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Hermes Agent + Ollama 纯本地运行：不联网也能用的 AI 智能体
为什么要纯本地运行？ ollamapullqwen2.5:7b#如果内存充足（16GB+）ollamapullqwen2.5:32b步骤3：安装HermesAgent展开代码语言：BashAI代码解释curl-fsSLhttps://hermes-agent.org 如果本地电脑配置不够，可以在云服务器上运行Ollama。 7B模型的能力明显弱于Claude/GPT-4o；32B模型在大多数日常任务中已经足够好；70B+模型则接近商业模型水平。Q2：AppleSiliconMac运行Ollama的效果如何？ A：M1/M2/M3Mac运行Ollama效果非常好，GPU加速开箱即用。16GBM2Mac可以流畅运行14B模型。Q3：Ollama支持同时运行多个模型吗？A：支持，但每个模型都会占用内存。
4.8K10编辑于 2026-04-15- 来自专栏Hermes Agent 爱马仕
🔥🔥🐎Hermes Agent --教你本地部署：保姆级
Hermes Agent本地部署完全指南：从零到一，手把手教你“养马”（附完整案例） Hermes Agent（爱马仕）是2026年最火的AI智能体项目，GitHub星标突破6.6万，登顶全球编程应用榜首 优势说明数据隐私所有对话记录、记忆、技能文件存储在本地，不上传云端成本可控可接入本地Ollama模型，零API成本；或选择低成本API7×24小时运行部署在本地服务器或NAS上，全天候待命完全掌控可自由修改配置 坑4：API Key配置不生效解决方案：确认密钥放在~/.hermes/.env中，而非config.yaml检查密钥前后有无多余空格运行hermes config env-path确认当前加载的.env hermes setup，接入API或本地Ollama5分钟微信接入运行hermes gateway setup，扫码绑定5分钟实战体验让Hermes执行任务，观察自我进化15分钟总耗时：约45-60分钟 本文基于截至2026年4月的公开信息整理。Hermes Agent仍在快速迭代中，建议使用时查阅官方GitHub仓库获取最新版本说明。
91710编辑于 2026-04-22 - 来自专栏leehao
采用Ollama运行本地大模型
Ollama Ollama， 羊驼，快速的在本地电脑上运行大模型，只需要下载一个应用包即可，通过简单的安装指令，可以让用户执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型，无需安装额外的环境依赖和编译等操作。 国内比较好的模型，如glm4和qwen系列均可选择 注意：模型对内存和显卡有要求，根据电脑的实际配置选取模型。 运行 打开cmd，输入ollama run {模型名称}，如，运行glm4-9b，则执行 ollama run glm4:9b 如果之前没有下载该模型，那么系统会首先下载模型，下载后运行，其中下载速度还是很快的 常用命令 获取模型 ollama pull llama3 运行模型 ollama run llama3 移除模型 ollama rm llama3 多模态 What's in this image? /Users/jmorgan/Desktop/smile.png 显示模型信息 ollama show llama3 罗列已安装模型 ollama list 后端运行服务 ollama serve 下节整合
1.3K20编辑于 2025-02-11 - 来自专栏Hermes Agent 爱马仕
🔥🔥🔥🐎Hermes Agent ：本地部署好以后，怎么使用？
第一部分：准备工作（10分钟）1.1 选择部署方式Hermes Agent不依赖本地电脑，推荐部署在云服务器上，实现7×24小时在线。 ）免费★★★☆☆技术爱好者、本地测试 新手推荐：选择阿里云轻量应用服务器，预装Hermes Agent镜像，买完就能用，不用自己配环境。 1.2 购买云服务器（以轻量应用服务器为例）操作步骤：访问阿里云轻量应用服务器购买页面镜像选择：【应用镜像】→【Hermes Agent】实例配置：内存≥2GiB（推荐2核4GiB，199元/年）地域选择 原因：Hermes Agent不支持原生Windows。解决方案：先安装WSL2，然后在WSL2中运行安装命令。或直接使用阿里云轻量应用服务器部署。坑2：2GB内存服务器卡顿现象：响应慢，甚至卡死。 本文基于截至2026年4月的公开信息整理。Hermes Agent仍在快速迭代中，建议使用时查阅最新官方文档。
