龙虾遇劲敌！Hermes Agent：让AI智能体自己进化自己的开源新框架

继OpenClaw（龙虾）霸榜开源Agent框架后，业内终于迎来首个真正能打的竞品——Hermes Agent。上线仅两个月，GitHub星标就突破17000+，汇聚207位贡献者，被众多技术大佬称作“龙虾之后，开源智能体的下一个里程碑”，更是被官方定义为“与你共同成长的智能体”（The agent that grows with you）。

先搞懂：Hermes Agent到底是什么？

Hermes Agent是Nous Research在2026年2月底开源的自托管AI智能体框架，和龙虾一样采用MIT开源协议，可自由部署、修改甚至商用，基础能力高度重合：

• • 支持接入Telegram、Discord、Slack、飞书、企业微信等主流聊天平台，一个Agent搞定多渠道管理；
• • 可一键切换Claude、GPT、通义千问、Kimi、Ollama本地模型等数十种大模型，丰俭由人；
• • 纯自托管模式，所有数据存储在本地服务器，隐私完全可控，适配隐私敏感场景。

但两者的设计哲学完全相反，这也是Hermes能快速击穿开源社区的核心原因：

龙虾（OpenClaw）：解决的是“连接问题”——让AI连上工具、接入多渠道，本质是“多渠道助理操作系统”，技能和迭代全靠人工；

Hermes Agent：解决的是“进化问题”——让AI自己生成技能、优化记忆、迭代能力，本质是“能自主进化的智能体引擎”，真正实现“用得越久，越懂你”。

核心对决：Hermes vs 龙虾，差在哪？（泛技术人必看）

抛开复杂的架构源码，用泛技术人员能看懂的通俗表述，直接看4个关键差异，帮你快速做选择（结合Hermes 2026年4月3日最新v0.7.0版本更新亮点补充）：

技能系统：人工写 VS AI自己写（核心差异）

OpenClaw（龙虾）：技能靠人工编写+社区贡献，依托ClawHub技能市场，Agent只负责调用，技能更新、优化全靠人手动操作，灵活性不足。

Hermes Agent：技能由AI自动生成+自我迭代。完成5次以上工具调用的复杂任务后，会自动生成Markdown格式的Skill文档，下次遇到同类任务直接复用；更惊喜的是，执行中发现更优方案时，会自动更新技能，效率直接提升40%。

更关键的是，最新v0.7.0版本新增了“可插拔内存 provider 接口”，技能记忆可通过插件扩展，支持第三方内存后端（如honcho、向量数据库），灵活性大幅提升，技术人可按需定制记忆存储方式。

记忆架构：搜索引擎 VS 笔记本

龙虾：采用数据库+检索的“搜索引擎模式”，全量历史数据存储在SQLite中，需要时按需检索，适合大量数据的批量查询，但轻量化不足。

Hermes：采用“文件即记忆”的笔记本模式，用Markdown格式存储所有记忆，支持语义检索+工作区管理，关键信息常驻，静默写入不丢失，容量无限且更轻量，还能跨会话记住你的偏好和操作习惯，越用越贴合需求。

核心架构：网关 VS 自主引擎

龙虾：Gateway网关模式，主打多渠道会话路由、统一调度，核心优势是“多渠道整合”，适合需要快速部署多平台助理的场景。

Hermes：Engine引擎模式，自带执行循环+优先闭环+学习系统，最新版本还强化了网关稳定性，解决了竞争条件、会话卡顿、审批路由等问题，同时新增“Camo Fox反检测浏览器”，支持隐身浏览和可视化调试，安全性和实用性拉满，更适合做AI研究实验、强化学习轨迹训练。

