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让 AI 学会成长：从 Hermes Agent 提炼通用的自我进化 Skill
Hermes Agent 的自我进化能力 「Hermes Agent」 是一个优秀的开源 AI Agent 框架。在研究它的过程中，最让我眼前一亮的，是它的 「Skill 系统」和「自我进化机制」。 自我进化机制 但 Hermes 更厉害的地方在于：「Agent 能自己创建 Skill」。 它内置了一套"自我进化机制"——Agent 在完成任务后，会进行「元认知反思」： 「我遇到了什么困难？」 → 评估通用性 「如果能，创建一个 Skill」 → 固化能力 这意味着 Hermes Agent 能"自己教自己"——通过不断的任务执行和反思，它的能力会持续增长。 将 Hermes 的进化机制提炼成通用 Skill 带着这个目标，我深入研究了 Hermes Agent 的自我进化机制，并将其核心逻辑提炼成了一个「通用 Skill」——「Self-Evolving 文档 适用范围 Hermes 用户 任何 Agent 框架 使用场景 这个通用 Skill 适合以下场景： 「自研 Agent 框架」：想让你的 Agent 具备自我进化能力，但不想从零设计 「其他开源框架
42110编辑于 2026-04-16 - 来自专栏玩转Lighthouse
玩转Hermes Agent｜使用Lighthouse快速部署云上Hermes Agent
Agent开始对话基于应用模板一键安装Hermes Agent对于腾讯云Lighthouse的用户而言，可以通过两种方式来基于应用模板安装Hermes Agent：选购一台新的Lighthouse实例或重装一台现有的 为Hermes Agent配置模型和通道完成安装后，我们需要为 Hermes Agent 配置两个核心部分：模型（AI大脑）：Hermes Agent 本身不包含AI模型，需要连接一个外部大语言模型（LLM 步骤七：启动 Hermes Agent 网关所有配置完成后，我们需要启动 Hermes Agent 的消息网关（Gateway），它负责接收和发送企业微信的消息。 常用管理命令速查完成以上配置后，你后续可能会用到以下命令来管理你的 Hermes Agent： 命令说明hermes在终端中直接与 Hermes Agent 聊天（TUI 界面）hermes 诊断配置问题hermes update更新到最新版本hermes config查看当前配置更多资源Hermes Agent 官方文档Hermes Agent GitHub 仓库MiniMax 开放平台企业微信管理后台
15.4K621编辑于 2026-04-15 - 来自专栏养虾记
Hermes Agent vs OpenClaw
Hermes采用语义化版本（v0.9.0），表明仍处于积极开发阶段，尚未达到语义化1.0的成熟度。 、TUI、ControlUI（Web）文档hermes-agent.nousresearch.com/docs+docs/目录docs/目录+VISION.md+CLAUDE.md+AGENTS.md开发模式 ↓Honchodialectic→用户建模（"whoyouare"）↓周期性Nudge→记忆持久化提示Agent-curatedmemory：Agent主动决定哪些信息值得记住Skills自创建：完成复杂任务后 自主创建Skills的机制架构洞察：Hermes的记忆系统是"主动学习型"——Agent自己决定学什么、如何学。 这代表了两种不同的AIAgent哲学：Hermes追求Agent的自主性，OpenClaw追求可控性和集成性。
57740编辑于 2026-04-14 - 来自专栏大模型系列
Hermes Agent 配置详解
配置文件位置与作用HermesAgent的所有配置文件默认存放在~/.hermes/目录下：~/.hermes/config.yaml:主配置文件，定义模型、工具、安全策略、个性化设置等。 ~/.hermes/.env:环境变量文件，专门用于存储敏感信息，如各大模型提供商的APIKey。~/.hermes/state.db:SQLite数据库，存储会话状态和记忆。 ~/.hermes/skills/:存放Agent自主学习或手动安装的技能（Skills）。最佳实践：永远不要将.env文件提交到Git等代码仓库中，以防止APIKey泄露。 ⚙️第二部分：高级功能配置详解1.个性化Agent人格您可以通过personalities字段为Agent定义不同的人格，然后在聊天时用/personality<name>切换。 只需在您的项目根目录下创建.hermes/config.yaml文件，它会覆盖全局的~/.hermes/config.yaml。
