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Hermes Agent（爱马仕）使用教程 ​

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简介 ​

Hermes Agent（"爱马仕"）是由 Nous Research 开发的开源自主 AI 智能体框架，项目地址 https://github.com/NousResearch/hermes-agent，MIT 协议，核心设计理念是 "The agent that grows with you"（与你一同成长的智能体）。

与 Claude Code、Cursor 等编程工具不同，Hermes 是一套强调长期记忆、经验沉淀、自我进化的 Agent runtime，运行在本地或服务器上，可执行文件管理、代码编写、浏览器自动化、定时任务等真实任务。

核心能力 ​

  1. 持久化记忆：维护 MEMORY.md（项目约定、踩坑记录）和 USER.md（用户画像），历史会话存入本地 SQLite，支持全文搜索
  2. 自我进化技能系统：完成任务后自动提炼为可复用的 SKILL.md，存放于 ~/.hermes/skills/
  3. 用户建模：可选集成 Honcho，理解用户行为偏好
  4. 多渠道网关：支持 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、微信、QQ、飞书、钉钉、企业微信
  5. 子代理与并行任务：自动拆解复杂任务并行执行
  6. 定时任务：内置 cron 调度器，支持自然语言设置，7×24 运行
  7. 模型无关：支持 200+ 模型（Nous Portal、OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Gemini、MiniMax、智谱 GLM、DeepSeek、Ollama）

环境要求 ​

  • Python 3.10+
  • Linux、macOS、WSL2
  • 支持 6 种执行后端：local、Docker、SSH、Daytona、Singularity、Modal

安装 ​

bash
# 官方安装脚本
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

# 重新加载配置
source ~/.bashrc

# 启动
hermes

配置与使用 ​

bash
hermes setup     # 配置向导
hermes model     # 选择模型
hermes           # 交互式 CLI
hermes gateway   # 启动消息网关

配置向导会引导完成模型选择、API Key、消息渠道绑定等。

记忆与技能系统 ​

MEMORY.md（项目记忆） ​

记录项目约定与踩坑记录，以冻结快照注入系统提示。

USER.md（用户画像） ​

描述用户偏好、习惯，帮助 Agent 更好地理解需求。

SKILL.md（自我进化技能） ​

完成复杂任务后，Agent 自动提炼技能：

~/.hermes/skills/
├── deploy-k8s-service/
│   └── SKILL.md   # 触发条件、步骤、已知坑、修复方式
└── ...

下次遇到类似任务直接调用，实现能力累积。

与其他工具对比 ​

维度HermesOpenClawClaude Code
定位Agent 执行与学习引擎入口层与消息调度代码仓库内编程
记忆MEMORY.md + SQLite基础记忆CLAUDE.md
自我进化自动提炼 SKILL.mdSkills 插件Skills（手动定义）
独立运行服务器独立运行、定时任务支持主要绑定代码仓库
消息渠道多平台 IM50+ 平台终端/IDE

注：以上信息基于 2026 年 4-5 月的公开资料，Hermes 仍在快速迭代，具体功能以官方仓库为准。

参考资源 ​