在 AI Agent 競爭快速升溫的 2026 年，由 Nous Research 推出的開源專案 Hermes Agent，正以「會隨使用者成長的代理系統」為核心敘事，成為社群關注焦點。接入 Telegram、Slack 功能，串接 AI 模型等都與 OpenClaw 一樣，但與傳統聊天機器人不同，Hermes Agent 被定位為一種「可持久運行的 Agent 作業層」。
其設計核心在於長期運作與能力累積：代理不僅能執行任務，還會將經驗轉化為可重用的技能（skills），並透過記憶系統持續優化決策流程，逐步建立對使用者行為與偏好的理解。
這種「封閉式學習循環」（Closed Learning Loop）是 Hermes Agent 的關鍵差異。系統會在任務完成後自動整理流程、生成技能檔案，並在後續類似情境中直接調用與優化。搭配基於 SQLite 與全文檢索（FTS5）的長期記憶機制，使其具備跨會話延續能力，不再每次從零開始。
資安專家余弦表示使用起來非常順手，如果你已經有 OpenClaw，並且在同個裝置運行 Hermes Agent。可以將 OpenClaw 的配置、記憶，導入到 Hermes Agent。使用上，Hermes Agent 在解決了 Telegram 漏洞後，自動做好了一個 Skill。甚至體感上在 Hermes Agent 使用 GPT 5.4，比在 OpenClaw 上好。顯示使用的 Token 等功能，也超越 Claude Code。
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封閉式學習循環成 Hermes Agent 關鍵差異
與傳統聊天機器人或 IDE 輔助工具不同，Hermes Agent 被定位為一種「可持久運行的 Agent 作業層」。其設計核心在於長期運作與能力累積：代理不僅能執行任務，還會將經驗轉化為可重用的技能（skills），並透過記憶系統持續優化決策流程，逐步建立對使用者行為與偏好的理解。
這種「封閉式學習循環」（Closed Learning Loop）是 Hermes Agent 的關鍵差異。系統會在任務完成後自動整理流程、生成技能檔案，並在後續類似情境中直接調用與優化。搭配基於 SQLite 與全文檢索（FTS5）的長期記憶機制，使其具備跨會話延續能力，不再每次從零開始。
升級版 OpenClaw：Heremes Agent 有何特別
在部署架構上，Hermes Agent 明確走向「去本地化」。該系統可運行於 VPS、Docker、雲端或 serverless 環境，並透過單一 gateway 串接 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp 等多平台，讓使用者能隨時與代理互動，而任務則在後端持續執行。這種設計使 AI 從「工具」轉向「常駐型數位勞動力」。
模型層面，Hermes 採取完全開放策略，支援包括 OpenAI、OpenRouter（200+ 模型）、GLM、Kimi、MiniMax 等多種推理引擎，甚至可接入自建模型端點。使用者可透過簡單指令切換模型，避免供應商鎖定問題。
Hermes Agent 將複雜任務拆成平行工作流
Hermes Agent 內建超過 40 種工具，涵蓋網頁搜尋、瀏覽器自動化、程式碼執行與多媒體生成，並支援 MCP（Model Context Protocol）擴充。系統同時具備排程能力，允許用自然語言設定定期任務，例如自動生成報告或執行備份。
子代理（sub-agent）機制允許將複雜任務拆分為平行工作流，各自獨立運行，提升效率並降低上下文成本。這使 Hermes 不僅是單一助手，更接近一套可擴展的自動化系統。
目前 Hermes Agent 已在 GitHub 上累積超過 3.9 萬顆星，成為 2026 年最受關注的開源 AI Agent 框架之一。市場普遍將其與 OpenClaw 等工具相比，但相較於依賴人為設計技能的系統，Hermes 更強調代理本身的自我進化能力。
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