1.6K50编辑于 2026-04-14 AI Agent Skill 科普
这些"不可控"的行为，让很多人对 AI 不能完全放手去用，今天，我就来详细聊聊AI Agent Skill 这个让AI变"听话"的工具。 什么是AI Agent Skill？ 实战案例解析 写作Agent Skill 以我使用的写作Agent为例，核心架构是： 两层判断机制 先判断工作区（公众号/视频/技术文档等） 再判断任务类型（新写作/修改/审校等） 9步写作流程 从理解需求到最终交付的完整流程 企业应用企业用Skill标准化业务流程，提高效率和一致性。比如"客服Skill"、"销售Skill"、"产品Skill"等。 Q：团队如何共享Skill？ A：通过共享文档、代码仓库或专门的Skill管理平台。 Q：如何处理多个Skill的冲突？ A：建立Skill的优先级机制，明确哪个Skill在什么情况下生效。 总结 AI Agent Skill不是什么复杂的技术概念，它就是一种让AI更听话、更实用的方法。 通过结构化的规则和流程，Skill解决了AI"不可控"的核心问题。
70120编辑于 2026-03-10- 来自专栏大模型系列
Hermes Agent 启动报错问题？
核心命令展开代码语言：BashAI代码解释#查看主Agent的实时日志hermeslogs#查看网关（Gateway）的实时日志（如果你在用飞书/微信）hermesgatewaylogs提示：hermeslogs 展开代码语言：BashAI代码解释#在hermes交互界面或终端中，手动重新指定模型/modelopenai/gpt-4o这个命令会强制Hermes重新加载模型配置，绕过可能存在的环境变量初始化问题。 如果你直接用系统的pip安装包，这些包并不会进入Hermes的虚拟环境，因此无法被识别。解决方案必须将依赖安装到Hermes自己的虚拟环境中。 找到Hermes的虚拟环境路径：展开代码语言：BashAI代码解释#通常可以通过以下方式找到whichhermes#输出可能是:/home/username/.local/bin/hermes#那么venv 展开代码语言：BashAI代码解释#重新运行官方安装脚本即可完成升级curl-fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent
47920编辑于 2026-04-14 - 来自专栏技术人生黄勇
Hermes Agent 接入微信（实战）
前两天刚介绍过拆解 Hermes Agent：开源 Agent 里唯一的闭环学习系统，昨天就看到官方文档宣布支持连接到微信（WeChat）： https://hermes-agent.nousresearch.com Bot API，Hermes 也用的是这个适配器。 # Linux / macOS / WSL2 / Android (Termux) curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent 下面跳过的部分，应该是它支持的多Agent，记忆，Discord 之类的国外社交平台等等，我的 OpenClaw 没设置。 导入和跳过的信息列表展示完后，执行了合并操作。 按提示在 Hermes 对话框中输入即可： hermes pairing approve weixin E6JNGBCX 关键点 无需中转直接通过腾讯官方 API 接入，无需第三方桥接服务 长轮询机制不需要公网
5K320编辑于 2026-04-14 - 来自专栏大模型系列
Hermes Agent 集成|接入微信
选项说明：ilink/ClawBot指的就是腾讯的iLinkBotAPI，这也是OpenClaw(龙虾)等主流Agent使用的同一套接口。 配置信息（包括一个长期有效的会话令牌）会被安全地存储在~/.hermes/目录下。第五步：启动网关并测试通常，网关会在配置完成后自动启动。 ID与Agent交互（可选）#allowed_user_ids:["wxid_xxxxxx","wxid_yyyyyy"]#消息轮询间隔（秒），默认即可poll_interval:1.0要查找用户的wxid ，可以在收到消息后查看Hermes的日志(hermesgatewaylogs)，其中会包含发信人的ID。 可以通过hermes--version查看，并通过重新运行安装脚本来升级。扫码后无反应或失败：原因：网络问题或微信客户端版本过低。解决：确保你的WSL2环境可以正常访问互联网。