98010编辑于 2026-04-22 本地跑 Hermes + Qwen3.5-27B 全流程踩坑记录
本地跑Hermes+Qwen3.5-27B全流程踩坑记录（低配显卡也行）用集成显卡的普通笔记本，通过OllamaCPU推理+WSL环境，搭建本地大模型Agent平台并打通toolcalling的完整实战记录 选型：模型：Qwen3.5-27B（Q4_K_M量化，17GB显存）推理引擎：OllamaAgent框架：Hermes运行环境：Windows11+WSL2(Ubuntu)整个过程中踩了不少坑，这篇把关键问题和解决方案都记录下来 ，给同样在折腾本地Agent的朋友避坑。 模型量化体积运行方式Qwen3.5-27BQ4_K_M~17GBCPU推理，速度约4-8tok/sQwen3.5-35BQ4_K_M~21GBCPU推理，MoE架构，需要大内存如果你有独显（哪怕是RTX306012GB 希望这篇能帮到正在折腾本地大模型Agent的朋友。有问题欢迎评论区交流。
41810编辑于 2026-04-25Hermes Agent 三大进阶玩法：免费模型 + 美化界面 + 省 Token
cloud模型）自动把Hermes指到Ollama本地接口可选地继续接消息网关，最后进入Hermes对话Ollama官方目前给Hermes推荐的模型里，cloud方向包括：kimi-k2.5:cloudglm -5.1:cloudqwen3.5:cloudminimax-m2.7:cloud本地方向则更建议看：gemma4qwen3.6如果你的目标只是“尽快上手”，最省事的路径就是直接走ollamalaunchhermes 如果你要纯本地运行有些场景不适合云端模型，比如：数据不能离开内网希望完全离线不想引入额外API成本只是想先在自己机器上试清楚这时可以让Hermes直接接本地Ollama。 Hermes官方配置文档里，把Ollama归在“本地OpenAI兼容服务”这一类。 纯本地模式的硬件判断可以粗略这样看：场景建议配置轻量试用8GB内存起步，先跑小模型日常开发16GB以上更稳更大模型/更长上下文优先看显存和内存，而不是只看CPU如果你是AppleSilicon，Ollama
62441编辑于 2026-04-27- 来自专栏百科知识
什么是 Hermes Agent？Hermes Agent 详细介绍：2026 年最值得关注的开源自进化 AI 智能体
、GLM-4本地模型：通过Ollama运行Llama、Mistral等开源模型可以为不同类型的任务指定不同模型，实现成本和效果的最优平衡。 ）支持模型200+消息平台14+内置工具40+开源协议MIT（可商用）运行环境macOSLinuxWSL2/Termux数据存储本地SQLite社区贡献者207+发布节奏约两周一个版本安装与部署本地安装 Docker部署展开代码语言：BashAI代码解释dockerrun-d--namehermes-agent\--restartunless-stopped\-v~/.hermes:/root/.hermes \-p3000:3000\nousresearch/hermes-agent:latest纯本地运行（Ollama+零API成本）展开代码语言：BashAI代码解释ollamapullqwen2.5:7b ：https://github.com/nousresearch-hermes-agent/hermes-agent中文社区：https://hermesagent.org.cn中文文档：https:/
4K20编辑于 2026-04-15 Hermes Agent Docker 部署完整指南：5分钟搞定云端 AI 智能体
.hermes\-p3000:3000\-eHERMES_MODEL_PROVIDER=deepseek\-eHERMES_API_KEY=your-api-key\nousresearch/hermes-agent :image:nousresearch/hermes-agent:latestcontainer_name:hermes-agentrestart:unless-stoppedports:-"3000: -20260413.tar.gz-C/日志管理展开代码语言：BashAI代码解释#查看实时日志dockerlogs-fhermes-agent#查看最近100行dockerlogs--tail100hermes-agent 配置即可流畅运行，7×24小时在线，随时随地通过手机与你的AI智能体互动。 Q3：如何在Docker内使用Ollama本地模型？A：可以在同一台服务器上运行Ollama容器，通过Docker网络让HermesAgent容器访问。
