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> 作者：RION WU (@rionaifantasy) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-04-13

> 原始來源：https://x.com/rionaifantasy/status/2042969286948589997

## 中文摘要

# 裝了 Hermes Agent 之後，我的 OpenClaw 吃灰了

深夜十二點，我盯著滿屏的紅色報錯，已經折騰了三個小時。

API call failed: AuthenticationError [HTTP 401]

同一行字，出現了不下二十次。

我的第三方 API key 明明是好的，OpenClaw 用著沒有任何問題，但這個剛裝好的 Hermes Agent 就是死活不認。我試了改配置文件、試了環境變數、試了 OpenAI 相容模式，全部失敗。差點就要放棄了。

最後的解法出乎意料地簡單：讓 Claude Code 直接去讀 Hermes 的原始碼，找到硬編碼的那行位址，兩分鐘改掉。問題徹底解決。

那一刻我意識到：這個工具，值得折騰。

以下是我從零到一部署和使用 Hermes Agent 的完整經歷，包括踩過的所有坑，以及我認為最實用的功能和玩法。不管你是用 Windows 還是 Mac，用官方 API 還是第三方中轉，都能找到對應的方案。

## 一、Hermes Agent 是什麼？

先說結論：Hermes Agent 是一個會越用越聰明、還能跨平台找到你的 AI Agent。

它由 Nous Research 在 2026 年 2 月發布，開源，MIT 協議，程式碼託管在 GitHub。Nous Research 是做模型的團隊，他們訓練的 Hermes 系列模型在開源社群很有名。Hermes Agent 可以理解為他們把自己的模型研究成果落地到了一個實用的 Agent 工具上。

和你現在用的那些 AI 工具最本質的區別只有一句話：普通 AI 聊完就忘，Hermes 永遠記得你。

你每次打開 ChatGPT 或 Claude 網頁版，都要重新介紹自己，重新解釋背景，重新把上次的結論再說一遍。Hermes 不一樣。它把你們所有的對話存在本地資料庫裡，下次打開，它知道你是誰，知道你在做什麼專案，知道你上次卡在哪裡。

而且它不只是記住——它還會從你們的互動裡自動生成可複用的「Skill」，下次遇到類似的任務直接呼叫，不需要你重新解釋。用得越久，它就越順手。

## 二、Hermes Agent 由什麼組成？

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1776043731414-iaHFoU9CAaoAAZsAwjpg.jpg)

理解 Hermes 的結構，能幫你用起來更順。它整體上分四層：

模型層是底座。Hermes 本身不是一個模型，它是一個框架，可以對接任何模型——Anthropic 的 Claude、OpenAI、Google 的 Gemini、本地運行的開源模型全都支援，透過 OpenRouter 還能一個 Key 呼叫 200+ 個模型。

記憶層是 Hermes 最核心的差異化能力。它用 SQLite 資料庫儲存所有對話歷史，支援全文搜尋，可以回溯幾週前的對話。同時它還維護兩個關鍵文件：MEMORY.md（記錄你的專案資訊、環境設定、重要結論）和 USER.md（記錄你的偏好、工作風格、溝通習慣）。每次啟動會話，這兩個文件會被注入到系統 Prompt 裡，讓 Hermes 一開口就在狀態裡。

Skills 層是它的技能庫。安裝完成後自帶 74 個內建 Skill，覆蓋從網頁搜尋到 YouTube 內容提取、從 GitHub 工作流到 X 平台操作的方方面面。更關鍵的是，Hermes 在完成複雜任務後會自動把解決思路生成新的 Skill 存下來，下次遇到類似問題直接複用。

Gateway 層是 Hermes 的觸手。透過一個 Gateway 進程，它同時接入 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email 等 14 個以上的平台。你在手機 Telegram 上發指令，它在電腦後台執行，結果推回你的手機。你關了 Telegram，換到 Discord，對話記錄和上下文原封不動，接著來。

## 三、Hermes 有哪些核心特點？

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1776043731411-iaHFoUwR7akAIVoZBjpg.jpg)

特點一：自我學習閉環

OpenClaw 的 Skill 需要你手動寫、手動安裝、手動維護。Hermes 不一樣——它做完一個複雜任務之後，會自動評估「這個方法有沒有值得保存的地方」，然後生成一個結構化的 Skill 文件存起來。下次遇到類似情境，它會自動檢索並呼叫。你什麼都不用做，它自己在進化。

據官方資料，重複任務做 10-20 次之後，執行效率會提升 2-3 倍。用得越久越省力，這是和 OpenClaw 最本質的區別。

特點二：跨會話永久記憶

關掉再開，它還認識你。這是 OpenClaw 完全沒有的能力。OpenClaw 每次會話都是第一次見面，Hermes 是你越用越熟的老朋友。

特點三：多平台無縫切換

同一個 Agent，同一段對話記錄，可以在 Telegram、Discord、終端之間隨意切換。你早上在手機上交代任務，下午在電腦終端看進度，晚上在 Telegram 收報告，上下文全程連貫。

