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卸载OpenClaw换上Hermes之前，你真的了解它吗？Hermes Agent详细介绍

2026-04-12 09:51:26 | 来源： | 作者：佚名
最近Hermes Agent 热度飙升，从而掀起一波 换血潮：大家都在卸载 OpenClaw，集体换上 Hermes,本文详细介绍 Hermes Agent 的核心架构，从知识层、执行层到输出层,需要的朋友可以参考下

最近 Hermes Agent 热度飙升，从而掀起一波 「换血潮」：大家都在卸载 OpenClaw，集体换上 Hermes。Hermes 不再是用完即走、关掉就忘的普通聊天 AI，而是能持久运行、持续记忆、不断进化的生产力助手。本文详细介绍 Hermes Agent 的核心架构，从知识层、执行层到输出层，拆解它如何凭借长效记忆、多智能体协同与强大的落地能力，真正把 AI 变成你的全天候生产力倍增器。

过去一年里，你靠着 ChatGPT 与 Claude Max 订阅大幅提升了生活与工作效率。感觉很不错，对吧？

信息检索变快了，再也不用苦哈哈地写枯燥的工作邮件。想做个简单的设计图？轻松搞定。甚至不少人已经开始快乐地用 AI 辅助编码。

诚然，目前的 AI 体验堪称优秀，它让你效率更高、生活更轻松。但问题来了：当下的 AI 真的能为你实现能力倍增吗？还是说，你只是在向一个超好用的搜索引擎发送提示词？

你在输入框里敲入文字、上传文件，AI 处理后给出答案。关掉标签页，所有上下文瞬间消失。

别误会，这本身已是顶尖技术。但我们期待中那种真正的能力倍增器，目前的 AI 还远未达到。

如果问题不在于 AI 本身，而在于架构呢？如果我告诉你，有一款 AI 智能体可以彻底重塑你的生产力体系？朋友们，今天我们来聊聊 Hermes Agent。

卸载OpenClaw换上Hermes之前，你真的了解它吗？Hermes Agent详细介绍

01什么是 Hermes Agent？

大部分人可能已经对 Hermes 有所了解，熟悉的朋友可以直接跳过本节。还不了解的，这里是一份快速入门介绍。

Hermes Agent 是由 Nous Research 打造的智能体框架，该团队同时也是 YaRN、Nomos、Psyche 等项目的开发者。

当下的 AI 是静态、无状态的：你发起对话、得到结果、关掉页面，一切就此结束，过往信息全部遗忘。而 Hermes 正是为了打破这一现状而生。

它是一款可自托管、持久化运行的 AI 智能体，可以部署在你的电脑或服务器上，跨会话保留所有记忆，越用越聪明；即便你不在电脑前，也能通过手机端的 Telegram 或 Discord 随时调用。

Hermes 拥有闭环学习机制：每完成一项任务都会沉淀为可复用技能，每一段历史对话都会转化为可检索的长期记忆。

它支持任意模型，可在六种后端环境中执行代码与终端命令，内置技能库还在持续扩充，覆盖从动画视频生成到自主小说创作等各类场景。

不妨这样理解：大多数人提到 AI，第一反应是 ChatGPT 这类聊天机器人。而 Hermes 更像一位不眠不休的专属员工 —— 过目不忘、越干越强、随时随地待命，通过任意设备即可召唤。

Nous Research 团队一直在持续迭代优化 Hermes。而在最新版本更新后，我们或许终于迎来了一个能用 AI 彻底重构生产力体系的统一智能体界面。

01什么是 Hermes Agent？

02第一层：知识层（Knowledge Layer）

Hermes 驱动的全新生产力体系，其第一层并非源自 Nous 团队，而是来自 Andrej Karpathy。

作为 AI 领域极具影响力的人物，Andrej Karpathy 提出了 LLM-Wiki 的概念。

02第一层：知识层（Knowledge Layer）

简单来说，当下绝大多数大模型的工作方式都类似 RAG，在海量知识库中检索、组织、导航与交叉引用的效率并不高。

举个例子：你把文件丢给 ChatGPT 并提问，它只会检索相关片段给出答案。可一旦问题需要综合多篇文档信息，它就必须重新查找相关碎片，无法实现知识沉淀，只能反复 「重新发现」。

