比龙虾(OpenClaw)还好用的智能体出现了!"爱马仕"智能体(Hermes Agent)!记性好,Skills还能自我进化!

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比龙虾(OpenClaw)还好用的智能体出现了!"爱马仕"智能体(Hermes Agent)!记性好,Skills还能自我进化!
9249点击    2026-03-31 09:50

养了很多只龙虾,虽然有几只已稳定在岗,但依旧对OpenClaw脆弱的记忆机制感到恼火,明明昨晚千叮万嘱的工作流,第二天一早就忘的一干二净。虽然也找了各种补丁给OpenClaw打上,但效果却各种不尽人意。


直到...最近在Twitter不断看到有人给Hermes Agent打出好评,今天决定上手一试,果然,真香!


今天开始除了养龙虾(OpenClaw)还要养


Hermes Agent的Github仓库: https://github.com/NousResearch/hermes-agent


该项目的star数也是原地起飞状:


今天开始除了养龙虾(OpenClaw)还要养


和OpenClaw相比,Hermes Agent的最大特点:Hermes Agent 的 Skills 带有自我进化机制


由于我只有主观体验,于是,我让GPT-5.4读了Hermes Agent的源码,并做出了以下总结:


Hermes 把 skill 做成了学习闭环的一部分,而不只是插件系统。可以拆成 5 点看:


1. Hermes 把 skill 定义成“程序性记忆”(procedural memory)


在 Hermes 里,skill 不是单纯的命令扩展,而是明确被当成:


  • • 复杂任务经验的沉淀
  • • 可复用工作流
  • • 未来任务的执行模板


从它的系统提示和工具设计看,Hermes 会被持续鼓励去做这件事:


  • • 复杂任务完成后,把方法保存成 skill
  • • 使用 skill 时发现过期或缺步骤,立即 patch
  • • 把“本次学到的方法”转化为长期可复用能力


这就导致 skill 不再是静态资源,而是 经验产物


2. 它有专门的 skill 管理工具链


Hermes 不是只能“读 skill”,而是有完整的可写工具链:


  • • skills_list
  • • skill_view
  • • skill_manage


尤其 skill_manage 很关键,因为它支持:


  • • create
  • • patch
  • • edit
  • • delete
  • • 写辅助文件


这意味着 agent 不是停留在“建议以后记住”,而是真的能:


  • • 创建技能
  • • 修补技能
  • • 维护技能


所以它具备了 把经验写回系统 的能力。


3. Hermes 在 prompt 层强制推动 skill 演化


这点非常重要。


Hermes 的系统提示里,不只是“允许”它用 skill,而是明确要求它:


  • • 先扫描可用 skills
  • • 命中就加载 skill
  • • 任务复杂后主动保存 skill
  • • skill 发现问题时立刻 patch


这和很多 agent 最大区别在于:


  • • 别的 agent:skill 是“可以用”
  • • Hermes:skill 是“应该维护、应该演化、应该沉淀”


所以它的“自我进化”并不是偶然行为,而是被系统行为规范持续强化的。


4. 它把 memory、session recall、skills 串起来了


Hermes 强的地方不是单个 skill 系统,而是三者联动:


  • • memory:记稳定事实与偏好
  • • session_search:召回过去会话经验
  • • skills:沉淀成可执行方法论


这三层分工很清楚:


  • • “用户喜欢什么” → memory
  • • “之前怎么处理过类似问题” → session_search
  • • “以后遇到这种任务怎么标准化执行” → skill


所以 Hermes 的 skill 进化不是孤立的,而是建立在: 记住事实 → 回忆经验 → 固化流程 的链条上。


5. Hermes 的设计目标本来就是“自我改进型 agent”


Hermes README 里就直接把自己定义为:


  • • built-in learning loop
  • • creates skills from experience
  • • improves them during use
  • • nudges itself to persist knowledge


这说明“skill 自我进化强”不是副作用,而是产品核心设计目标。


Hermes Agent就是为了Skill自我进化而生的!!!

而Skills就是工作流(know-how)的沉淀!

你用龙虾显然不是为了聊天聊的爽,而是希望有一套稳定且能持续优化的工作流,不是么?

龙虾给不了你的,Hermes Agent能给!


此外,还有个小细节:Hermes Agent在工作过程中会把log打印在聊天框中,和OpenClaw时不时会在聊天框中好几分钟什么输出都没有让人提心吊胆相比,Hermes Agent显然更让人安心。


今天开始除了养龙虾(OpenClaw)还要养


关于Hermes Agent的安装,如果你之前手动安装过OpenClaw,其实也比较简单(今天时间所限,仅给出一个大致流程,改天给出保姆喂饭教程):


  • • 需要预先安装好git;
  • • 对于Mac/Linux/Windows WLS2,输入以下命令完成安装和onboard:


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


  • • 安装完成之后通过以下命令启动Hermes Agent:


source ~/.bashrc    # reload shell (or: source ~/.zshrc)hermes              # start chatting!


今天开始除了养龙虾(OpenClaw)还要养


今天开始除了养龙虾(OpenClaw)还要养


  • • 国内的聊天软件channel显式支持:飞书、钉钉
  • • 可以在完成安装之后,在终端(Terminal)输入hermes gateway setup来触发添加新的聊天软件channel入口:
  • • 我是默认选择了飞书,聊天体验上和龙虾基本一致甚至比龙虾更solid;


截止此文推送时,我给”爱马仕“Hermes Agent装上了:


  • • 飞书CLI
  • • 企微CLI
  • • ima知识库skills
  • • Obsidian CLI


使用体验上是比default龙虾要好一大截的!后续会给出更多Hermes Agent相关经验总结和分享。


文章来自于微信公众号 "Draco正在VibeCoding",作者 "Draco正在VibeCoding"

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1
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


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【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0