从 OpenClaw 切到 Hermes：一篇面向 AI Agent 日常使用的 Hermes 实战教程
最近我把自己的 AI Agent 工作流从 OpenClaw 切到了 Hermes。切换之后最大的感受是：OpenClaw 更像一个 Agent 控制台，而 Hermes 更像一个会越用越顺手的个人自动化运行时。
如果你之前用 OpenClaw 的重点是多渠道接入、Agent 编排、团队协作，那么 Hermes 一开始可能会显得更“轻”。但如果你的核心需求是：每天让 Agent 帮你处理重复任务、跑命令、查资料、写代码、做总结、记住上下文、沉淀技能，那么 Hermes 的体验会更贴近个人长期使用。
Hermes Agent 是 Nous Research 推出的自改进型 AI Agent，官方文档把它描述为带有内置学习循环的 Agent：它可以从经验中创建 skills，在使用过程中改进 skills，并通过记忆和历史会话搜索来形成跨会话上下文。(Hermes Agent)
一、Hermes 适合什么人？
我建议把 Hermes 理解成一个「个人 AI 工具执行器」，而不是单纯聊天机器人。
它比较适合这些场景：
-
个人开发者日常工作流
比如读项目、改代码、写脚本、查日志、生成 PR 描述、总结报错原因。 -
长期重复任务自动化
比如每天生成日报、定时检查服务、每周整理资料、定期做项目审计。Hermes 官方 GitHub 页面提到它支持内置 cron scheduler，可以把定时任务投递到不同平台。(GitHub) -
多入口使用 Agent
Hermes 支持 CLI，也支持通过 gateway 连接 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email、Home Assistant、Microsoft Teams 等平台。(Hermes Agent) -
希望 Agent 越用越懂你
Hermes 的核心卖点不是一次性完成任务，而是通过 memory、skills 和 session search 让长期任务逐渐沉淀成稳定流程。(GitHub)
简单说：
OpenClaw 更适合“管理一组 Agent”；Hermes 更适合“训练一个长期跟随你的 Agent”。
Composio 在 2026 年的一篇对比文章里也给出类似判断：OpenClaw 更像控制平面，适合编排；Hermes 更像自改进运行时，适合重复自动化、轻量记忆和 VPS 后台任务。(Composio)
二、安装 Hermes
Hermes 的安装方式比较直接。
1. Linux / macOS / WSL2 / Termux
如果只需要命令行版本：
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
如果希望同时安装 Desktop：
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh --include-desktop | bash
安装完成后重新加载 shell：
source ~/.bashrc
# 或
source ~/.zshrc
这些命令来自 Hermes 官方 Quickstart。(Hermes Agent)
2. Windows 原生安装
PowerShell 中执行：
iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)
官方也提供 Windows 原生安装方式。(Hermes Agent)
三、第一次配置：先让一个普通聊天跑通
这是我从 OpenClaw 迁移后踩过的第一个坑：不要一上来就配 gateway、cron、skills、MCP、Open WebUI。
Hermes 官方 Quickstart 也强调：如果一个普通聊天都跑不通，不要继续叠加更多功能。先保证基础对话稳定，再加 gateway、cron、skills、voice 或 routing。(Hermes Agent)
推荐顺序：
hermes setup
或者如果你想走 Nous Portal：
hermes setup --portal
官方文档提到，hermes setup --portal 会通过一次 OAuth 配置模型和 Tool Gateway，包括 web search、image generation、TTS、browser 等工具。(Hermes Agent)
也可以单独选择模型：
hermes model
Hermes 支持很多模型提供商，包括 Nous Portal、OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Kimi、Qwen、DeepSeek、NVIDIA NIM、Hugging Face、自定义 OpenAI-compatible endpoint 等。(Hermes Agent)
四、模型选择的关键：上下文窗口至少 64K
这是很重要的避坑点。
Hermes 官方文档明确写到：Hermes Agent 要求模型至少有 64,000 tokens 的上下文窗口，否则不足以支撑多步骤工具调用工作流，启动时会被拒绝。(Hermes Agent)
所以你不要只看模型便宜不便宜，还要看：
上下文窗口 >= 64K
工具调用能力稳定
长任务不容易中断
价格能接受
我的建议：
| 使用场景 | 推荐模型策略 |
|---|---|
| 日常聊天、资料整理 | 便宜的大上下文模型 |
