在 AI 代理競爭快速升溫的 2026 年，由 Nous Research 推出的开源项目 Hermes Agent，正以“会随着使用者成长的代理系统”为核心叙事，成为社群关注焦点。接入 Telegram、Slack 功能，串接 AI 模型等都与 OpenClaw 一样，但与传统聊天机器人不同，Hermes Agent 被定位为一种“可持久运行的 Agent 作业层”。
其设计核心在于长期运作与能力累积：代理不仅能执行任务，还会将成功经验转化为可重用的技能（skills），并通过记忆系统持续优化决策流程，逐步建立对使用者行为与偏好的理解。
这种“封闭式学习循环”（Closed Learning Loop）是 Hermes Agent 的关键差异。系统会在任务完成后自动整理流程、生成技能档案，并在后续类似情境中直接调用与优化。搭配基于 SQLite 与全文检索（FTS5）的长期记忆机制，使其具备跨会话延续能力，不再每次从零开始。
资安专家余弦表示使用起来非常顺手，如果你已经有 OpenClaw，并且在同个装置运行 Hermes Agent。可以将 OpenClaw 的配置、记忆，导入到 Hermes Agent。使用上，Hermes Agent 在解决了 Telegram 漏洞后，自动做好了一个 Skill。甚至体感上在 Hermes Agent 使用 GPT 5.4，比在 OpenClaw 上好。显示使用的 Token 等功能，也超越 Claude Code。
封闭式学习循环成 Hermes Agent 关键差异
与传统聊天机器人或 IDE 辅助工具不同，Hermes Agent 被定位为一种“可持久运行的 Agent 作业层”。其设计核心在于长期运作与能力累积：代理不仅能执行任务，还会将成功经验转化为可重用的技能（skills），并通过记忆系统持续优化决策流程，逐步建立对使用者行为与偏好的理解。
这种“封闭式学习循环”（Closed Learning Loop）是 Hermes Agent 的关键差异。系统会在任务完成后自动整理流程、生成技能档案，并在后续类似情境中直接调用与优化。搭配基于 SQLite 与全文检索（FTS5）的长期记忆机制，使其具备跨会话延续能力，不再每次从零开始。
升级版 OpenClaw：Heremes Agent 有何特别
在部署架构上，Hermes Agent 明确走向“去本地化”。该系统可运行于 VPS、Docker、云端或 serverless 环境，并通过单一 gateway 串接 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp 等多平台，让使用者能随时与代理互动，而任务则在后端持续执行。这种设计使 AI 从“工具”转向“常驻型数字劳动力”。
模型层面，Hermes 采取完全开放策略，支持包括 OpenAI、OpenRouter（200+ 模型）、GLM、Kimi、MiniMax 等多种推理引擎，甚至可接入自建模型端点。使用者可通过简单指令切换模型，避免供应商锁定问题。
Hermes Agent 将复杂任务拆成并行工作流
Hermes Agent 内建超过 40 种工具，涵盖网页搜索、浏览器自动化、代码执行与多媒体生成，并支持 MCP（Model Context Protocol）扩展。系统同时具备排程能力，允许用自然语言设置定期任务，例如自动生成报告或执行备份。
子代理（sub-agent）机制允许将复杂任务拆分为并行工作流，各自独立运行，提升效率并降低上下文成本。这使 Hermes 不仅是单一助手，更接近一套可扩展的自动化系统。
目前 Hermes Agent 已在 GitHub 上累积超过 3.9 万颗星，成为 2026 年最受关注的开源 AI 代理框架之一。市场普遍将其与 OpenClaw 等工具相比，但相较于依赖人为设计技能的系统，Hermes 更强调代理本身的自我进化能力。
这篇文章 AI 也要爱马仕！会自己进化的 OpenClaw：Hermes Agent 是什么？ 最早出现于 链新闻 ABMedia。