4.2K30编辑于 2026-04-15Hermes Agent 开发者指南：设置、架构、技能与自我改进的 AI
配置消息通道（可选） # 4. 设置你的角色人格 # 启动 Agent hermes start 设置向导是交互式的，大约需要 5 分钟。 工具运行时：跨六种终端后端执行工具（本地、Docker、SSH、Daytona、Singularity、Modal）。 ACP 集成：Agent 通信协议，用于外部工具集成（代码编辑器、IDE）。 4. 自我改进的学习循环 学习循环是 Hermes 与所有其他自托管 Agent 的根本区别。 OpenAI：GPT-5.4、GPT-5.4 Thinking Nous Portal：针对 Agent 使用优化的 Hermes 模型 Ollama：本地模型（Gemma 4、Llama 4、Qwen 部署选项： 本地开发：直接在 macOS/Linux/WSL2 上运行 VPS/云服务器：在 DigitalOcean、AWS、GCP、Azure 上运行 Docker：使用官方镜像进行容器化部署 Modal
84110编辑于 2026-04-22Hermes Agent 本地安装保姆级教程：MacLinuxWindows 全平台覆盖
Node.js18+：展开代码语言：BashAI代码解释brewinstallpython@3.12node步骤2：一键安装HermesAgent展开代码语言：BashAI代码解释curl-fsSLhttps://hermes-agent.org /install.sh|bash步骤3-4：同上展开代码语言：BashAI代码解释hermesinithermesstart验证安装展开代码语言：BashAI代码解释hermes--version#查看版本 hermesstatus#检查运行状态hermeschat#进入交互式对话升级到云端本地安装适合体验和开发场景。 建议先用curl-fsSLhttps://hermes-agent.org/install.sh|less审查脚本内容。Q2：安装后配置文件在哪里？ A：所有配置和数据存储在~/.hermes/目录下，包括config.yaml、记忆数据库、技能文件等。Q3：可以同时安装多个HermesAgent实例吗？A：同一台机器上通常只运行一个实例。
6.3K20编辑于 2026-04-15- 来自专栏前沿技术解读
Hermes vs OpenClaw 全面对比：谁更适合做企业级AI智能体？（附真实应用场景拆解）
记忆与学习——Hermes结构性领先。OpenClaw的记忆实现比较朴素：每个Assistant在工作区维护MEMORY.md和按日期组织的记忆文件，本质是纯文本持久化。 OpenClaw支持Claude、GPT、Gemini、DeepSeek及本地模型（通过Ollama）。 微软建议不要在标准个人或企业工作站上运行OpenClaw。Hermes截至2026年4月，零Agent相关CVE。 Hermes可以配合Ollama和本地模型实现完全气隙部署，不依赖任何云端API。零CVE的安全记录对合规审计也是加分项。 OpenClaw的架构虽然也能本地部署，但历史上的安全事件会让合规审计团队非常不舒服。场景D：复杂多Agent编排。
1.2K52编辑于 2026-04-23 - 来自专栏大模型系列
Windows 下部署与配置 Hermes Agent 完全指南：AI 智能体、OpenRouter、LLM、本地大模型、WSL2、自动化、自进化 AI
为什么你需要在Windows上运行HermesAgent？ 步骤2：执行官方安装脚本展开代码语言：PowerShellAI代码解释irmhttps://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main /scripts/install.ps1|iex脚本会自动：安装Python3.10+、Git、Node.js、ripgrep克隆仓库到%LOCALAPPDATA%\hermes\hermes-agent 获取地址：https://openrouter.ai/settings/keys推荐模型：anthropic/claude-3.5-sonnet（强推理）或openai/gpt-4o（全能）步骤4：验证 （本地运行Llama3.1/Mistral等）#provider:ollama#model_name:"llama3.1:8b"#base_url:"http://localhost:11434"2.工具启用
3.4K190编辑于 2026-04-15 - 来自专栏运维开发王义杰
Ollama：本地运行大型语言模型的轻量级框架
