Hermes Agent 完全入门指南：搭建有记忆的 24 小时 AI 数字员工（2026 保姆级教程）

什么是 Hermes Agent？

如果 ChatGPT 是一个「对话工具」，那 Hermes Agent 就是一个「数字员工」。

它不只能聊天。它能 24 小时不间断地运行在你的电脑或服务器上，帮你写代码、测试程序、管理服务器、定时生成报告、甚至自己学习怎么把工作做得更好。最关键的是——它会记住跟你有关的一切，越用越懂你。

Hermes Agent 由 Nous Research 开发，是目前唯一内置「自我学习循环」的 AI Agent——它会从经验中自动创建技能，使用中持续改进，主动记忆知识，搜索自己的历史对话，并逐步建立对你越来越深入的了解。

GitHub 星标数超过 11 万，MIT 开源协议。

它和 ChatGPT 有什么区别？

适合谁？

• 想要一个能「主动干活」而不只是聊天的 AI 的开发者
• 需要自动化运维、监控、报告的技术团队
• 对数据隐私有要求，希望数据完全自己控制的个人或企业
• 想从 OpenClaw 迁移到功能更强的 Agent 的进阶用户
• 对 AI Agent 技术感兴趣的研究者和学习者

你需要准备什么？

1. 一台电脑或 VPS 服务器

• Linux：完全支持（Ubuntu/Debian/CentOS 等）
• macOS：完全支持
• Windows：不支持原生 Windows，需要先安装 WSL2
• Android：通过 Termux 支持

💡 什么是 VPS？就是一台云服务器，每月几美元，24 小时运行。推荐用 5 美元/月的入门配置就够用。

2. Python 3.11+

Hermes Agent 基于 Python，需要 Python 3.11 或更高版本。

检查是否已安装：

python3 --version

如果显示 Python 3.11.x 或更高，就可以。

3. 一个 AI 模型的 API Key

和 OpenClaw 一样，你需要一个模型提供商的 API Key。

💡 最低要求：模型上下文至少 64K tokens。大多数主流模型（Claude、GPT-4、Gemini、Qwen、DeepSeek）都满足。

安装 Hermes Agent（保姆级步骤）

一键安装（推荐）

打开终端，粘贴这一行命令：

Linux / macOS / WSL2 / Android (Termux)：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

安装脚本会自动处理平台相关的所有配置。

Windows 用户注意： 不支持原生 Windows。请先安装 WSL2：

wsl --install

重启电脑后打开 Ubuntu 终端，运行上面的安装命令。

Android 用户注意： 通过 Termux 安装，有专门指南。在 Termux 中 Hermes 会安装精简版，因为完整的语音依赖在 Android 上不兼容。

安装完成后

重新加载你的 shell 配置：

source ~/.bashrc
# 如果你用 zsh：
# source ~/.zshrc

验证安装

hermes --version

如果显示版本号，说明安装成功。

首次配置

运行安装向导

hermes setup

向导会引导你完成以下配置：

第 1 步：选择 AI 提供商

向导会问你要用哪个 AI 提供商：

hermes model

用方向键选择，按回车确认。推荐新手选择 Nous Portal 或 OpenRouter（最省事）。

常见情况：

第 2 步：输入 API Key

把你的 API Key 粘贴进去。

⚠️ Key 会保存在 ~/.hermes/.env 文件里，不会出现在聊天记录中。

第 3 步：选择执行后端

? Choose execution backend:
  ❯ Docker (recommended - isolated sandbox)
    Local (run directly on your system)