| 代码修改、系统排障 | Claude / GPT / Qwen / DeepSeek 等工具调用稳定的模型 |
| 长期自动化任务 | 稳定优先，不要频繁切模型 |
| 本地模型 | 确保 ctx-size 至少 65536 |
如果你用 Ollama、llama.cpp 或本地推理，要特别注意 context size。例如官方文档提到本地模型需要设置到至少 64K，例如 --ctx-size 65536 或 Ollama 的 -c 65536。(Hermes Agent)
五、启动 Hermes：CLI 和 TUI 两种方式
安装和模型配置完成后，可以直接启动：
hermes
更推荐使用 TUI：
hermes --tui
Hermes 官方文档说明，Hermes 提供 classic CLI 和新的 TUI，两者共享 sessions、slash commands 和 config。TUI 支持更现代的终端交互，例如多行输入、modal overlays、鼠标选择和非阻塞输入。(Hermes Agent)
第一次测试时，不要问太虚的问题，直接让它做可验证任务：
检查当前目录，告诉我这个项目的主要入口文件是什么。
或者：
总结这个 repo 的结构，用 5 个 bullet 说明它是怎么启动的。
成功标志：
1. 能正常回复
2. 能读取当前目录
3. 能调用 terminal / file / web 等工具
4. 多轮对话不中断
5. session 可以继续
六、会话恢复：Hermes 的日常使用核心
Hermes 的一个重要使用习惯是会话恢复。
hermes --continue
也可以用短命令：
hermes -c
官方 Quickstart 建议在继续配置高级功能前，先确认 resume 能正常工作，因为这会影响你之后在多机器、多 profile、多平台下的使用体验。(Hermes Agent)
我的建议是：
每个长期项目尽量使用独立目录 + 独立会话，不要把所有任务混在一个 session 里。
比如：
cd ~/projects/my-blog
hermes --tui
然后围绕这个项目持续工作。下次回来：
cd ~/projects/my-blog
hermes --continue
这样 Hermes 更容易保持上下文，不容易把不同项目的任务混淆。
七、常用命令速查
Hermes 官方 Quickstart 给出了一组高频命令。(Hermes Agent)
| 命令 | 用途 |
|---|---|
hermes |
启动聊天 |
hermes --tui |
启动 TUI |
hermes model |
选择模型和 provider |
hermes setup |
全量配置向导 |
hermes tools |
配置工具权限 |
hermes skills |
浏览、安装、管理 skills |
hermes doctor |
诊断配置问题 |
hermes update |
更新 Hermes |
hermes gateway |
启动 messaging gateway |
hermes --continue |
恢复最近会话 |
在对话中输入 / 可以看到 slash command 自动补全。官方文档列出的常见 slash commands 包括 /help、/tools、/model、/personality、/save 等。(Hermes Agent)
八、Hermes 的核心玩法：Skills
如果说 OpenClaw 的重点是「编排」，那么 Hermes 的重点就是「沉淀」。
Hermes 的 skills 本质上是按需加载的 instruction 文档，用来教 Agent 做某类特定任务。官方文档举例：部署 Kubernetes、创建 GitHub PR、微调模型、搜索 GIF 等都可以做成 skill。每个 skill 是一个 SKILL.md，包含名称、描述和步骤。Hermes 只会先读取简短描述，真正需要时才加载完整 skill，因此不会让每次请求都膨胀上下文。(Hermes Agent)
常用命令：
hermes skills browse
搜索 skill：
hermes skills search kubernetes
安装 skill：
hermes skills install openai/skills/k8s
使用 skill：
/k8s deploy the staging manifest
或者：
/k8s
然后让 Hermes 继续问你需要什么。官方文档说明，安装后的 skill 会自动变成 slash command，并且 CLI 和连接的消息平台都能使用。(Hermes Agent)
我的建议：不要一上来安装一堆 skills
更好的方式是：
先高频使用 → 找到重复任务 → 写成 skill → 逐步优化
比如你每天都让 Hermes 帮你做：
检查这个项目有没有未提交代码，生成 changelog，并写一段中文日报。
那就可以沉淀成一个 daily-project-review skill。
一个简单的 skill 可以这样写：
# Daily Project Review## Description
Review the current project, summarize code changes, detect uncommitted files, and generate a Chinese daily report.## Steps