Ollama是一个轻量级、可扩展的框架，用于在本地机器上构建和运行大型语言模型（LLM）。它提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型，以及一个预构建模型库，可以轻松用于各种应用程序。 Ollama的优势包括： 易于使用: Ollama提供了一个简单的API，即使是没有经验的用户也可以轻松使用。 轻量级: Ollama的代码简洁明了，运行时占用资源少。 Ollama的出现，使得在本地运行大型语言模型变得更加容易和方便。这对于以下用户群体来说非常有价值： 研究人员: Ollama可以帮助研究人员快速原型化和测试新的LLM模型。 代码生成: Ollama可以用于生成代码，例如Python代码、JavaScript代码等。 Ollama是一个非常有用的项目，它为本地运行大型语言模型提供了一个简单、轻量级和可扩展的解决方案。 性能: Ollama运行速度快，占用资源少，即使在低配机器上也能流畅运行。 功能: Ollama支持多种模型架构和任务，可以满足用户的各种需求。
6.2K10编辑于 2024-02-26 AI Agent 入门科普｜OpenClaw 与 Hermes 这类“能动手的 AI”到底是什么，又该怎么选？
OpenClawvs☤Hermes：两种“能动手的AI”，两条路线如果把Agent当成“数字员工”，那OpenClaw更像坐在你电脑旁、随叫随到的本地助理：它强调“接入你常用的聊天入口、把能力变成可安装的技能 Hermes则更像能长期在服务器上跑、越用越顺手的工程队友：它强调“长期运行、定时任务、强隔离的沙箱执行，以及会把成功经验沉淀成技能文档，让自己越来越熟练”。 provider（如ollama/lmstudio）可接自建endpoint/多provider（更偏环境可迁移）差别为什么会“越用越明显”（三句话抓重点）记忆：OpenClaw更像“本地笔记本”；Hermes 相对“纯聊天”风险更高，因为它们能动手。正确姿势：最小权限起步，逐步放权；群聊/陌生DM/外部网页内容要格外谨慎。2)需要会编程吗？ ｜https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/skills｜https://hermes-agent.nousresearch.com
31400编辑于 2026-04-24- 来自专栏福大大架构师每日一题
ollama v0.21.0 最新更新：Hermes Agent 与 Ollama 联动、Copilot CLI 集成、launch 配置优化、Gemma4 与 MLX 多项性能修复全解析
新增 Hermes Agent 与 Ollama 的联动支持 2. launch 相关功能持续增强 3. OpenCode、OpenClaw、Copilot CLI 等集成能力完善 4. 二、Hermes Agent 与 Ollama 联动：支持 launch hermes 本次最值得关注的新增内容之一，就是： launch: add hermes 官方给出的说明是： Hermes Agent 对于用户来说，最直观的使用方式就是通过： ollama launch hermes 来启动 Hermes Agent 与 Ollama 的联动体验。 新能力接入更强 Hermes Agent、Copilot CLI 都被纳入 launch 体系，说明 Ollama 在扩展实际工作流协作能力。 2. 本次版本中最值得关注的亮点包括： • Hermes Agent with Ollama • ollama launch hermes • Copilot CLI integration • OpenCode
61120编辑于 2026-04-21 - 来自专栏云云众生s
使用Ollama和Llama 2设置和运行本地LLM
上周我发表了关于摆脱云端的文章，本周我将关注在我的 Mac 本地运行开源 LLM。 除了不必支付他人服务器的运行成本外，你还可以在不担心安全问题的情况下运行对私有数据的查询。 为此，我使用的是 Ollama。这是“一个允许你在本地机器上运行开源大型语言模型 (LLM) 的工具”。 如果你正在寻找作为测试工作流一部分的 LLM，那么 Ollama 就是适合的选择： @patrickdubois 的 GenAI 测试演示 对于测试来说，从 Ollama 控制的本地 LLM 是很好的自包含系统 但它确实运行了，只是非常缓慢。 你可以看到，已经有了一个内置终端，所以我进行了一个快速的测试查询： 这并不快，但模型显然还在运行。 Ollama 将自己设置为本地服务器，端口为 11434。我们可以通过一个快速的 curl 命令来检查 API 是否响应。
