Hermes Agent 在 GitHub 上超过了 Claude Code，但我服务器上的 Agent 已经在做 Hermes 承诺的事

本文为翻译转载，原文作者 Augusto Z.，原文链接：Hermes Agent just beat Claude Code on GitHub, but the agent on my server already does what Hermes promises。

本周，X 上有一张图正在流传。两条线，一条红色，一条蓝色。红线属于 Anthropic 的 Claude Code 代码仓库，它在过去一年多里一直稳定上升。蓝线属于一个叫 Hermes Agent 的项目，由研究团体 Nous Research 构建。Hermes 于 2026 年 2 月发布，大约十周后，这条蓝线就超过了红线。

AI 社区做了它一贯会做的事：兴奋起来。

但比这张图更让我感兴趣的是另一件事：我自己的服务器上已经跑着一个类似的 agent。它叫 August，基于 OpenClaw 构建。它会读我的邮件、检查我的日历，并且和我大多数项目一样，住在同一台 Hetzner VM 上。然后在 2 月，我也安装了 Hermes，给它取名叫 Lollie，为什么不呢，还把它接到了 Telegram 上。结果从那以后，我基本只是看着它大部分时间闲置着。相关经历我之前也写过一篇：https://augustwheel.com/2026/04/23/the-battle-of-the-ai-assistants-openclaw-vs-hermes-agent/

同一台服务器，两种完全不同的故事。我认为，这个差距比任何 GitHub star 图表都更能说明：AI agent 现在到底处在什么阶段。

Hermes Agent 是什么？为什么突然火了？

Hermes Agent 是 Nous Research 构建的开源自主 AI agent。它不是绑在 IDE 上的代码 copilot，也不是套在某个单一 API 外面的聊天机器人壳子。Hermes 运行在你的服务器上，会记住它学到的东西，并且运行得越久，能力越强。

它的标语是“the agent that grows with you”，也就是“和你一起成长的 agent”。这并不只是营销话术。它的核心是一个学习循环：从经验中创建技能，在持续使用中改进技能，并在不同会话之间建立一个持久的用户模型。你用得越多，它就越好用。

这个想法现在特别容易引起共鸣，因为它正好解决了每个使用 AI 工具超过一周的人都会遇到的挫败感。你教会 AI 助手一些关于你工作方式的东西，你解释自己的偏好、工具和习惯。然后你关闭当前会话，开启一个新会话。一切都没了。每次都要重新开始。

LangChain 团队做过一个实验：他们保持模型不变，只调整模型外部的 harness，也就是指令、约束、反馈循环、记忆和编排方式。结果 benchmark 分数从 52.8% 提升到 66.5%，排名从 30 名开外跃升到前 5。模型本身没有任何变化。Hermes 正是围绕这个洞察构建的。记忆和学习循环不是后来附加的功能，它们就是整个系统的核心。

至于 star 数，有一个最近随着图表走红而不断被提到的评论值得承认：Claude Code 严格来说并不是传统意义上的开源项目。它是一个封闭的商业工具。拿一个社区驱动的开源 agent 和一个商业产品的公开仓库做 GitHub star 对比，并不是完全公平的苹果对苹果。话虽如此，Hermes 的增长速度无论如何都确实惊人。Hermes Agent 在不到十周内超过了 110,000 个 GitHub stars。对于一个 2 月才发布、没有营销预算、没有商业背景的项目来说，这是一个非常强的信号。尤其是在 OpenClaw 这个 GitHub 上 star 数最高的 AI 项目正经历公开安全危机、开发者正在寻找替代方案的时候。

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The Battle of the AI Assistants: OpenClaw vs Hermes Agent，2026 年 4 月 23 日：https://augustwheel.com/2026/04/23/the-battle-of-the-ai-assistants-openclaw-vs-hermes-agent/

10 Hermes Agent Skills Worth Installing Right Now (Shopify Skills plus 9 Others)，2026 年 5 月 4 日：https://augustwheel.com/2026/05/04/10-hermes-agent-skills-worth-installing-right-now-shopify-skills-plus-9-others/

Vibe code Apple apps with Claude + Codex，2026 年 2 月 7 日：https://augustwheel.com/2026/02/07/vibe-code-apple-apps-with-claude-codex/

OpenClaw、Hermes，以及个人 AI 的两种哲学

要理解为什么这两个工具都存在，以及它们为什么不同，你需要先理解它们分别在解决什么问题。

OpenClaw 最适合被理解为一个“网关优先”的助手平台，强调强大的渠道路由和工作区操作。Hermes Agent 则更适合被理解为一个“agent 优先”的系统，强调学习循环和广泛的执行选项。

说得直白一点：OpenClaw 的核心想法是，你的 AI 助手需要能在所有地方联系到你，跨 Telegram、Slack、Gmail、Discord 等渠道，并且在这些渠道之间智能路由任务。Hermes 的核心想法是，你的 AI 助手需要随着真实经验的积累，越来越理解你这个具体的人。

OpenClaw 最大化的是集成的广度：24 个以上的消息平台，以及成千上万的社区技能。Hermes Agent 最大化的是学习的深度：自我改进技能、持久记忆，以及一个闭环的学习系统。

两种路线都没有错。它们只是对“个人 AI agent 最重要的东西是什么”做出了不同押注。而现在，在 2026 年 4 月，这两种押注同时存在于我的 Hetzner VM 上。

