學習如何安裝 Hermes Agent：從官網或 GitHub 複製一行指令，貼到終端機執行（適用 macOS/Linux，Windows 需 WSL2）。安裝腳本會自動檢查環境，接著進行快速設定，選擇 AI 供應商、模型與聊天軟體。完成後輸入 hermes 即可開始對話。
https://hermes-agent.nousresearch.com/
Hermes Agent Github :
https://github.com/nousresearch/hermes-agent
由開發團隊 Nous Research 於 2026 年 2 月推出的 Hermes Agent，是一個定位為「與你一同成長的 AI 代理人」（the agent that grows with you）的開源自主 AI 智慧體。它內建獨特的學習閉環（Learning Loop），能從每次任務執行中自動提煉經驗、優化流程，真正做到越用越聰明。
🧠 核心特色：讓 AI 真正「與你一同成長」
- 自動學習與技能提取：Hermes Agent 的核心是其「學習迴圈」。每次完成任務後，它會自動將成功的解決模式提煉成一張可重複使用的「技能卡」（Skill），下次遇到類似任務時就能直接調用，無需從頭開始，並且能根據反饋持續優化這些技能。
- 持久化跨對話記憶：它擁有跨會話的持久記憶系統，能記住你的溝通偏好、專案習慣，甚至是決策模式。例如，它會記住你喜歡表格還是條列式摘要，往後便不再重複詢問。
- 高度部署與模型自由：Hermes Agent 採用 MIT 開源授權，可自由部署在 Linux、macOS、WSL2 或 Docker 環境中。它不綁定任何單一 AI 模型，能一鍵切換 OpenAI、Anthropic 等超過 200 種大語言模型。
- 廣泛的平台整合：你可以透過 Telegram、Discord、Slack 等十多種通訊軟體與它互動，也支援原生微信和飛書。
⚖️ 對比 OpenClaw：「深度進化」vs.「廣度整合」
目前在開源 AI 代理領域，最常與 Hermes Agent 相提並論的是 OpenClaw（被暱稱為「龍蝦」）。兩者並非優劣之爭，而是定位上的差異：
- 設計核心：Hermes Agent 以 「學習優先」 為核心，著重 「做同一件事，越做越好」；OpenClaw 則以 「閘道優先」 為核心，強調 「接觸面越廣越好」。
- 學習與記憶：Hermes Agent 內建完整學習迴圈，能自動萃取並優化技能，實現自我成長；OpenClaw 無內建學習機制，依賴靜態設定，行為穩定但不會自動進步。
- 適合場景：Hermes Agent 非常適合長期運行、需要 AI 深度學習個人習慣的重複性任務；而 OpenClaw 則適合需要開箱即用、一次性任務或串接多個工具的場景。
- 架構理念：Hermes Agent 採用 單一代理框架，讓一個強大的 AI 大腦解決問題；OpenClaw 則可能堆疊多個子代理來完成任務。
🚀 快速入門
你可以用一行指令進行安裝：
bash
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
安裝後執行 hermes setup 進行配置，之後就能開始體驗這個能與你一同成長的 AI 助理了。
總而言之，如果你希望擁有一個能記住你的習慣、從經驗中學習、並在你指定的伺服器上穩定運行的 AI 夥伴，Hermes Agent 非常值得你投入時間探索。