1. Run git status.
2. Inspect recent commits.
3. Check changed files.
4. Summarize what changed.
5. Identify risks or unfinished work.
6. Generate a concise Chinese daily report.
重点不是写得多复杂，而是把你反复说的要求固化下来。
九、Gateway：把 Hermes 接到聊天平台
当 CLI 稳定后，可以启用 gateway：
hermes gateway setup
官方文档显示，Hermes gateway 可以连接 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email、Home Assistant、Microsoft Teams 等平台。(Hermes Agent)
启动 gateway：
hermes gateway
查看状态：
hermes gateway status
我的使用习惯是：
CLI：用于开发、排障、项目级任务
Telegram / Slack：用于随手派活、日报、提醒、轻量查询
服务器上的 gateway：用于长期运行
不要把所有工具权限都开放给所有平台。
比如 Telegram 上可以开 web search、总结、提醒，但不一定要给它完整 terminal 权限。
十、Open WebUI 接入 Hermes
如果你习惯 Web UI，可以把 Hermes 接到 Open WebUI。Open WebUI 官方文档说明，Hermes Agent 暴露 OpenAI-compatible API server，因此可以作为 Open WebUI 的后端 Agent 使用。(Open WebUI)
需要在 Hermes 环境文件里开启 API server：
API_SERVER_ENABLED=true
API_SERVER_KEY=your-secret-key
然后启动：
hermes gateway
Open WebUI 里添加 OpenAI connection：
URL: http://localhost:8642/v1
API Key: 你设置的 API_SERVER_KEY
如果 Open WebUI 跑在 Docker 中，官方文档建议把 localhost 换成：
http://host.docker.internal:8642/v1
Linux Docker 没有 Docker Desktop 时，host.docker.internal 可能默认不可用，可以使用 --add-host=host.docker.internal:host-gateway、host network，或者 Docker bridge IP。(Open WebUI)
Open WebUI 避坑
最常见问题是 URL 少了 /v1。
错误：
http://localhost:8642
正确：
http://localhost:8642/v1
Open WebUI 文档明确提到，连接测试通过但模型不显示时，几乎总是因为缺少 /v1 后缀。(Open WebUI)
可以用下面命令检查：
curl http://localhost:8642/health
正常应该返回类似：
{"status": "ok"}
再检查模型列表：
curl http://localhost:8642/v1/models
十一、工具权限：Hermes 不是越开放越好
Hermes 可以调用 terminal、文件操作、web search、memory、skills 等工具。Open WebUI 文档也提到 Hermes 具备 terminal access、file operations、web search、memory 和 extensible skills。(Open WebUI)
但工具越多，风险越高。
我的建议：
1. 本地开发环境
可以开放：
文件读取
项目目录内写入
terminal
web search
git 相关命令
谨慎开放：
全局文件写入
rm / mv / chmod / chown
生产服务器 SSH
云厂商 API key
2. 服务器环境
推荐使用隔离后端：
hermes config set terminal.backend docker
Hermes 官方 Quickstart 也建议，为了安全，可以让 Agent 在 Docker 容器或远程服务器中运行。(Hermes Agent)
如果你要让 Hermes 操作真实服务器，建议至少做到：
1. 单独创建低权限用户
2. 使用专门目录
3. 配置 sudo 白名单，而不是全量 sudo
4. 所有危险操作前要求确认
5. 关键数据定期备份
十二、从 OpenClaw 迁移到 Hermes 的心智模型变化
我觉得迁移时最大的变化不是命令，而是心智模型。
OpenClaw 的典型心智
我要搭一个 Agent 系统
我要配置多个入口
我要管理多个 Agent
我要编排多个工作流
Hermes 的典型心智
我要训练一个长期助手
我要让它记住我的习惯
我要把重复任务沉淀成 skill
我要让它越来越会做我的事