特點四：多任務上下文隔離

這一點很多人不知道，但實際上很重要。當 Hermes 處理複雜任務時，它會把子任務派給獨立的 SubAgent 運行，每個 SubAgent 有自己獨立的上下文，主對話不被污染。而 OpenClaw 所有任務共用一個上下文，跑多個任務容易互相干擾、上下文越來越長越來越貴。

## 四、Hermes vs OpenClaw，到底有什麼區別？

用了一段時間兩個工具之後，我覺得最準確的定義是：

OpenClaw 是一個被你編排的系統，Hermes 是一個會自己成長的夥伴。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1776043731546-diaHFoJb0makAAu5Gpng.png)

OpenClaw 並沒有被替代，它在編排複雜工作流、接入各種開發工具方面依然很強。我現在兩個都在跑，分工很清晰：OpenClaw 做程式撰寫相關的任務，Hermes 做需要記憶和自動化的場景。兩個 bot 在 Telegram 裡各佔一個視窗，互不干擾。

## 五、Hermes 能用來做什麼？

說幾個真實的使用場景，包括我自己的和社群裡看到的：

每日早報自動化

這是我目前最常用的功能。讓 Hermes 每天早上定時搜尋 AI 圈的最新動態，整理成結構化的早報，自動推送到 Telegram。用自然語言設定 cron job 就行，比如「每天早上 8 點幫我整理昨天 AI 領域的 5 個重要進展」。整個流程完全不需要你盯著，醒來就能看到。

有人在社群分享，用同樣的方式監控 Reddit 和 X 上的開源 AI 話題熱度，配置大概花了一個小時，之後就全自動了。

內容素材收集

用 /youtube-content 這個內建 Skill，把 YouTube 影片連結發給 Hermes，它會自動抓取字幕，幫你整理成章節摘要、推文素材或者部落格草稿。做 AI 內容的人每天要看大量影片，這個功能可以大幅減少資訊處理時間。

用 /blogwatcher 可以監控競品部落格和 RSS 訂閱源，有新內容自動推送給你，不用手動刷了。

X 平台操作

內建的 /xitter Skill 可以直接從 Telegram 操控 X 帳號——發推、搜推文、讀時間線、點讚轉發，需要配置 X 的 API credentials，但配好之後可以直接在 Telegram 裡管理 X，對自媒體人來說效率很高。

程式撰寫記憶夥伴

配合 Claude Code 一起用。Claude Code 本身沒有跨會話記憶，每次開新會話都要重新交代背景。讓 Hermes 記住你的專案架構、命名規範、部署流程，然後在需要時把這些資訊餵給 Claude Code，相當於給 Claude Code 加了一個長期記憶層。

個人知識管理

讓 Hermes 幫你整理會議記錄、追蹤待辦事項、管理專案進度。因為有跨會話記憶，它能真正做到「持續追蹤」，而不是每次都要你重新同步進度。

## 六、如何部署 Hermes Agent

Windows 系統（需要 WSL2）

Hermes 不支援原生 Windows，必須透過 WSL2（Windows 的 Linux 子系統）來運行。另外值得一提的是，最新版本（v0.8.0，2026 年 4 月 8 日發布）已經支援 Android 系統透過 Termux 運行，手機黨也能玩了。如果你已經在用 OpenClaw，那你的 WSL2 環境應該已經配好了，可以直接跳到安裝步驟。

前置檢查

打開 WSL 終端，確認 git 已安裝：

```
git --version
```

如果沒有，先安裝：

```
sudo apt install git -y
```

一行命令安裝

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

安裝腳本會自動幫你裝好 Python 3.11、uv 包管理器、所有依賴，以及 74 個內建 Skills。整個過程大概 5-10 分鐘，期間會有幾個互動問題：

- 問你要不要安裝 ripgrep 和 ffmpeg：選 Y，以後用得到

- 安裝完成後自動進入 Setup 嚮導

Setup 嚮導的關鍵步驟

安裝完成後會自動啟動 Setup 嚮導，幾個重要節點：

1. 如果你有 OpenClaw，它會偵測到 ~/.openclaw 目錄，問你要不要遷移配置。選 Y，你的 Telegram token、記憶文件、Skills 設定會一併匯入。

