兰 亭 墨 苑

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内容 * (支持 Markdown 格式) Hermes 的成功，可以归结为一句话：**它精准地踩中了 AI Agent 从“工具”向“伙伴”跃迁的那个拐点，并把这个拐点做成了一个可感知、可传播的产品体验。** ### 🧠 核心突破：把“学习”从人的工作变成 Agent 的工作 OpenClaw 时代的 Skill（技能）和记忆，本质上是人在维护。你需要手动写 Skill、手动整理记忆、手动告诉 Agent“上次那个坑别踩了”。Agent 是一个执行力极强但记性极差的工具。 Hermes 做的事，是把这套机制收拢向自己。它内置了一套“学习闭环”：任务完成后，自动提炼可复用的经验并写成 Skill 文件；下次遇到类似任务，直接加载，不再从头推理[1][4]。奇安信安全专家刘岩的总结很精准：“这意味着 Agent 不是在执行预设的指令集，而是在自己编写自己的能力。”[1] 这个体验的穿透力在于：**你不需要为“让 Agent 变聪明”做任何额外工作**。你正常用它，它就在变强。有用户实测，最开始用 Hermes 的 Token 消耗量和 OpenClaw 差不多，但越往后聊，Hermes 反而消耗更少——因为它学会了偷懒的正确方式[1][4]。 ### 📝 记忆机制：选择性地记，而不是全量地存 OpenClaw 的记忆策略是“什么都存”，全部灌进向量数据库，需要时做语义检索。问题是，用到第三个月，噪音会大到让检索精度明显下降——你想回忆上周的事，它可能把三个月前沾点边的调试记录也拉出来[6]。 Hermes 的设计哲学完全相反。它的持久记忆有硬上限（约 1300 tokens），接近上限时自动合并相似条目、删除过时信息、压缩多条记录为一条摘要[6]。用一句被广泛引用的话来概括：“更像是人在整理笔记，而不是数据库在堆数据。”[6] 这带来的直接好处是调用效率的持续优化。记忆越用越精，而不是越用越浊。 ### 🔗 一个意外的引爆点：原生接入微信 技术上的优势是底子，但真正让 Hermes 在中国开发者圈层“一夜破圈”的，是**原生支持微信**。 关键在于，Nous Research 用的是腾讯官方的 iLink Bot API，不是第三方破解协议。公网服务器不用 webhook，**扫个码就能连上**[14]。上线当天，Nous Research 官方账号专门发了一条中文推，浏览量超过 54 万，是这家硅谷实验室近期互动最高的内容之一[14]。有评论说得很直白：“在中国你能把微信搞定，你就起飞了。”[14] 钉钉、飞书、企业微信、QQ 也基本接全了。对于工作流深度绑定国内 IM 的开发者来说，这是一个几乎无法拒绝的迁移理由。 ### 🛡️ 时机与竞争：在“龙虾疲劳”中切入，还递上了梯子 Hermes 的爆发，有一个不容忽视的外部背景：OpenClaw 在经历了大半年的高热度后，用户开始积累疲劳。 安全问题是其中一个切口。OpenClaw 在 2026 年 3 月暴露了 9 个 CVE，其中一个 CVSS 评分高达 9.9；ClawHub 技能市场被扫出 341 个恶意技能[13]。规模越大，攻击面越大，这是广度路线的宿命。 更微妙的是创始人动向。OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 于 2026 年 2 月加入 OpenAI，项目转入独立基金会。灵魂人物的离开，让一部分社区用户产生了不安[13]。 而 Hermes 在这个节点上，做了一件极其聪明的事：**提供一键迁移工具**。`hermes claw migrate` 命令可以直接导入 OpenClaw 的配置、记忆和技能文件[13]。切换成本被压到接近于零，用户没有任何理由不试试。 ### 📊 数据层面的印证 - **增长曲线**：发布 48 小时内 GitHub Star 破 5000，一个月破 27000，截至 4 月中旬突破 8.5 万[2][3]。 - **使用量**：进入 4 月后，日均 Token 消耗量从 20 亿激增至 3000 亿，冲进 OpenRouter 多个榜单前列[1][4]。 - **超越时刻**：2026 年 5 月 10 日，Hermes 在 OpenRouter 全球日活排行榜上正式超越 OpenClaw，拿下第一。数据是 2240 亿 vs 1860 亿日 Token 量[13]。 ### ⚠️ 一个诚实的注脚 Hermes 的“自我进化”并非没有代价。多位实测者指出，当前版本仍处于 0.1 阶段，本质上是实验性产品[1]。更现实的问题是：**经验如果沉淀得差，一个错误路径被写进 Skill，反而会让后续任务更容易出错**[9][10]。所谓“越用越聪明”，前提是“学对了东西”。 此外，Hermes 在 4 月遭遇了来自中国团队 EvoMap 的抄袭指控，称其“自进化”体系与 Evolver 项目存在结构性同构[3]。这场风波至今未有定论，但它在社区中引发的讨论，反而进一步推高了 Hermes 的知名度。 --- Hermes 的成功，本质上不是某一个单点功能的胜利，而是它把“Agent 应该越用越懂你”这个直觉性的期待，做成了一个**可被感知、可被传播、迁移成本极低**的产品现实。你的 WeClaw 在做多 Agent 路由和记忆注入，Knowly 在做私有知识管道——Hermes 的“自动 Skill 生成”和“选择性记忆压缩”，或许有值得对照的设计思路。需要我帮你拆一下它的 Skill 蒸馏机制，看看能否融入你现有的工作流吗？ --- 1. [1] 2. [2] 3. [3] 4. [4] 5. [5] 6. [6] 7. [7] 8. [8] 9. [9] 10. [10] 11. [11] 12. [12] 13. [13] 14. [14] 15. [15] ## 参考来源 [1] “龙虾”过时了，现在流行“养马”？ — https://m.163.com/dy/article/KRBPC6S60514BE2Q.html?spss=adap_pc#1 [2] 范式转向：从 Harness 到自进化 Agent — https://cloud.tencent.cn/developer/article/2747237 [3] 硅谷新星Hermes agent被指抄袭中国团队：AI学会“洗代码”，开源精神还撑得住吗？ - 硅谷新星Hermes agent被指抄袭中国团队：AI学会“洗代码”，开源精神还撑得住吗？ — https://www.sohu.com/a/1010188410_114986?scm=10001.325_13-325_13.0.0-0-0-0-0.5_1334&spm=smpc.channel_248.block3_308_NDdFbm_1_fd.13.1776305631096e7OorbR_324#1 [4] “龙虾”过时了，现在流行“养马”？-上游新闻 汇聚向上的力量 — https://www.cqcb.com/news/56/2026-04-25/6124869.html#1 [5] About Hermes Agent — Open-Source AI Agent by Nous Research — https://hermes-agent.org/ar/about/#features [6] 【AI前沿】83K Star，6种后端，从零长出技能——Hermes Agent凭什么抢走OpenClaw的用户？ — https://developer.cloud.tencent.cn/article/2680777?policyId=1004 [7] 全面超越「龙虾」的「爱马仕」，给国产Agent上了一课-36氪 - 震撼，果蝇大脑成功接上了ChatGPT — https://www.36kr.com/p/3885672353659781#1 [8] 来源 8 — https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/llms.txt [9] Hermes Agent，反“龙虾”情绪的一次烟花-36氪 - Hermes Agent，反“龙虾”情绪的一次烟花 — https://www.36kr.com/p/3766369604203267#1 [10] AI+| “龙虾”还没养明白，新智能体“爱马仕”又火了 - AI+| “龙虾”还没养明白，新智能体“爱马仕”又火了 — https://tidenews.com.cn/news.html?id=3421876#1 [11] Hermes Agent Documentation | Hermes Agent — https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/?categoryid=2849273 [12] Hermes, l’agent IA open source qui se fabrique ses propres compétences - Aller au contenu — https://www.blogdumoderateur.com/hermes-agent-ia-open-source-fabrique-propres-competences/#1 [13] 开源AI Agent王座易主：Hermes凭什么超越OpenClaw登顶？ — https://developer.cloud.tencent.cn/article/2668952 [14] 龙虾让位！硅谷顶流AI「爱马仕」一夜闯进微信，冲上全球第一 - 知乎 — https://zhuanlan.zhihu.com/p/2026987774771775170#1 [15] 阅读付费版面提示 — https://epaper.yzwb.net/pc/con/202604/30/content_1550519.html

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