OpenClaw 之后，Hermes Agent 为什么更值得关注：AI 开始学会你的做事方式

最近 AI Agent 的讨论很多。

但如果你仔细看，大多数所谓 Agent 其实还停留在一个很早期的阶段：它们能调用工具、能写点代码、能完成单次任务，但每次都像第一次见你。你让它今天帮你整理资料，明天再来一次，它依旧不知道你的偏好、不理解你的工作方式，也不会因为昨天踩过坑，今天就少犯一点错。

这也是为什么，很多 Agent demo 看起来很惊艳，真正拿到日常工作里，却总有一种“它很聪明，但不太熟你”的感觉。

而最近持续更新的开源项目 Hermes Agent，想解决的正是这个问题。

GitHub 上，Nous Research 推出的 Hermes Agent 已更新到 v0.8.0（2026-04-08）。它最值得关注的地方，不是“又一个 AI Agent 框架”，而是它在认真回答一个更关键的问题：

AI Agent 能不能在长期使用中逐渐学习你的做事方式，沉淀你的工作流，并且越用越像一个真正的数字同事？

如果这个方向成立，那么 AI Agent 的竞争逻辑，可能很快就会变。

不是更强的聊天机器人，而是更像“长期搭档”的 Agent

Hermes Agent 从表面看，和很多 Agent 项目一样，也有一套比较完整的产品形态。

它可以跑在本地 CLI，也支持 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Email 等入口；可以本地运行，也支持 Docker、SSH、Modal 等部署方式；支持多模型和自定义端点，不把用户绑定死在单一模型供应商上。

这些能力当然重要，但它们都还不是 Hermes 最核心的卖点。

Hermes 真正想打的，不是“我也能调用工具”，而是：

我能不能在你不断使用我的过程中，慢慢形成对你的理解。

这听起来很像一句营销话术，但 Hermes 给出的不是一句口号，而是一套非常工程化的实现思路：

把长期信息沉淀为持久记忆
把任务经验沉淀为 skills
把历史会话放入可检索的数据库
在重复工作中不断修正自己的执行方式

换句话说，它想做的不是“帮你完成一次任务”，而是“在反复协作里，逐渐成为适合你的 Agent”。

这件事的意义，比单次任务成功率高一点、上下文窗口再长一点，可能都更大。

Hermes 最值得看的地方：它试图让 Agent 真的“会学习”

今天很多人一提到“自我进化 AI”，脑子里想到的还是模型自己更新权重、自己训练自己、自己变得更聪明。

但在现实里，这种叙事太重、太远，也太不适合普通开发者和个人用户。

Hermes Agent 给出的是另一条更务实的路线：

它不试图让模型在底层变聪明，而是让 Agent 在行为层面变得更会做事。

这背后的方法很关键。

根据官方博客，Hermes 的“自我改进”并不是修改模型权重，而是在执行任务后，对自己的过程进行总结，把有价值的经验写成技能文档或记忆条目。下一次遇到类似任务时，它不再从零开始，而是直接调用这些沉淀下来的方法。