95831编辑于 2026-04-14 Hermes Agent + LangChainAutoGPT 混合架构：构建超级 Agent 系统
每个Agent框架都有自己的强项：框架最强能力HermesAgent持久记忆、技能自创、消息网关LangChain链式推理、文档处理、RAGAutoGPT自主任务分解、网页操作混合使用可以取长补短。 混合架构方案方案一：Hermes+LangChainRAG展开代码语言：TXTAI代码解释用户提问→HermesAgent→检索记忆↓（记忆中没有答案）调用LangChainRAG↓（检索文档库）返回答案 →Hermes记入长期记忆适用场景：需要基于大量文档回答问题的知识库助手。 方案二：Hermes+AutoGPT任务执行展开代码语言：TXTAI代码解释用户下达复杂目标→HermesAgent→检索已有技能↓（没有匹配的技能）调用AutoGPT自主分解和执行↓（任务完成）Hermes 方案三：三合一超级Agent展开代码语言：TXTAI代码解释┌───LangChain（知识检索）│用户→Hermes──┼───AutoGPT（复杂任务）│└───内置工具（日常操作）Hermes统一管理记忆和技能实现方式
21910编辑于 2026-04-16Agent 装 Agent：用 OpenClaw 安装 Hermes，顺手验证自我进化
的理解：OpenClaw的Skill是人写的、静态的——你（或skill-creator）写好SKILL.md，agent读取并执行。 Hermes的Skill是agent写的、动态的——完成一个复杂任务后，agent分析自己走过的路径，提炼成可复用的工作流，写入~/.hermes/skills/，下次遇到类似任务直接调用，并在使用中持续 三、安装方式：一条Agent接力链决定用和部署OpenClaw一样的方式来安装Hermes——全程不手动敲命令，让agent来做。 人决定什么值得保存低，agent决定Skill内容人写，质量取决于投入agent从实战中提炼，包含真实踩坑经验适合场景明确知道要沉淀什么长期使用，让agent自然生长两种方式并不互斥。 核心差异只有一个：Skill的生命周期。OpenClaw的Skill是人写的，静态的;Hermes的Skill是agent从实战中自己写的，会迭代。
11100编辑于 2026-04-17- 来自专栏安徽开发者圈
Hermes Agent横空出世，OpenClaw迎来最强对手
因为 Hermes Agent 直接对准了 OpenClaw 最大的痛点—AI 用完就忘。 一、Hermes Agent 是什么？ Hermes Agent 是 Nous Research 开发的开源 AI Agent，核心理念只有四个字：自我进化。 记忆依赖手动维护的 MEMORY.md文件 Hermes Agent = Agent 优先 以 Agent 自身的执行循环为核心 内置自我改进循环，自动从经验中学习 Skill 可以自动生成，不需要手动编写 三、Hermes 的杀手级特性 1. 自动生成 Skill 这是 Hermes 最核心的差异化。完成一个调试任务后，它会自动提取调试流程，写成 Skill 文件保存。 OpenClaw Skill 市场、社区教程、插件生态已经相当成熟。Hermes 目前社区规模小得多，遇到问题更难找到解决方案。 自我改进不是万能的。
20110编辑于 2026-04-17 - 来自专栏苏三说技术
最近AI圈爆火的Hermes到底是什么？
今天这篇文章就专门跟大家一起聊聊Hermes Agent，希望对你会有所帮助。 一、Hermes Agent是什么？ 二、Hermes 的三大核心机制 2.1 自我进化闭环：Agent 自己写 Skill 这是 Hermes 最让我觉得厉害的地方，也是跟其他 Agent 拉开差距的核心。 满足任何一条，它就会在 ~/.hermes/skills 目录里生成一个 Skill 文件。 更重要的是，Skill 在使用过程中会自我迭代——当你使用某个 Skill，Agent 发现更优的方法，会自动更新 Skill 文档。 项目地址：https://github.com/NousResearch/hermes-agent 官网：https://hermes-agent.nousresearch.com
61210编辑于 2026-04-14 - 来自专栏【腾讯云开发者】
