Oh My Hermes(OMH) 不是一个新模型,也不是 Hermes 的替代品。它是加在 Hermes Agent 上的一层运行层:你照旧跟 Hermes 说话,它把每件事拆成几条 lane,每条 lane 配一个「带技能、带模型、带推理档位」的同事,并行去干。
三条最实在的设计:18 类工作各有模型链、153 个专家技能由路由器自己挑、没验证过不算做完。MIT 许可,5.4k 星,当前 v4.0.7。

一句话定位写在最显眼的地方:The ultrawork agent with AI coworkers wired into you(把 AI 同事接进你工作流的 ultrawork agent)。
下面直接给安装命令,四种系统一键装;再下面是一整排接入的模型——OpenAI、Claude、Gemini、Grok、Kimi、DeepSeek、GLM、Qwen、MiniMax、豆包、混元、StepFun、OpenRouter、Bedrock……近三十家。

它的桌面 App 是这次发布里最直观的部分:左边是 Bot 列表和会话(Kami、Friren、Juno,以及跑在 Claude Code、Codex、oh-my-pi 上的 session),中间是聊天,右边是当前任务的分片——「2 of 6 done,2 waiting」,每片标着负责的模型和执行状态。
一个窗口里,你既在跟人聊天,也在看工程进度。

桌面端还有一个角色:Kami,官网专门给它开了一节,可以「捏脸」。README 里也把它列为协作者之一(和 Friren 一起),承担了一部分实际的开发工作。这类项目里,把 AI 同事真的写进 contributor 列表,比写在宣传语里更有说服力。
三件事。
不替换、不打补丁。 你继续用原来的 Hermes,OMH 只把「哪条线该用哪个模型、带哪些技能」这套编排加在上面。Hermes 自己的记忆它从不读取,也不改写。
每条 lane 是一个同事。 lane 不是线程,是「一个有技能、有模型、有档位的执行单元」。一句话定目标,它拆成若干 lane 并行跑。
没验证过,不算做完。 每个状态都写明自己在哪一步,只有真跑过测试/评审/CI 的那一档才算 verified。

「你继续跟 Hermes 说话。OMH 给每条 lane 挑一个技能和一个模型,然后并行把活干完。」
这句话解释了它全部的产品哲学:入口不变,内部换架构。你不用学新语法,也不用把工作流搬进新工具——它把复杂度藏在下面。

ultrawork 这个词来自 OmO(oh-my-openagent),作者 code-yeongyu。OMH 做的事是把这个概念搬到 Hermes 上:原来一套 ultrawork 工作流绑在某一个 agent 上,现在它成了可以跑在 Hermes 之上的通用层。
底下的 Hermes Agent 由 Nous Research 出品。OMH 明确写着自己是独立、非官方的上层,MIT 许可,与 Anthropic、OpenAI 都没有关系。
就一个词。敲下去,你的目标变成一张图:拆成小节点,就绪的节点并行跑,每条用自己的模型和档位;同时跑的几个节点保证不共享写入范围,不会互相踩。
跑完还有一个单独的节点专门验收目标达成没有;失败的节点会先被修复,然后才出报告——不是把错误原样甩给你。

这是它自己的截图:DAG · 5 tasks。一个 Export API 拆出三个并行分支(按钮、文档、CLI 参数),最后汇到一个 Verify export。
右边是每个节点的状态和耗时,下面列着完整依赖。你能一眼看出哪条跑完了、哪条失败了。

跑起来之后是这棵 lane 树。每条 lane 显示它用的模型、推理档位、消耗的 token、当前状态。
这是「并行」这件事第一次变得可观察——不是黑箱里同时烧钱,而是每条线摊开给你看。
这也解释了它为什么强调「不共享写入范围」:并行最容易出的问题不是慢,是两个节点同时改同一个文件,最后一个把另一个覆盖掉。把写范围切开,是并行的前提,不是优化项。

除了这些,README 里还有三条容易被忽略的能力。
LSP 进环路。 定义、引用、重命名来自语言服务器,而不是文本搜索;别名、re-export、被遮蔽的同名变量,都按语义改,不按字符串匹配。默认关闭,要在插件设置里开 lsp_tools。
可审计的长期记忆。 没有任何东西被偷偷记住:每条候选记忆要么保留、要么拒绝、要么延后,都带一句书面理由;下一次会话拿到的是一份按任务排序、按 token 预算裁剪的召回包。
OMH Native。 直接敲 omh 打开它自己的 TUI,跑在 Hermes 的 gateway 上;/dag-ulw 会先打印那张框线图,再给一棵实时 lane 树,每条 lane 标着模型、档位和 token。可以用 ! 跑一行 shell,Esc Esc 回退。
这是它最反直觉的设计:模型不是全局选一个,而是按工作分类选。
ultrabrain(最深推理)走 Fable 5.2 → Opus 5.5 → Kimi;quick(短任务)走 GLM 5.3 Flash → GPT-6 Luna → Haiku;review(换模型挑刺)走 GPT-6.1 Sol → Opus 5.5;swarm(多工人分片)走 DeepSeek Flash → GLM Flash。
关键是那句 No silent downgrade:服务商拒绝某个模型时,链往下顺延,而不是悄悄换成便宜货。