Composio 的对比文章中也提到，OpenClaw 更适合 control-plane architecture，而 Hermes 更适合 self-learning workflows、lean memory、tool transparency、VPS-friendly background jobs 和 repeated automation。(Composio)
所以迁移时不要照搬 OpenClaw 的用法。
不要一开始就追求「多 Agent + 多平台 + 大编排」。
更推荐从一个稳定的个人 workflow 开始。
十三、我的 Hermes 日常工作流
下面是我现在比较推荐的日常用法。
工作流 1：项目理解
请检查当前目录，说明这个项目的技术栈、主要入口、启动方式和潜在风险。
然后继续追问：
把这个项目整理成 README 的“项目结构”和“本地启动”两节。
工作流 2：代码修改
我要实现一个用户登录失败重试限制。请先阅读相关代码，不要修改，先给我方案。
确认后：
按方案修改代码，并列出你改了哪些文件。
最后：
生成测试建议和 PR 描述。
工作流 3：日志排障
读取 logs/app.log，找出最近 100 行里最可能导致服务异常的错误，并给出修复建议。
工作流 4：日报
检查当前项目今天的 git diff 和 commit，生成一份中文日报，包括完成内容、风险、明日计划。
工作流 5：沉淀 skill
当某个 prompt 用了 3 次以上，就写成 skill。
比如：
把刚才这个日报流程沉淀成一个 skill，以后我输入 /daily-review 就执行。
这才是 Hermes 的真正优势：从 prompt 迁移到 workflow，再从 workflow 迁移到 skill。
十四、常见故障和恢复顺序
Hermes 官方 Quickstart 给了一个很实用的恢复顺序：(Hermes Agent)
hermes doctor
hermes model
hermes setup
hermes sessions list
hermes --continue
hermes gateway status
我建议你记住这个顺序。
问题 1：Hermes 启动了，但回复很奇怪
可能原因：
provider 认证错误
模型选择错误
custom endpoint 配错
上下文窗口不够
处理：
hermes doctor
hermes model
问题 2：gateway 启动了，但平台收不到消息
可能原因：
bot token 错误
allowlist 没配置
gateway 没持续运行
平台权限没开
处理：
hermes gateway status
hermes gateway setup
问题 3：Open WebUI 连接成功但模型不显示
优先检查：
URL 是否包含 /v1
API key 是否一致
gateway 是否正在运行
官方 Open WebUI 文档也强调，连接测试通过但模型不显示时，常见原因是缺少 /v1。(Open WebUI)
问题 4：继续会话失败
检查：
hermes sessions list
hermes --continue
如果你切换过 profile、目录或机器，session 可能不在你以为的位置。官方文档也把 profile 和 session 保存列为 hermes --continue 失败时的检查点。(Hermes Agent)
十五、我的避坑清单
1. 不要一开始就配太复杂
正确顺序：
CLI 跑通 → 模型稳定 → session 正常 → tools 权限 → skills → gateway → cron / WebUI / MCP
2. 不要用小上下文模型
Hermes 要求至少 64K context。便宜但上下文太小的模型会让工具调用和长任务变得不稳定。(Hermes Agent)
3. 不要把 terminal 权限随便暴露给聊天平台
尤其是 Telegram、Discord、Slack 这类入口。
移动端输入方便，但误触和误授权风险也更高。
4. 不要把所有项目混在一个会话里
建议：
一个项目一个目录
一个长期任务一个 session
重要 workflow 沉淀成 skill
5. 不要过早依赖自动化
先手动跑 3 次，确认结果稳定，再交给 cron 或 gateway。
6. 不要频繁切模型
Hermes 可以通过 hermes model 随时切换 provider。(Hermes Agent)
但长期任务最好保持模型稳定，否则输出风格、工具调用习惯和成本都会变。
十六、总结
从 OpenClaw 切到 Hermes，不是简单换一个 AI Agent 工具，而是换一种使用方式。
OpenClaw 更适合：
多 Agent 编排
多渠道控制
团队级工作流
控制平面
Hermes 更适合：
个人长期助手
重复任务自动化
skills 沉淀
记忆和会话延续
VPS 后台任务
我的建议是：
不要把 Hermes 当成 OpenClaw 的替代 UI，而要把它当成一个会成长的个人执行器。
最好的入门路径是：
1. 安装 Hermes
2. 选择一个稳定的大上下文模型
3. 先跑通 CLI / TUI
4. 确认 session 可以恢复
5. 用它完成真实项目任务
6. 把重复 prompt 沉淀为 skill
7. 最后再接 gateway、Open WebUI 和 cron
当你开始把日常工作从「每次重新写 prompt」变成「调用自己沉淀的 skills」，Hermes 的价值才真正体现出来。