1. 選擇模型提供商。這裡先往下看第七章，API Key 配置有坑要避。

1. 問你要不要安裝 gateway 為系統服務（systemd）：在 WSL 裡直接選 Skip 或 User service。WSL 的 systemd 支援不穩定，很多人在這裡報錯。不用 systemd，後面有更穩定的啟動方式。

macOS 系統

Mac 使用者不需要 WSL，直接在終端裡運行就行。

前置檢查

打開終端，確認 git 已安裝：

```
git --version
```

沒有的話系統會提示你安裝 Xcode Command Line Tools，按提示裝就行。

安裝命令完全一樣

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

Mac 的安裝流程和 Windows 基本一致，區別是不需要擔心 WSL 的 systemd 問題。M1/M2/M3/M4 晶片完全相容，安裝腳本會自動識別架構。

安裝完成後驗證

```
source ~/.zshrc    # macOS 預設用 zsh
hermes --version
```

看到版本號就說明裝好了。Windows/WSL 使用者用 source ~/.bashrc。

## 七、API Key 配置——我踩的那些坑

這是整個部署過程最容易出問題的地方，我連續踩了三個坑，前後折騰了兩個多小時，在這裡給你們一次性說清楚。

坑一：遷移時配置文件被寫亂

從 OpenClaw 遷移過來的時候，有一個奇怪的 bug：遷移腳本可能把 API key 這一行寫成了一堆亂碼，把讀取配置的命令本身當成值寫進去了。

表現是 Hermes 啟動沒報錯，但呼叫 API 時一直失敗。

正確的修復方式：不要用文字編輯器手動改，直接用命令列覆寫：

```
sed -i '/ANTHROPIC_API_KEY/d' ~/.hermes/.env
echo 'ANTHROPIC_API_KEY=你的key' >> ~/.hermes/.env
```

坑二：第三方 API 中轉的 base URL 問題

如果你用的是第三方 API 中轉服務（價格比官方便宜，很多人在用），會遇到一個很坑的問題：Hermes 的 Anthropic provider 裡，API 位址是硬編碼的，不管你在配置文件裡怎麼設定自訂位址，它都只往官方位址發請求。

我當時試了改 .env 文件、改 config.yaml、用 hermes config set 命令，全部無效。Endpoint 一直顯示官方位址，然後 401 報錯。

正確解法：交給 Claude Code 來處理。

打開 Claude Code，說：

> "Hermes Agent 的 Anthropic provider 的 base URL 被硬編碼了，不讀取 ANTHROPIC_BASE_URL 環境變數。請找到原始碼裡所有硬編碼官方位址的地方，改成讀取環境變數，Hermes 安裝在 /home/你的使用者名稱/.hermes/hermes-agent 目錄。"

Claude Code 會自己找到對應文件，兩分鐘改好，編譯驗證通過。

這是我這次部署裡最重要的一個教訓：遇到配置層面解決不了的問題，直接交給 Claude Code 改原始碼，比自己手動折騰快 10 倍。

坑三：Custom endpoint 走了錯誤的協議

折騰 base URL 的過程中，我還嘗試過把 Hermes 切換到「Custom OpenAI-compatible endpoint」模式。這條路走不通——如果你的中轉服務走的是 Anthropic 原生協議，切到 OpenAI 相容模式之後完全沒有回應，bot 收到訊息但永遠不回覆。

如果你的中轉服務走的是 Anthropic 協議，就必須用 Anthropic provider，不能用 Custom endpoint。

雙 Key 方案：用對模型做對事

配置好之後，我建議配置兩個 API Key，分別對應不同的使用場景。

第一個是你主要使用的 API Key，對接 Claude Sonnet 4.6，用於日常對話、內容創作、複雜推理這些需要模型品質的場景。

第二個是 OpenRouter Key。註冊免費，支援 200+ 模型。配置方法：

```
hermes config set OPENROUTER_API_KEY 你的key
```

配好之後，把自動化任務——比如每日早報的 cron job——切換到用 Claude Haiku 4.5 運行。早報這種事本質是搜尋+整理，用 Haiku 完全夠用，速度還更快。複雜推理和內容創作繼續走 Sonnet。

核心邏輯不是省錢，而是用對的模型做對的事——把每個模型放在最適合它的場景裡，整體效率和效果都更好。

值得一提的是，這裡也有個小坑：我最開始把早報任務配成用 Gemini Flash 來跑，結果發現效果很差，最終還是換回了 Claude 體系的 Haiku。如果你也想試其他模型，建議先小批量測試一下品質再大規模跑自動化。

## 八、Gateway 啟動——一個被很多人忽略的坑

很多人裝好 Hermes 之後，發現 Telegram bot 沒有反應，反覆重啟都沒用。原因通常是 gateway 啟動方式選錯了。

Hermes 有兩種 gateway 啟動方式，區別很關鍵：

`hermes gateway start` 是後台服務模式，依賴 systemd 管理進程，理論上開機自動運行、崩了自動重啟。但 WSL 的 systemd 支援很不穩定，這個命令在 WSL 環境下經常報錯，即使沒報錯 bot 也容易莫名掉線。