~/.omh/routing/model-chains.json 里改,改完 omh model-chains show 看实际生效的配置。
命令行里还有一个选择器:方向键选分类,左右换主模型,加减号调推理档位。桌面端和 TUI 都能调。
再补一层:为什么「按分类路由」比「手动选模型」省事。
真实工作里,同一件事在不同阶段需要的模型其实不一样——写代码要强推理,写文案要语感和一致性,做视觉要另一套审美,跑长任务要能撑住上下文。手动选就得每一步都想一次;按分类路由等于把这个判断提前做成了模板,你只在结果不对时才动手改链。

这是我觉得整个项目最值钱的一条。
Plan · 未运行:计划写好了,什么都没跑。Code · 运行中:执行者正在跑。Code · 执行者说完成:它说做完了,但没人检查。Test · 已验证:测试、评审或 CI 真的过了。
大多数 agent 报完成,你只能信它。这里把「谁说的」和「验过没有」分开了。

因为 agent 最常见的失败不是不会做,是做了但没做成,还说做成了。
OMH 把这件事变成状态机:你在任何时刻都知道进度停在哪一档,也大概知道该不该信。自己搭流水线的话,这条设计可以直接抄。

ulw-* 是它的旗舰工作流族,十条,覆盖长周期任务的不同阶段:
术语对齐(先统一叫法再谈计划)、深访澄清(一次只问一个问题)、有据研究(实时网页证据)、评审过的计划、并行交付、图执行、外派给 Claude Code / Codex(真的起会话,可中途干预)、目标循环、对抗式 QA、可测优化。
每条都能用中文触发:「deep-interview 帮我理清需求」「ultraqa 做发布前验收」。

上面这张是其中的触发卡:ulw-plan 起手,产出经过评审的计划(Ralplan),底下那堆连线就是后续所有 lane 的依赖。
十条工作流的完整分工在图里——从「把话说清楚」到「证明它真的行」,每一段都有对应的入口。

随包发 153 个 omh-* 专家技能:前端、后端、Rust、安全评审、验证闸门……你不需要记名字,也不需要调。
路由器会根据当前这一步在干什么,把该用的技能作为工具调用装进运行里。这也是它「开箱就能干活」的来源——技能是资产,不是配置负担。

「153 skills. You never call them. The router loads the right ones into the run.」
配图里那行小字也挺有意思:0 skills · omh-plan,10 ulw workflows——意思是你的技能计数从零开始涨,工作流是固定的十条。

curl -fsSL https://omher.app/install | sh,然后 omh setup。
macOS / Linux / Windows 都有对应脚本;Homebrew、bun、npm 也都能装。装完还有 omh doctor 体检、omh update 顺着安装方式自我升级(顺带刷新技能和插件)。
有意思的是它还给了一段「粘给你的 AI agent」的安装指令,里面专门要求先把 main 解析成完整 commit SHA 再按那个 SHA 执行——防的是「仓库中途被改」这类供应链风险。

装、配、验是分开的三件事:安装脚本只负责把命令装上去(自己找 Python 3.11+),omh setup 负责模型与分类的引导,omh doctor 负责出问题时排查。
npm / bun 路线额外要求 Node 18+。这套拆分比「一条命令装完再说」要靠谱。

装完之后第一件该做的事,其实不是跑一个复杂任务,而是先跑 omh doctor,再用一条最普通的任务看它怎么拆 lane、怎么标状态。等你确认了「它报完成的时候是真完成」,再把长活交给它。
这是官网里的产品特写:左侧是会话与运行记录,右侧是这条 lane 正在做的事,中间是它的输出。
整个视觉语言是深色 + 紫蓝点缀,跟它「一群同事在后台干活」的定位挺贴。

它是加在 Hermes 上的层。 没有 Hermes 就没有它;Hermes 本身你仍然要装、要配、要给模型和凭据。
模型是要花钱的。 18 条链串的是各家前沿模型,跑长活就是真金白银;路由配置不等于额度。
并行不等于免费。 lane 越多同时烧得越多,swarm 档就是为这个准备的,但该用哪档得你自己判断。
证据要靠测试撑着。 verified 那一级要求真跑过测试/评审/CI;项目里没有测试,它也只能停在「执行者说完成」。
桌面端还在迭代。 v4.0.7,issue 常开;桌面 App 和 TUI 两套入口,能力不完全对齐。

在所有人都在比「谁的模型更强」的时候,这个项目赌的是另一件事:编排和证据,比模型本身更稀缺。
一个目标进来,拆成图,交给一群各有所长的同事,跑完还得有人签字——这套流程其实不是 AI 的发明,是工程管理本来的样子。OMH 只是把它写成了代码,然后开源了。
文章来自于"布鲁斯AI",作者 "布鲁斯AI"。
【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
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【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)
【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