推荐选 Docker，这样 AI 执行的代码在隔离容器里运行，不会影响你的主系统。

如果没有安装 Docker，选 Local 也可以，但要注意安全。

第 4 步：保存配置

Hermes 会把配置保存在两个地方：

• 密钥和 Token → ~/.hermes/.env
• 普通设置 → ~/.hermes/config.yaml

开始你的第一次对话

hermes

或者使用更现代的 TUI 界面（推荐）：

hermes --tui

你会看到一个欢迎界面，显示当前使用的模型、可用工具和技能。

试试问它一些具体的问题：

帮我用 5 个要点总结当前目录的项目结构，告诉我主入口文件是哪个。

查看我的当前目录，告诉我看起来哪个是主项目文件。

帮我设置一个干净的 GitHub PR 工作流。

成功的标志：

• 横幅显示了你的模型/提供商
• Hermes 正常回复，没有报错
• 如果需要，它能使用工具（终端、文件读取、网络搜索）
• 对话能持续多轮

连接 Telegram（手机也能用）

Hermes 最强大的功能之一就是可以连接到你的聊天工具，这样你随时随地都能指挥你的 AI 助手。

第 1 步：创建 Telegram 机器人

1. 打开 Telegram，搜索 @BotFather
2. 发送 /newbot
3. 按提示操作，保存 BotFather 给你的 Token

第 2 步：配置 Hermes

hermes gateway add telegram --token 你的_BOT_TOKEN

第 3 步：启动网关

hermes gateway start

搞定！现在打开 Telegram，给你的机器人发消息，Hermes 就会回复你。

💡 终端里的对话和手机上的对话是同步的。你在电脑上开始的任务，可以在手机上继续。

连接其他平台

Hermes 支持多个聊天平台：

所有平台共享同一个对话上下文——在一个平台开始的话题，换个平台继续聊也完全无缝。

常用命令速查表

启动和管理

聊天内斜杠命令

核心功能详解

🧠 自我学习记忆系统

Hermes 最大的特色。它有三个层次的记忆：

1. 会话记忆：当前对话的上下文
2. FTS5 搜索记忆：可以搜索所有历史对话（SQLite 全文搜索）
3. 技能记忆：完成复杂任务后自动创建可复用的技能

举例：你让它帮你配一次 Nginx，它会自动学会怎么配，下次你说「配 Nginx」它直接用之前学的方法。

⏱️ 定时自动化（Cron）

用自然语言设置定时任务：

每天早上 9 点检查生产环境错误日志，把摘要发到我的 Telegram

Hermes 会自动设置好，每天准时执行。

⚡ 子代理并行

Hermes 可以同时派出多个「小助手」并行工作：

• 同时搜索多个数据源
• 同时写代码和写测试
• 同时处理多个独立任务

🔌 插件系统

把 Python 文件丢到 ~/.hermes/plugins/ 目录就能扩展功能。

🔧 40+ 内置工具

包括终端执行、文件操作、浏览器自动化、网络搜索、代码执行、MCP 协议支持等等。

从 OpenClaw 迁移（如果你之前用 OpenClaw）

Hermes 支持一键从 OpenClaw 导入所有数据：

# 交互式迁移（完整预设）
hermes claw migrate

# 预览会迁移什么（不实际执行）
hermes claw migrate --dry-run

# 只迁移用户数据（不迁移密钥）
hermes claw migrate --preset user-data

# 覆盖已有冲突
hermes claw migrate --overwrite

会迁移的内容：

• SOUL.md（人格文件）
• 记忆（MEMORY.md 和 USER.md）
• 技能（Skills）
• 命令白名单
• 消息平台设置
• API Keys
• TTS 资源
• 工作空间指令

目录结构说明

安装后，Hermes 的一切都在 ~/.hermes/ 目录下：

~/.hermes/
├── config.yaml          # 核心配置文件
├── .env                 # API Keys 和密钥
├── memory/              # SQLite 记忆数据库
├── skills/              # 自动生成和下载的技能
├── plugins/             # 自定义工具插件
├── logs/                # 结构化日志
└── cron/                # 定时任务

💡 想迁移到另一台机器？只需把整个 ~/.hermes/ 文件夹复制过去就行。

常见问题排查

Q: 安装后 hermes 命令找不到

source ~/.bashrc
# 或
source ~/.zshrc

如果还不行，检查 ~/.local/bin/ 是否在 PATH 里：

echo $PATH | grep -o "$HOME/.local/bin"

没有的话加上：

echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Q: 模型加载失败或上下文不足

确保你的模型至少支持 64K tokens 上下文。本地模型需要设置：

# llama.cpp
--ctx-size 65536

# Ollama
ollama run model_name  # 默认 128K 通常够用

Q: Docker 未安装怎么办

可以选 local 后端，但代码会直接在你的系统里执行。建议还是装 Docker：

# Ubuntu/Debian
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
sudo usermod -aG docker $USER
# 重新登录生效

Q: 网关连接不上 Telegram

1. 检查 Bot Token 是否正确
2. 检查网络是否能访问 Telegram API
3. 运行 hermes doctor 诊断

Q: 怎么更新

hermes update

安全注意事项

• 永远不要把 API Key 分享给任何人
• 推荐使用 Docker 后端，避免 AI 直接操作你的系统
• 只有你能控制机器人的消息访问（通过 User ID 过滤）
• 定时任务和子代理都在隔离环境中运行
• 完整安全文档：https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/security

推荐下一步

1. 安装技能 — hermes skills 或 https://agentskills.io
2. 设置定时任务 — 让助手每天自动帮你做重复工作
3. 自定义人格 — 编辑 SOUL.md 定义助手的性格
4. 安装 MCP 插件 — 连接更多外部工具和数据源
5. 尝试子代理 — 让多个 AI 同时帮你干活

参考链接

• 官方文档：https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
• 快速开始：https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/getting-started/quickstart
• GitHub 仓库：https://github.com/NousResearch/hermes-agent
• 轻量安装器：https://github.com/nousresearch-hermes-agent/hermes-agent
• Skills Hub：https://agentskills.io
• Discord 社区：https://discord.gg/NousResearch
• CLI 参考：https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/reference/cli-commands