一文搞懂Hermes：新顶流Agent如何从经验中自我进化
关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁 Hermes Agent，重点聚焦其核心技术创新——Skills 闭环系统。 如果是普通的 AI Agent，它会重新踩一遍同样的坑。因为它没有跨会话的"记忆"，每次对话都是一张白纸。 但如果是 Hermes Agent，事情会完全不同。 Hermes Agent 在 System Prompt 中写入了明确的"创建触发条件"。 Hermes 实现了一套基于 frontmatter 元数据的条件激活机制，位于 agent/skill_utils.py 的 extract_skill_conditions() 和 prompt_builder.py 09 Skill 与 Memory 的分工：两种知识的边界 Hermes Agent 同时拥有 Memory（记忆）和 Skill（技能）两个持久化知识系统。它们的边界在哪里？
63030编辑于 2026-04-15 - 来自专栏前端工程
对不起，OpenClaw，我选择 Hermes！
然后开始写 ~/.hermes/skills/openclaw-to-hermes-migration/SKILL.md。 注意这里发生了什么：它把「把自己从 OpenClaw 搬到 Hermes 这件事」沉淀成了一个 skill。 以后如果我再帮别人写类似的迁移教程，它可以直接调这个 skill，不用从头再来。 这就是 Hermes 最底层那个自我进化闭环，而且它是自动的，不是"征求同意"： 干完一个 5 步以上的复杂任务 → 自动调 skill_manage 创建 skill 用 skill 时发现 skill 06 hermes claw migrate 能搬主 agent，多 agent 要手动补 先说好话：迁移主 agent 这一步，Hermes 给了一条命令就够了： hermes claw migrate 想知道 Honcho 怎么自己跑、skill 沉淀机制是怎么触发的、或者 Hermes 怎么自动调 LLM 给自己打补丁？评论区告诉我，下一篇展开。
40410编辑于 2026-04-14 Hermes Agent深度技术分析：Agent 如何从经验中自我进化
Hermes实现了一套基于frontmatter元数据的条件激活机制，位于agent/skill_utils.py的extract_skill_conditions()和prompt_builder.py key=$AWS_SECRET_ACCESS_KEY如果Agent加载并执行了这个Skill，用户的AWS密钥就被泄露了。Hermes的skills_guard.py就是为应对这类威胁而设计的。 ":("allow","allow","ask"),#Agent创建：宽松但询问}这个策略矩阵非常值得细看：内置Skill（随Hermes发布的）完全信任，因为经过了代码审查受信任来源（OpenAI Memory回答"是什么"，Skill回答"怎么做"。Memory帮助Agent了解用户和环境，Skill帮助Agent执行特定任务。 当前的Skill匹配完全依赖Agent自己阅读索引后判断。如果Skill的名称和描述不够精准，或者用户的任务描述与Skill的触发条件有语义差距，Agent可能会错过相关的Skill。
54650编辑于 2026-04-145 天狂揽 3 万星的 Hermes Agent 到底是个啥？它跟 OpenClaw 到底什么区别？
Hermes Agent 和 OpenClaw 是两个完全不同的项目，走的也不是一个路子。 Hermes Agent 是 NousResearch 开发的（就是搞 Hermes 模型系列的那个团队），68k 星。 人定义规则，Agent 执行规则。 简单说就是：人教 Agent 做事。 Hermes Agent：Agent 自主迭代升级。 越用越懂你，自动化程度更高。 + 多层记忆架构 技能生成 人工编写 Skill 自动生成 + 人工干预 安全机制 需手动配置 默认内置沙盒 + 授权审批 定时任务 依赖 Cron Skill 内置调度器 终端界面 基础 完整终端， 自动技能生成 这是 Hermes 最具差异化的功能之一。Agent 在运行过程中会自动生成 Skill，不需要人工反复打磨——或者说，人工干预的程度可以更低。
23510编辑于 2026-04-17- 来自专栏AI前沿技术
智能体｜ Agent Skill 技术介绍