`hermes gateway run` 是前台直接運行，不依賴 systemd，在終端視窗裡跑。看起來沒那麼「優雅」，但實際上在 WSL 裡反而更可靠。

WSL 使用者的正確姿勢：用 `hermes gateway run`。

```
hermes gateway run
```

這個命令會佔用一個終端視窗，但 bot 不會莫名其妙斷線。如果你想讓它在後台跑又不佔視窗，可以用：

```
nohup hermes gateway run > ~/.hermes/gateway.log 2>&1 &
```

Mac 使用者因為不依賴 WSL，systemd 問題基本不存在，兩種方式都可以用。

記得設定 home channel

Gateway 跑起來之後，在 Telegram 裡找到你的 bot，發送：

`/sethome`

這一步很多人跳過了，然後發現定時任務沒有推送。`/sethome` 是告訴 Hermes「這裡是我的主頻道」，所有主動推送、cron job 結果、跨平台訊息都會發到這裡。不設的話，Hermes 不知道往哪發。

## 九、基礎必備功能速覽

裝好之後，這幾個功能優先上手：

`/help` 查看所有可用命令，74 個 Skill 全部列出來，每個都有說明。第一次裝好建議先過一遍，知道有什麼能用。

`/skills` 查看當前已安裝的 Skill 列表，可以搜尋、安裝新 Skill、查看詳情。

`/cron` 管理定時任務。用自然語言描述你想定時做什麼，Hermes 幫你設定。比如「每天早上 8 點整理 AI 熱點發給我」，就這麼一句話，任務建好了。

`hermes model` 在終端裡切換模型，不用進入 chat 介面。可以全域切換，也可以只影響當前會話。

`hermes update` 更新到最新版本。Hermes 更新很頻繁，建議定期跑一下。

`/youtube-content` 把 YouTube 連結發過來，自動提取字幕，轉成你想要的格式（摘要/推文/部落格草稿）。

`/blogwatcher` 監控 RSS 和部落格，有更新自動推送。

`/xitter` X/Twitter 操作，需要先配置 X API credentials。

## 十、注意事項匯總

- **Windows 必須用 WSL2。** Hermes 官方不支援 Windows 原生環境，必須在 WSL2 裡跑。如果你在用 OpenClaw，你的 WSL2 環境應該已經配好了。
- **systemd 安裝失敗是正常的。** 安裝嚮導裡選 systemd 服務經常在 WSL 裡失敗，不用慌，用 `hermes gateway run` 替代就行，反而更穩定。
- **兩個 Agent 的 Telegram Bot token 不能共用。** OpenClaw 和 Hermes 必須各用各的 bot，在 BotFather 裡分別建，各自有獨立的 token。共用同一個 token 兩個進程都沒法正常工作。
- **第三方 API 中轉要確認支援的協議類型。** 不同中轉服務支援的協議可能不同，Hermes 的 Anthropic provider 走 Anthropic 原生協議，如果你的中轉服務只支援 OpenAI 格式會有相容性問題。
- **遇到配置問題，優先交給 Claude Code 解決。** 很多深層的配置問題手動折騰效率極低，Claude Code 可以直接讀原始碼定位問題，往往幾分鐘就搞定。
- **偶爾 503 是正常的。** 用第三方 API 中轉偶爾會遇到「No available accounts」的 503 錯誤，等幾分鐘再試通常就好了，不是你的配置問題。
- **定期 `hermes update`。** Hermes 更新頻繁，底欄會顯示你落後了幾個 commit，看到了就順手更新。
- **新模型要先測品質再跑自動化。** 不同模型在不同任務上的表現差異很大，新配置的模型先手動測幾次，確認品質達標再交給 cron job 全自動跑。

## 結語

從零到完整跑起來，我大概花了兩個晚上，其中大部分時間都在折騰 API Key 配置。如果你按照這篇文章的步驟來，避開我踩過的坑，一個下午應該就夠了。

Hermes Agent 從 2 月發布到現在不過兩個月，GitHub 已經突破 5 萬星，社群增速極快，v0.8.0 剛在 4 月 8 日發布，更新節奏非常快。文件還有不完善的地方，但發展勢頭非常猛。但它的核心架構是對的——一個會越用越聰明、有真正記憶的 Agent，是 AI 工具發展的正確方向。

OpenClaw 幫我們習慣了「AI Agent 是什麼感覺」，Hermes 在探索的是「AI Agent 能成長到什麼程度」。現在入場，剛好能見證它最有意思的那段成長期。

如果你在部署過程中遇到了我沒提到的坑，歡迎評論區留言，我們一起填。

## 標籤

Claude Code, Agent, CLI, 開源專案, Anthropic, Claude, OpenClaw, Hermes Agent