我同时运行两者后的真实体验

OpenClaw，也就是我称为 August 的那个，在我的日常工作流里确实有用。它连接了我的 Gmail、Google Calendar 和 Drive。我通过 Telegram 向它提问，它会回答。当我需要快速查看日程，或者调出某个文档时，它能完成任务。它并不神奇，只是一套我慢慢接入到自己真实工具里的可靠基础设施。

但我一路上学到了一件重要的事，而当讨论都围绕框架和 GitHub star 数展开时，几乎没人认真谈这个问题：你的 agent 的能力，最终取决于它背后运行的模型。

当 August 默认使用 GPT-4o 时，体验真的很让人沮丧。它会确认任务，尝试执行，道歉，再试一次，然后悄悄失败。它全程都很有礼貌，但并不真正有用。后来我把它升级到 GPT-5.2，最近又升级到 GPT-5.4，差异几乎立刻就明显起来。还是同一个 agent，同样的工具，同样的配置。只是模型不同，行为就完全不同。

Lollie 通过 OpenRouter 运行在 Kimi 2.6 上。我还没有足够持续地使用她，所以无法形成真正的判断。一部分原因是我马上会讲到的 web search 缺口，另一部分原因是我还没有给她足够时间，也还没有让她搭配一个足够强的模型来展示能力。

我最终想做的实验，是把两个 agent 背后的模型互换，然后观察什么会变差。August 换成 Kimi 后会不会变弱？Lollie 换成 GPT-5.4 后会不会一下子锋利起来？到了那个时候，你才开始理解：框架本身到底贡献了什么，而哪些能力其实一直只是模型在托底。现在我还没有答案。但某种程度上，这正是重点。这个阶段，本来就是不断实验。

Hermes 作为一个独立安装项目，也有自己的摩擦。我是在 2 月刚开始有热度时安装的。安装过程相对顺利，也没费太大劲就接上了 Telegram。然后我基本就停止了主动使用它。不是因为它不好，而是因为要让它真正变成每天有用的东西，还需要接入几个我一直没有抽空处理的组件。

最大的一个是 web search。Hermes 需要 Brave Search API key 才能做实时网络查询。这不是一个很高的要求，但它意味着又一个账号、又一个配置步骤。而没有它，agent 就无法拉取当前信息。对于我每天做的研究和写作来说，这很重要。

第二个缺口是 Google Drive 集成。没有它，Lollie 就碰不到我的文件，这会限制它在我大多数实际工作中的用途。

这并不是在批评 Hermes。根据一项对 1,300 多条社区评论的分析，安装复杂度是人们放弃它的主要原因。这和我的体验完全一致。最后 20% 的配置，正是大多数人悄悄停下来的地方；而这最后 20%，也决定了这个 agent 到底是真的有用，还是只是一个在后台运转的酷东西。

如果你对 AI Agent 感兴趣，这到底意味着什么？

截至现在，最诚实的图景是这样的。

自托管 AI agent 是真实存在的，而且确实能工作。这项技术不是 vaporware。如果你运行自己的服务器，并且愿意花时间配置，你可以拥有一个持久的个人 AI 助手：它运行在你自己的硬件上，掌控你自己的数据，并连接到你实际使用的工具。

问题在于，“愿意花时间”这几个字承担了太多重量。OpenClaw 和 Hermes 都是由有能力的人构建的真正强大的工具。但它们也都是基础设施项目，不是消费级 app。它们的安装体验会奖励那些熟悉服务器、环境变量和 API key 的人。对于对 AI 感兴趣但不那么技术化的人来说，从“安装这个”到“它每天对我有用”之间的距离，仍然比演示里看起来要远得多。

而且，即使你跨过了这道门槛，模型选择也和框架选择一样重要，甚至可能更重要。选错模型不会只是让 agent 慢一点，它会改变整个体验。一个强大的框架如果运行在弱模型之上，就会一边向你的待办事项道歉，一边什么都没完成。框架是车，模型是发动机。

那张 star 图是真的。兴奋也有道理。摩擦同样真实。而引擎盖下面的发动机，比大多数人愿意承认的都更重要。

我还是会给 Lollie 接上 Brave Search。大概就在这个周末。等我接上之后，我会写下它到底改变了什么。

常见问题

Hermes Agent 和 OpenClaw 有什么区别？

如果你的优先级是一个能通过自身经验逐渐变强的 agent，Hermes Agent 的故事更清晰。如果你的优先级是一个可以通过许多渠道统一联系的持久助手，OpenClaw 的故事更清晰。2026 年认真折腾这类系统的人，大多都在同时探索两者。

运行 Hermes Agent 需要很强的电脑吗？

不需要。Hermes 支持 Linux、macOS 和 WSL2，并且可以通过一个命令自动安装所有东西，不需要提前准备复杂依赖。一台每月几美元的基础云 VM 就足够入门。真正持续的成本是 API 使用费，这取决于 agent 的活跃程度。

Hermes Agent 真的是免费的吗？

Hermes 和 OpenClaw 都是免费且可自托管的。真正的成本是 API 使用费，通常每月 15 到 80 美元，加上每月 5 到 10 美元的 VPS。agent 软件本身没有授权费用。Nous Research 以 MIT license 发布了 Hermes。

那张图里的蓝线是真的。我服务器上那个还没有完全配置好的 agent 也是真的。另一个只有在我停止用弱模型驱动之后才真正变得有用的 agent，也是真的。

这三件事可以同时成立。

这大概就是我能告诉你的，关于 2026 年 4 月个人 AI agent 所处位置的最诚实说法。