这意味着 Hermes 的成长，不是抽象的“变智能”，而是非常具体的：

记住你喜欢什么样的输出风格
记住你项目里哪些坑以前踩过
记住某类任务应该先做什么、后做什么
记住哪些规范最好不要再忘

这件事听上去没有“模型参数量提升”那么性感，但它更接近日常工作的真实价值。

因为对大多数人来说，我们并不缺一个会说漂亮话的 AI。我们缺的是一个第二次做同类任务时，真的比第一次更顺手的 AI。

三层记忆系统，才是它和普通 Agent 拉开差距的地方

Hermes Agent 三层记忆系统

Hermes Agent 另一个很有代表性的设计，是它的三层记忆架构。

这个设计之所以重要，是因为它体现出一个越来越清晰的行业判断：

Agent 的“记忆”不能只靠上下文窗口硬塞。

Hermes 把记忆大致拆成三层：

第一层：长期持久记忆

这一层主要保存稳定信息，比如用户偏好、环境约定、项目背景、常见踩坑经验。

这些内容不是为了让模型“随时想起一切”，而是为了在每次新会话开始时，给它一个长期背景。这样它不会每次都从零认识你，也不会每次都重新理解项目。

第二层：技能记忆（Skills）

这也是 Hermes 最有意思的地方。

很多 Agent 即便能“记住事实”，也记不住方法。它知道你是谁，却不一定知道你通常怎么做事。

Hermes 的 skills 机制，等于是在给 Agent 建一个不断积累的方法库。

比如它在多次任务后发现：

你写文章时喜欢先讲结论，再讲机制，再讲影响
你做项目排查时通常先看日志，再看配置，再看依赖
你处理重复工作时更喜欢标准化流程而不是自由发挥

这些经验都可以逐渐沉淀成 skills。下一次它就不是“记得你说过什么”，而是开始“记得你是怎么做事的”。

这就是普通聊天助手和长期 Agent 的关键差别。

第三层：历史会话检索

Hermes 还会把历史会话存进可全文检索的数据库里，在需要时再搜索和提取。

这个设计非常现实。

因为真正长期使用 AI 的人都会遇到一个问题：你并不总需要“永久记住一切”，但你经常需要“在某个时刻找回以前说过的话、做过的事、定过的规则”。

全文检索型的会话记忆，比一股脑全塞进上下文，要更省成本，也更可控。

这背后其实说明，Hermes 想解决的不是“Agent 有没有记忆”，而是：

Agent 应该如何在成本、准确性和长期可用性之间，建立一套真正能落地的记忆结构。

为什么 Hermes 放在 OpenClaw 之后看，会更有意思

如果你最近一直在关注开源 Agent 生态，那你会发现，Hermes Agent 这条线放在 OpenClaw 之后 来看，会更容易看清它真正的价值。

前段时间围绕 OpenClaw 的讨论，核心几乎都集中在几个现实问题上：

订阅与 API 成本到底怎么分摊
现有 workflow 被平台策略影响后怎么迁移
多模型路由怎么做，才能降低供应商锁定
出过安全事件之后，企业还能不能放心落地

换句话说，OpenClaw 代表的是开源 Agent 的上一阶段焦虑：

先把它跑起来，先把它接进工作流，先把成本、安全、迁移和生态依赖这些现实问题处理掉。

而 Hermes Agent 更像是在这个基础上，把问题往前推了一步。

它关心的重点不再只是：

这个 Agent 能不能接进工作流
能不能换模型
能不能部署在自己的环境里
会不会因为平台策略变化被卡住

而是进一步追问：

当这些基础问题逐渐被接受之后，Agent 能不能开始真正积累经验、形成长期记忆，并逐渐适应用户自己的做事方式？

这就是 Hermes 和 OpenClaw 最值得对比的地方。

如果说 OpenClaw 把大家带进了“Agent 真能拿来干活吗”的阶段，那么 Hermes 想回答的，是“Agent 干过几轮之后，会不会越来越会干”。

这个差别非常关键。

因为前者讨论的是接入能力，后者讨论的是沉淀能力；前者更像是在解决“有没有生产力”，后者是在解决“生产力能不能复利”。

从这个角度看，Hermes 并不是简单替代 OpenClaw 的另一个项目，而更像是把开源 Agent 的竞争维度，从“框架可用性”推进到“长期协作质量”。

对比 OpenClaw，你会更容易理解 Hermes 真正区别是什么

OpenClaw 与 Hermes Agent 对比

OpenClaw 之前之所以会吸引大量用户，一个重要原因是它解决了一个非常直接的问题：

把模型能力尽快接到真实工作流里。

它让很多开发者第一次认真思考：

Agent 能不能成为个人工作流的一部分
技能和自动化流程能不能形成自己的生态
如果不想被单一平台锁死，架构该怎么设计

所以 OpenClaw 的价值，更接近“让 Agent 普及起来”。

但 Hermes 优点，并不是这件事。

Hermes 的优点是另一种更长期的确定性：

同样是一个 Agent，它是不是会随着使用越来越懂你，而不是只会一次次重复从零开始。

这两者并不冲突，但关注点完全不同。

你可以粗略把它们理解成两种不同阶段的产品问题：

OpenClaw 式问题：怎么把 Agent 接进来，怎么控制成本与风险，怎么避免平台锁定
Hermes 式问题：Agent 接进来之后，怎么让它留下经验，怎么让它以后越来越顺手

