# 受够了openclaw的失忆，我本周爱上了Hermes agent

> 大多数人以为 Hermes 只是一个 AI 聊天框架。但它实际上是一个可**长期运行**、**多角色协作**、**多入口接入**的 Agent Runtime，已经非常接近真正意义上的 **AI Operating System**。

Hermes Agent 在不到三个月内突破 14 万 GitHub Star，并根据 OpenRouter 的数据成为目前全球使用量最大的 Agent。
在折腾了2个月，`受够了openclaw的失忆后`，**我**尝试用业界火热的爱马仕agent，效果居然出奇的好，因此写下这篇安利Hermes的文章。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3672111/4a69af419618e12c5fa4210124e6f948.png)

`关键词`： #openclaw #Hermes
`能力标签`： 多Agent协作 · 长期记忆隔离 · 子代理并行 · 多用户隔离 · 任务编排 · Agent Runtime

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3672111/9763a61d4f8b92a4b860bd9ae130bd5d.png)


# **为什么这么火？三个根本原因：**

## **1. 解决了 Agent 领域最痛的问题——失忆**

Hermes 要解决的正是这个问题，不是用 prompt 技巧，而是在架构层面内置了一个**闭环学习机制**——运行时间越长，它就越了解你。

## **2. 自我进化的技能系统**

Hermes 有四个核心差异化能力，其中最突出的是"自进化技能"——它会**自己编写并优化 skill 文档**。 每当 Hermes 解决一个困难问题，它就会写下一份可复用的 skill 文档，之后永远不会忘记这个解法。这些 skill 可搜索、可共享，并兼容 agentskills.io 开放标准。

## **3. 真正开源、极低门槛、隐私友好**

Hermes 由 Nous Research 开发，MIT 协议开源，支持 Linux / macOS / WSL2，`一行 curl 命令自动完成所有安装`，无需手动配置。所有数据留在本地，没有遥测，没有追踪，没有云锁定。 

Hermes 火在**时机对**（大家都被"失忆 Agent"折磨够了）+ **架构真不同**（持久记忆 + 自我进化）+ **开源免费好上手**，三者叠加，引爆了社区。

理解 Hermes 的关键，在于它的多 Agent 能力并非简单的"多开几个窗口"，而是由**三个相互独立又可组合的层次**构成的完整体系。

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# 三层 Agent 体系

从`长期状态管理到动态任务并行，再到多用户隔离，形成完整的 Runtime 能力栈`。

| 层次 | 名称 | 核心能力 |
|------|------|----------|
| 第一层 | 多 Profile 长期 Agent | 独立记忆、独立配置、独立工具状态 |
| 第二层 | 子代理并行（Subagents） | 任务拆解、并发执行、多模型协作 |
| 第三层 | 多用户 Session 隔离 | Per-user Context、会话状态独立 |

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3672111/c810212787b49a1ea6972a752d7180aa.png)

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## 第一层：多个长期 Agent（Profile）

`Profile 机制是 Hermes` 最实用、上手成本最低的多 Agent 方式。你可以把它理解为：在同一台机器里运行**多个真正隔离的长期 AI Worker**，而不是简单地用不同 Prompt 扮演不同角色。

最大的区别在于：**记忆是隔离的**。`coder` 不会记住 `research` 的聊天历史，`ops` 不会污染 `coder` 的上下文。这是绝大多数 Agent 框架做不到的事情——它们所谓的"多 Agent"，本质上只是同一个上下文池里的角色扮演。

### 三个典型 Agent 示例

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3672111/dc467b32773f51b02e115ac976bec519.png)


**coder**
- 写代码 / PR Review
- 自动修 Bug
- MCP 开发工具链
- 代码库长期上下文

**ops**
- VPS / Docker 运维
- Kubernetes 管理
- 日志巡检 & 告警
- 定时任务编排

**research**
- 网页检索 & 摘要
- 市场研究
- 新闻追踪
- 报告生成

### 创建与切换

```bash
# 创建多个长期 Agent
hermes profile create coder
hermes profile create ops
hermes profile create research

# 查看所有 Agent
hermes profile list

# 切换到指定 Agent
hermes -p coder
hermes -p ops
```