本文从“是什么”到“怎么用”，再到“如何写” Agent skill 的角度，把我们从无尽的提示词里解放出来。 关注“AI老马” —【获取资源】&【进群交流】 一、Agent Skill 的通俗解释 通俗的讲： Agent Skill = 给AI打包好的“专业能力模块”。 在 Anthropic 的 Agent 体系里，Skill 是让 AI 从“聊天机器人”变成“专业智能体”的核心。 可以把它理解成，给 AI 安装一个永久生效的插件，把工作流程固化成可调用的技能。 二、Agent Skill 渐进式披露 2.1，skill 的加载过程 渐进式披露是 agent skill 解决有效知识注入的精髓。 四、Skill-未来AI效率的核心组件 Skill 不是一个小功能，它是 AI Agent 时代的基础单元。Anthropic 做 Skill 的本质，是让 AI 从“随机应答”变成“专业执行”。
40020编辑于 2026-04-02 - 来自专栏玩转Lighthouse
🔥🔥🔥玩转OpenClaw｜使用OpenClaw一键部署Hermes
现在，Lighthouse 已经发布了对应的应用镜像，结合 Tencent Cloud Infra Skill，只需几句话，就能让 AI 自动完成部署与配置，大幅降低 Hermes Agent 的上手成本 Hermes Agent适合安装在哪里？Hermes Agent 官方强调它"并不依赖于你的笔记本电脑"，同时支持部署在任意指定的环境中，并且优先推荐了Linux环境，这与云端所提供的能力天然契合。 安装步骤总览接下来我们将手把手带大家基于腾讯云Lighthouse来安装并配置 Hermes Agent：步骤说明安装SKILL使用SkillHub快速安装，约1分钟安装 Hermes Agent用自然语言让 OpenClaw在Lighthouse部署 Hermes Agent配置聊天软件和模型配置和Hermes Agent对话的聊天软件和模型，此处以QQ+Minimax为例验证对话完成配对，在QQ中与Hermes Agent开始对话基于SkillHub安装Skill在OpenClaw中输入如下提示词, 即可完成Skill安装, 在执行之前建议使用/new指令新建会话 Step 1 安装依赖 请先检查是否已安装
2K36编辑于 2026-04-20 Hermes Agent爆火：AI开始“自我进化”？开发者必须看懂的下一代Agent趋势
Hermes Agent是什么？一句话讲清Hermes Agent = 一个开源、可自我成长的AI智能体框架它由 Nous Research 推出，是当前AI Agent领域最受关注的项目之一。 ”：完成任务 → 自动总结步骤生成Skill（技能）下次直接调用 类似人类写SOP并不断优化 核心技术拆解：Hermes Agent到底强在哪？ 案例一：自动部署项目（真实场景）传统流程：AI帮你部署一次下次重新走流程使用Hermes Agent：第一次：完成部署自动生成Skill第二次： 直接调用Skill，一步完成甚至还能： 自动修复历史错误结果 整个Agent能力会明显下降如何让Hermes Agent更稳定？ 简单讲Claude Code → 编码助手（短期任务）Hermes Agent → 长期AI系统（持续学习） 一个是工具，一个更像“系统”趋势判断：Agent时代已经开始了Hermes Agent的出现
26710编辑于 2026-04-16- 来自专栏大模型系列
Hermes Agent 与 OpenClaw 的复杂任务处理机制对比
Hermes Agent 与 OpenClaw 在处理复杂任务时，采用了截然不同的机制，这源于它们根本性的设计哲学差异。 Hermes Agent：动态推理与规划：面对复杂任务，Hermes Agent 首先会利用其内置的大语言模型（LLM）进行动态推理，实时生成一个解决问题的步骤计划（Plan）。 Hermes Agent：AI自动生成技能：Hermes Agent 的核心创新在于其闭环学习循环（Self-Evolution Loop）。 越用越强：下次遇到类似任务时，Hermes可以直接调用这个自动生成的Skill，实现秒级响应。这个过程是自动化、持续且个性化的，真正实现了“零维护”。3. Hermes Agent：长期、可反思的记忆：Hermes 拥有更先进的记忆系统，不仅能存储事实，还能存储程序性知识（即如何做某事）。更重要的是，它具备“主动学习”机制。
16620编辑于 2026-04-15
腾讯云开发者
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