也正因为如此，Hermes 这类项目对重度用户会更有吸引力。

因为轻度用户只在乎一次任务能不能完成，而重度用户更在乎一件事：

我解释了十次的东西，你第十一次能不能自己记住。

这也是为什么，Hermes 的关键词不是“更多工具”“更多平台”“更强 demo”，而是：

memory
skills
self-improving
long-term adaptation

它想构建的不是一次性自动化，而是一种可以持续积累的工作关系。

对开发者来说，Hermes 真正有吸引力的是什么

如果你是开发者，Hermes 的吸引力其实很直接。

第一，它是开源的。

这意味着你可以清楚看到它是怎么做 skills、怎么管理记忆、怎么组织历史检索的，而不是只能听产品宣传。

第二，它不强绑定单一模型。

这点非常关键。因为对很多开发者和团队来说，Agent 好不好用，不只是取决于能力，还取决于：

成本能不能接受
模型能不能替换
部署够不够自由
数据能不能掌握在自己手里

这恰好也让它和 OpenClaw 形成了一种很有意思的对照。

OpenClaw 把很多人带进了 AI workflow 的世界，但也让大家更早地撞上了平台依赖、成本重算、迁移压力和安全边界这些问题。Hermes 则更像是在这之后提供另一种想象：

如果基础设施和模型路由都能自己掌控，那 Agent 的下一步，应该不是继续堆入口和堆集成，而是开始积累你的方法论。

换句话说，OpenClaw 更像是让你先拥有一个可跑的 Agent 系统，Hermes 更像是在问：这个系统能不能随着时间变成“你的系统”。

第三，它代表了一种很现实的产品思路：

先把行为层做好，再谈更宏大的 AGI 叙事。

说得更直白一点，很多用户根本不需要一个会谈宇宙哲学的超级 Agent，他们需要的是一个：

能帮自己处理重复事务
记住自己的习惯
减少重复解释成本
每周比上周更顺手一点

如果一个 Agent 真能做到这几点，它就已经足够有产品价值了。

开源 Agent 的下一阶段，可能不是“更炫”，而是“更持久”

Hermes Agent 之所以值得写，不在于它又做出了一个炫技 demo，而在于它代表了一种更成熟的判断：

Agent 的竞争，正在从“单次能力展示”转向“长期关系经营”。

以前大家比的是：

谁能自主调用更多工具
谁能完成更复杂的任务链
谁看起来更像一个自动化员工

接下来大家更可能比的是：

谁更懂用户
谁更会复用历史经验
谁能形成越来越强的个性化工作流
谁能在长期使用中不断降低用户的沟通成本

如果这个趋势成立，那么 Agent 领域真正重要的分水岭，就不再只是模型强弱，而是有没有办法把“经验”沉淀成系统能力。

而 Hermes，正是这条路上的一个很典型样本。

它未必已经完美，也未必已经成熟到所有人都能直接拿来生产可用，但它至少比很多只会展示一段酷炫视频的 Agent 项目，更接近那个真正重要的问题：

AI 到底能不能学会你的做事方式。

如果答案是能，那 AI Agent 的下一轮竞争，可能才刚刚开始。

写在最后

Hermes Agent 最值得关注的，不是“开源圈又出了一个新项目”，而是它把一个过去很虚的概念，做成了一个可以拆解、可以理解、可以讨论的产品方向：

Agent 不只是帮你干活，而是在长期协作里逐渐学会怎么替你干活。

这句话的差别看上去不大，但背后的产品意义非常大。

前者只是工具升级，后者才可能是下一代个人 AI 助手真正成立的前提。

也许未来最重要的 Agent，不一定是第一次见你时最聪明的那个。

而是三个月后，最懂你怎么做事的那个。