1.2K20编辑于 2024-03-28 腾讯云 Lighthouse 一键部署 Hermes Agent：最低2C4G即可运行
（适合个人使用）进阶版：4C4G（接入多个IM平台）高性能版：4C8G（运行本地模型）系统镜像选择Ubuntu22.04LTS确认购买步骤2：SSH登录服务器展开代码语言：BashAI代码解释sshroot @你的服务器IP步骤3：安装HermesAgent展开代码语言：BashAI代码解释curl-fsSLhttps://hermes-agent.org/install.sh|bashhermesinit 推荐配置方案使用场景推荐配置费用参考个人AI助手2C4G5M188元/年（同价续费1次）多平台+定时任务4C4G3M99元/年（产品首购价）运行本地模型(Ollama)4C8G10M630元/年（产品首购价 ）立即前往腾讯云官网选购HermesAgent专属云服务器腾讯云为HermesAgent用户提供专属优惠云服务器方案，最低2核4G配置即可流畅运行，7×24小时在线，随时随地通过手机与你的AI智能体互动 建议开通自动续费，并定期备份~/.hermes/目录。Q3：可以在一台Lighthouse上运行多个服务吗？A：可以。HermesAgent在空闲时几乎不占用资源，同一台服务器完全可以运行其他服务。
87210编辑于 2026-04-15GitHub 热榜变化：AI 开发的下一条主线开始从“会调用”转向“会组织”
google-ai-edge/gallery[3] •Star：17,563 •新增 stars：1,109 stars today •中文摘要：展示端侧机器学习与生成式 AI 用例的示例集，强调模型本地运行与 ：487 stars today •中文摘要：面向本地推理与边缘设备的大模型运行组件，代表轻量化推理基础设施继续受到关注。 NousResearch / hermes-agent •链接：https://github.com/NousResearch/hermes-agent[8] •Star：27,317 •新增 stars •中文摘要：本地运行 Kimi、GLM、DeepSeek、Qwen、Gemma 等模型的主流基础设施，依然是本地 AI 生态的核心入口之一。 NousResearch / hermes-agent •链接：https://github.com/NousResearch/hermes-agent[23] •Star：27,317 •新增 stars
37310编辑于 2026-04-09- 来自专栏架构驿站
一文读懂如何基于Ollama在本地运行LLM
无论是本地部署还是云端服务，Ollama的简洁设计和完备功能确保了LLM的无缝集成和高效运行。用户可以轻松调用各种计算资源，如GPU加速等，充分释放模型的算力潜能。 通过本地化运行和数据加密等策略，确保了对话内容和用户数据的完全保密，有效回应了人们对数据安全日益增长的忧虑。在一些涉及敏感信息或隐私法规的领域，Ollama无疑是LLM部署的最佳选择。 Ollama 开源项目独有的优势 运行Ollama的优势众多，它是一个备受欢迎的开源项目，提供了在本地部署和运行大型语言模型的能力。 3、灵活的部署选项 Ollama提供了便捷的docker容器，使我们可以在本地运行LLM，而无需担心繁琐的安装过程。 本地运行 Ollama 基本操作步骤 1.
85610编辑于 2024-11-01 - 来自专栏大模型系列
Windows 本地部署 Hermes Agent！完整安装教程 + 飞书接入，全程避坑
在Ubuntu终端中粘贴并运行：展开代码语言：BashAI代码解释curl-fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent 步骤4：配置模型提供商运行设置向导，连接你的大模型API：展开代码语言：BashAI代码解释hermessetup在交互式界面中：选择你的模型提供商（如OpenAI,Anthropic,OpenRouter 选择一个默认模型（如gpt-4o,claude-3-5-sonnet-20241022）。配置完成后，你可以通过hermes命令直接与Agent对话，测试其基本功能。 权限问题：不要在WSL2中使用sudo来运行hermes命令，这可能导致权限混乱。始终以普通用户身份运行。 步骤3：获取凭证在“凭证与基础信息”页面，记下：AppIDAppSecret步骤4：在WSL2中配置HermesGateway回到你的WSL2Ubuntu终端，运行gateway配置命令：展开代码语言：
10.7K22编辑于 2026-04-13
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