快速上手

不用复杂环境配置，无需深厚的后端基础，一行命令就能安装，新手也能快速搞定，结合最新v0.7.0版本优化步骤，附避坑提示：

一键安装（兼容Linux/Mac，Windows需WSL）

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

⚠️ 避坑提示：若出现权限不足，在命令前加sudo；若curl失败，先执行

sudo apt install curl（Linux）
或
brew install curl（Mac）。

基础检查（确认环境无误）

hermes version  # 查看版本（v0.7.0为最新稳定版）
hermes doctor   # 环境自检，自动排查依赖问题

可视化配置（无需手动改配置文件）

hermes setup  # 启动设置向导

按提示依次选择：模型（支持OpenRouter、Nous Portal及所有OpenAI兼容接口）→ 终端（默认即可）→ 消息平台（可选Telegram、Discord等），全程可视化操作，无需手动编辑配置文件。

最新版本新增“同一 provider 凭证池”功能，可配置多个API密钥自动轮换，避免单一密钥限流，在setup向导中即可设置，适合高频调用场景。

模型切换（按需切换，灵活适配）

hermes model  # 交互式选模型，Claude/GPT/通义千问全覆盖

24小时不间断运行（后台常驻，无需一直开终端）

hermes gateway install  # 安装为系统服务
systemctl status hermes-gateway  # 查看运行状态（active为正常）

部署完成后，丢个复杂任务试试，比如:

总结GitHub今日Trending前5个项目亮点，整理成Markdown格式

执行完成后，输入以下命令查看Agent自动生成的技能文档：

ls ~/.hermes/skills/

你会发现，Agent已经自动生成了一份专属Skill文档，这就是它自主进化的开始——下次再执行同类任务，它会直接复用这份技能，效率翻倍。最新版本还支持“ inline diff预览”，文件写入和补丁操作会显示可视化差异，方便技术人核对修改内容。

它真正颠覆的：是Harness Engineering的逻辑

Anthropic、OpenAI都在反复强调：别等下一代模型，先做好Harness（模型的“外层框架”，负责规则、参数、迭代）。

但传统Harness有个致命问题：需要人写规则、人调参数、人做迭代，耗费大量技术人力——你得手动编写技能、设置记忆规则、优化执行逻辑，相当于“养AI”需要专人值守。

而Hermes Agent，直接把这件事全自动化了，彻底颠覆了传统Harness逻辑：

• • Skills（技能）= Agent自动写的AGENTS.md，不用人工编写；
• • 记忆 = Agent自己管理的上下文+Markdown文档，不用手动设置存储规则；
• • 安全边界 = Agent自己设置的审批规则，最新版本还新增“密钥泄露拦截”功能，扫描浏览器URL和LLM响应，防止密钥泄露，安全性大幅提升；
• • 迭代 = 全自动的Harness反馈循环，Agent自己发现问题、优化技能，不用人干预。

简单说：Harness不再需要人写，而是Harness自己写自己。对于技术人来说，这意味着可以从繁琐的规则编写、参数调试中解放出来，把精力放在更核心的AI研究、场景落地中，这也是Hermes最受技术人青睐的核心原因之一。

该怎么选？

不用纠结，按自己的需求直接选，精准匹配不浪费精力：

• • 你需要成熟生态、快速落地、现成技能，想快速部署多渠道AI助理，追求“即拿即用”→ 继续用OpenClaw（龙虾）；
• • 你想研究AI进化、让智能体越用越聪明、做自主Agent实验，或需要隐私可控的自动化工作流（如自动化运维、个人知识管理），追求长期价值→ 直接冲Hermes Agent（建议安装最新v0.7.0版本，体验更稳定、功能更全面）。

OpenClaw让每个人都能轻松“养一只AI”，解决“能用”的问题；而Hermes Agent，想让AI自己“长大”，解决“好用、越用越顺手”的问题。

关注我，获取更多开源AI工具实测、上手指南，解锁技术人高效干活技巧！

往期精选：

五千二百字深度讲解我的-Harness Engineering七层架构设计

一万五千字深度解读OpenClaw大龙虾：冷静思考下的AI浪潮

#AI智能体 #开源框架 #HermesAgent #OpenClaw #技术人工具