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## 第二层：子代理并行（Subagents）

这是 Hermes 开始真正像 Agent Runtime 的地方。在一次任务中，主 Agent 可以**自动拆解目标**，`动态拉起多个隔离子 Agent 并发执行`，最后统一汇总结果。

这不是简单的多线程，而是具备**认知分工能力的并行**——每个子代理有自己的工具调用权限和上下文，互不干扰。

### 并行任务示例

> 任务："分析英伟达、AMD、台积电财报，给出 AI 算力产业链结论"

```
主 Agent（规划 · 汇总 · 结论）
    ├── 子 Agent A：英伟达财报分析
    ├── 子 Agent B：AMD 财报分析
    └── 子 Agent C：台积电产业链分析
              ↓
    并发完成 · 统一汇总 · 输出最终报告
```

### 进阶：模型分层部署，大幅降低成本

`子任务和最终决策可以使用不同量级的模型`，在保证质量的同时显著降低成本。

| 层次 | 职责 | 推荐模型 |
|------|------|----------|
| 子任务层（低成本） | 检索 / 摘要 / 分类 | GLM、Kimi、MiniMax |
| 决策层（高质量） | 推理 / 汇总 / 长链决策 | GPT-5、Claude、DeepSeek R1 |

---

## 第三层：多用户 Session 隔离

对于`需要多人共用同一 Hermes 实例的场景，Session 隔离至关重要`。只需一行配置：

```yaml
# hermes.config.yaml
group_sessions_per_user: true
```

开启后，不同用户各自拥有**独立的上下文、记忆和会话状态**。这解决了共享 Agent 系统最常见的三个问题：

- 用户之间上下文串线
- 历史记忆污染
- 长期状态错乱

在团队协作或 SaaS 产品场景下，这一层的价值不可忽视。

---

## 三种推荐架构

选择的核心标准是：你更需要**协作效率**，还是**隔离稳定性**？

| 架构 | 结构 | 适合场景 | 隔离性 | 协作性 |
|------|------|----------|--------|--------|
| **主 Agent + 多 Profile**（推荐） | Router 分发给子 Profile | AI 团队协作、任务分工 | ✅ 高 | ✅ 高 |
| 完全独立多 Agent | 各 Profile 完全独立运行 | 权限严格隔离、稳定优先 | ✅ 极高 | ❌ 低 |
| Hermes + OpenClaw 共存 | OpenClaw 轻量 CLI + Hermes 长期运行 | 高级用户、生产环境 | ✅ 高 | ✅ 高 |

### 关于架构三：Hermes + OpenClaw 共存

**OpenClaw 保持轻量**，负责本地 CLI 快速执行；**Hermes 负责长期在线**、自动化任务和多 Agent 编排。两套系统定位不同，互不冲突，组合后覆盖从快速迭代到长期运行的全场景。

---

## Hermes 最厉害的地方

不是"支持很多模型"，也不是配置灵活——而是它已经具备了 **AI 基础设施的雏形**。当`多 Agent、多入口、长期记忆、子代理、任务编排`这些能力组合在一起，Hermes 已经不是一个聊天工具，而是一个正在成形的 **AI Operating System**。

### 核心差异总结

> 大多数框架的"多 Agent" = 同一个上下文池 + 不同 Prompt。
>
> Hermes 的多 Agent = 真正隔离的长期状态 + 可编排的并发执行 + 多用户独立会话。
>
> 这是质的不同，不是量的差距。



大多数人以为 Hermes 只是一个 AI 聊天框架。但它实际上是一个可长期运行、多角色协作、多入口接入的 Agent Runtime，已经非常接近真正意义上的 AI Operating System。

受够了openclaw的失忆，我本周爱上了Hermes agent

人工智能

开发工具

职业发展

HermesAgent作为全球使用量最大的AgentRuntime，解决了AI领域最痛的失忆问题，通过内置闭环学习机制实现长期记忆隔离。其多Agent能力支持多角色协作、子代理并行与多用户隔离，具备自进化技能系统，可自主编写优化skill文档。作为MIT协议开源项目，Hermes一行命令即可安装，数据完全本地化，无需配置，已成为接近AIOperatingSystem的Agent基础设施。

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