Hermes Agent
由 Nous Research 构建的自我改进型 AI Agent。唯一一个内置学习循环的 Agent——它能从经验中创造技能，在使用中改进技能，主动保持知识持久化，并在多次会话中逐步构建对你的深入理解。
安装
Linux / macOS / WSL2
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
Windows（原生，PowerShell） — 早期测试版，详情 →
iex (irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1)
Android（Termux） — 与 Linux 相同的 curl 单行命令；安装程序会自动检测 Termux。
有关安装程序的具体操作、单用户与 root 布局的区别以及 Windows 专属说明，请参阅完整的 安装指南。
Hermes Agent 是什么？
它不是绑定在 IDE 里的编码助手，也不是围绕单个 API 的聊天机器人封装。它是一个自主 Agent，运行时间越长，能力越强。它可以部署在任何地方——一台 5 美元的 VPS、一个 GPU 集群，或者空闲时几乎不花钱的无服务器基础设施（Daytona、Modal）。当它在云端 VM 上工作时，你可以通过 Telegram 与它对话，而无需自己 SSH 登录。它不依赖于你的笔记本电脑。
快速链接
| 🚀 安装 | 在 Linux、macOS、WSL2 或原生 Windows（早期测试版）上 60 秒完成安装 |
| 📖 快速入门教程 | 你的第一次对话以及值得尝试的关键功能 |
| 🗺️ 学习路径 | 根据你的经验水平找到合适的文档 |
| ⚙️ 配置 | 配置文件、提供商、模型和选项 |
| 💬 消息网关 | 设置 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Teams 等 |
| 🔧 工具与工具集 | 70 多个内置工具及其配置方法 |
| 🧠 记忆系统 | 跨会话增长的持久化记忆 |
| 📚 技能系统 | Agent 创建并复用的程序化记忆 |
| 🔌 MCP 集成 | 连接 MCP 服务器、过滤其工具，并安全扩展 Hermes |
| 🧭 将 MCP 与 Hermes 结合使用 | 实用的 MCP 设置模式、示例和教程 |
| 🎙️ 语音模式 | 在 CLI、Telegram、Discord 和 Discord VC 中实现实时语音交互 |
| 🗣️ 将语音模式与 Hermes 结合使用 | Hermes 语音工作流的实操设置与使用模式 |
| 🎭 个性与 SOUL.md | 通过全局 SOUL.md 定义 Hermes 的默认语气 |
| 📄 上下文文件 | 影响每次对话的项目上下文文件 |
| 🔒 安全 | 命令审批、授权、容器隔离 |
| 💡 提示与最佳实践 | 快速上手，充分发挥 Hermes 的能力 |
| 🏗️ 架构 | 底层工作原理 |
| ❓ 常见问题与故障排除 | 常见问题与解决方案 |
主要特点
- 闭环学习——Agent 管理的记忆机制，包含周期性提示、自主技能创建、使用中技能自我改进、基于 FTS5 的跨会话召回（附带 LLM 摘要），以及 Honcho 辩证用户建模
- 随处运行，不止于笔记本——6 种终端后端：本地、Docker、SSH、Daytona、Singularity、Modal。Daytona 和 Modal 提供无服务器持久化——闲置时环境进入休眠，几乎零成本
- 与你同驻——CLI、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Matrix、Mattermost、Email、SMS、钉钉、飞书、企业微信、微信、QQ 机器人、元宝、BlueBubbles、Home Assistant、Microsoft Teams、Google Chat 等——单一网关覆盖 20+ 平台
- 由模型训练者打造——由 Nous Research 创建，该实验室也是 Hermes、Nomos 和 Psyche 模型的幕后团队。可与 Nous Portal、OpenRouter、OpenAI 或任意端点配合使用
- 计划自动化——内置 cron，支持投递到任何平台
- 委派与并行——生成隔离的子 Agents 以并行处理工作流。通过
execute_code进行程序化工具调用，将多步骤流程压缩为单次推理调用 - 开放式标准技能——兼容 agentskills.io。技能可移植、可共享，并通过 Skills Hub 由社区贡献
- 完整的 Web 控制——搜索、提取、浏览、视觉、图像生成、TTS
- MCP 支持——连接任意 MCP 服务器以扩展工具能力
- 可投入研究——批量处理、轨迹导出、基于 Atropos 的强化学习训练。由 Nous Research 构建——该实验室也打造了 Hermes、Nomos 和 Psyche 模型
面向 LLM 和编码 Agent
本文档的机器可读入口点：
/llms.txt—— 所有文档页面的精选索引，含简短描述。约 17 KB，可安全加载到 LLM 上下文中。/llms-full.txt—— 所有文档页面拼接成单个 Markdown 文件，便于一次性摄入。约 1.8 MB。
这两个文件在 /docs/llms.txt 和 /docs/llms-full.txt 也可访问。每次部署时重新生成。