了 AI Agent 的新方向：不是你教它做事，而是它自己学会做事。
它的自我进化能力、持久记忆系统、模型无关架构，使它成为真正意义上的“个人 AI 助理”。对于愿意花时间配置的用户来说，它可以成为真正的数字分身。
关键优势：
- ✅ 由 AI 模型训练实验室（Nous Research）开发，技术实力强
- ✅ 自我进化能力，越用越聪明
- ✅ 强大的中文支持和国产模型集成
- ✅ 灵活的部署方式，从笔记本到无服务器
- ✅ 活跃的社区和完善的文档
适合人群：
- 🎯 需要长期使用、希望 Agent 不断进化的用户
- 🎯 使用国产模型、重视数据隐私的国内用户
- 🎯 需要多 Profile、多场景切换的专业用户
- 🎯 从 OpenClaw 迁移、寻求更强能力的用户
祝你在 Hermes Agent 的探索之旅中收获满满！
OpenClaw也好，Hermes也罢，适合自己的，才重要！
看到这的兄弟，点个赞收藏再走？
最后更新： 2026 年 4 月 22 日
版本： 1.1
作者： OneHopeA9 基于官方文档和社区资源整理
参考资料： Hermes Agent 官方文档、中文社区文档
## 相关链接
- [OneHopeA9](https://x.com/onehopeA9)
- [@onehopeA9](https://x.com/onehopeA9)
- [794](https://x.com/onehopeA9/status/2046869833019703669/analytics)
- [MEMORY.md](http://memory.md/)
- [USER.md](http://user.md/)
- [AGENTS.md](http://agents.md/)
- [CONTEXT.md](http://context.md/)
- [AGENTS.md](http://agents.md/)
- [@BotFather](https://x.com/@BotFather)
- [@userinfobot](https://x.com/@userinfobot)
- [github.com/NousResearch/hermes-agent/issues](https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues)
- [hermesagent.org.cn](https://hermesagent.org.cn/)
- [agentskills.io](http://agentskills.io/)
- [hermes-agent.nousresearch.com](https://hermes-agent.nousresearch.com/)
- [github.com/NousResearch/hermes-agent](https://github.com/NousResearch/hermes-agent)
- [hermes-agent.nousresearch.com/docs](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs)
- [nousresearch.com](https://nousresearch.com/)
- [hermesagent.org.cn/docs](https://www.hermes-agent.org.cn/)
- [hermesagent.org.cn/faq](https://www.hermes-agent.org.cn/faq)
- [Hermes Agent Setup and Tutorial](https://www.datacamp.com/tutorial/hermes-agent)
- [How to Set Up Hermes Agent](https://www.braincuber.com/tutorial/hermes-agent-setup-tutorial)
- [github.com/NousResearch/hermes-agent/discussions](https://github.com/NousResearch/hermes-agent/discussions)
- [Hermes Agent Community](https://x.com/i/communities/2036289138844942498)
- [modelcontextprotocol.io](https://modelcontextprotocol.io/)
- [AgentSkills.io](http://agentskills.io/)
- [agentskills.io](https://agentskills.io/)
- [ollama.com](https://ollama.com/)
- [openrouter.ai](https://openrouter.ai/)
- [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up)
- [4:32 PM · Apr 22, 2026](https://x.com/onehopeA9/status/2046869833019703669)
- [794 Views](https://x.com/onehopeA9/status/2046869833019703669/analytics)
- [View quotes](https://x.com/onehopeA9/status/2046869833019703669/quotes)
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