因此 LLM-Wiki 应运而生。它更像一部动态百科全书：所有知识结构化、相互关联、持久化存储，并在每次新交互、新数据、新文件加入后持续累积。

这让大模型拥有更强的理解能力、更优秀的记忆、更便捷的导航与更高效的跨文档引用。

02第一层：知识层（Knowledge Layer）_图2

打个比方：把你的大脑想象成一座图书馆。每学到新东西 —— 一篇文章、一段对话、凌晨突发的灵感 —— 都会由图书管理员归类存档。久而久之，管理员对所有位置了如指掌，清楚不同观点的关联，总能在你需要时找到关键信息。你的知识会不断复利增长。

LLM-Wiki 就是大模型的 「超级图书管理员」。

Nous Research 意识到了这一理念的价值，并将其作为一项 「技能」 集成到了 Hermes Agent 终端中。这项技能最终构成了你生产力体系的底层基础。

02第一层：知识层（Knowledge Layer）_图3

所有原始笔记、对话、文件与信息将永久可用，无需在任何时候重新注入上下文。智能体将永久掌握你的领域知识，并且随着你为其设计的任务不断迭代，在 LLM-Wiki 底座加持下只会越来越强。

03第二层：执行层（Execution Layer）

接下来是 Nous 团队近期推出的重磅升级：v0.6.0 多智能体架构。

03第二层：执行层（Execution Layer）

这一更新的核心在于：一次安装，即可运行多个智能体。这些子智能体是相互隔离的工作单元，由主智能体启动，各自负责专一任务。

与之配套的是配置档案（Profiles）：每个子智能体都可以拥有独立的配置、记忆、会话、技能与网关服务。它只会专注于被分配的任务，并持久化积累相关能力。

我们用一个场景来丰富这套生产力体系：假设你运营着一家营销机构。

一家营销机构涉及大量工作：客户关系、文案撰写、编辑、组织规划、调研等等。借助全新的多智能体升级，你的主 Hermes 智能体可以分别启动：

  • 专注调研的研究智能体
  • 熟悉发布规范的写作智能体
  • 擅长日程规划的组织智能体
  • 处理客户邮件的邮件助手

一次部署，多智能体协同工作。

同时，所有智能体都能调用底层的 LLM-Wiki（知识层）。比如新启动的研究智能体要深入分析某个新领域的客户，它可以直接查阅相关 Wiki 页面，而非从零开始。

这意味着所有智能体从一开始就拥有完整上下文，了解你的偏好、业务领域、结构规范以及一切相关信息。就这样，你的生产力体系直接完成跃升。

04第三层：输出层（Output Layer）

与很多只说不做的产品不同，Hermes 已经拥有大量真实可用的落地案例。我们先从输出层中最令人惊艳的能力说起。

Hermes 近期上线了 Manim 技能。这是一个用于生成清晰、美观、高质量数学与技术科普动画 / 可视化内容的引擎，动画风格借鉴了知名频道 3Blue1Brown。

04第三层：输出层（Output Layer）

回到营销机构的例子：你通过 Hermes 运营机构，有一位客户推出了极其复杂的 DeFi 产品，没人能看懂，更没人愿意读文档。

能吸引注意力、符合当下用户习惯的，是简洁清晰的视觉内容。内容创作子智能体可以借助 Manim 快速生成动画，轻松搞定客户需求，带来全新用户。

Hermes 的另一个真实案例：独立完成了一整部小说。整整 19 章、79456 个单词，完全由 Hermes 撰写，并由 Claude 进行同行评审。

可以说，Hermes 的输出层实力毋庸置疑，落地效果非常出色。剩下的只取决于你如何在全新的生产力体系中使用它。

05总结

Hermes 正迅速跻身顶级 AI 智能体行列，它带来的不再是简单的问答式提示词，而是真正意义上的生活与工作能力倍增。

如果你还没有开始体验这款平台，现在就是最好的时机。搭建属于你的生产力体系，实现效率飞跃，让自己从人群中脱颖而出。

以上就是卸载OpenClaw换上Hermes之前，你真的了解它吗？Hermes Agent详细介绍的详细内容，更多关于Hermes Agent详细介绍的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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