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Hermes Agent:記憶留在本機、會自己長出技能的開源助理

本頁內容6 個段落
  1. 它是什麼
  2. Desktop 公測:把終端機的東西搬進視窗
  3. 用量第一,但要會讀
  4. 錢與生態
  5. 真正的設計賭注
  6. 參考來源

摘要: Hermes Agent 是 Nous Research 於 2026 年 2 月 25 日推出的 MIT 開源、可自架常駐助理,記憶留在本機並會累積可重用技能。它在 8 月中成為 OpenRouter 累積 token 用量第一名,但文章提醒其全天候執行與單一通道統計不能直接證明勝過 Claude Code。Desktop 公測、15 億美元估值洽談與可攜技能檔,同時凸顯採用潛力與自行維運風險。

2026 年的 agent 市場,有一道分界線格外清楚:記憶與執行究竟落腳在誰的機器上。Nous Research 的 Hermes Agent 毫不含糊地站到其中一端——開源(MIT 授權)、自己架設、記憶保存在你自己的設備裡。產品在 2026 年 2 月 25 日推出,到了 8 月中,已經是 OpenRouter 上累積 token 用量最高的 agent。

它是什麼

Hermes Agent 屬於常駐型的個人 agent:安裝在自己的機器上,能跨越 session 記住你的專案與偏好;因為它是一個全天候運轉的程序,表現出來的行為更接近助理,而不是用完即丟的一次性指令。

你呼叫它的介面不是網頁,而是本來就在用的訊息軟體:Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email 都能接通,另外也提供 CLI。排程以自然語言設定,每天早上產報告、夜間備份、每週稽核這類工作在背景自行執行。需要分工的時候,它會開出彼此隔離的子代理(subagent),每個子代理各自擁有對話與終端,並以 Python RPC 協調。

最特別的一點,是技能會自己長出來:處理過的難題會被整理成可重複使用的技能,用得越多,這層累積就越厚。官方的說法是「它學你的專案、自動生成技能」。

Desktop 公測:把終端機的東西搬進視窗

官方從 6 月 2 日起推出 Hermes Desktop 公測,macOS 與 Windows 有一鍵安裝包,Linux 走終端機安裝。給的定位是「鏡像」而不是「取代」:命令列做得到的事,Desktop 全都做得到,另外還加上檔案瀏覽、預覽,以及可掛上工具、hook、主題與整合的外掛系統。

基礎功能不用帳號就能用;登入 Nous Portal 之後,才會多出雲端常駐 agent 與模型折扣。這條分界本身即是一項產品判斷:本體免費開源,營收掛在代跑與模型轉售上。

用量第一,但要會讀

8 月中的第三方統計給出一組抓眼球的數字:OpenRouter 上的累積 token 消耗,由 Hermes Agent 以 35.7 兆排名第一,第二是 Claude Code 的 8.53 兆,第三是 Kilo Code 的 7.36 兆,年初爆紅的 OpenClaw 則掉到第四的 4.4 兆。5 月 6 日 Hermes 第一次登上單日第一,當天消耗 2,710 億 token。

只是同一篇文章自己也附上三個但書,值得原封不動搬過來。第一,Hermes 是 24/7 常駐程序,Claude Code 是 session 型工具,token 總量先天不可比。第二,Claude Code、Cursor、Copilot 的大部分流量根本不走 OpenRouter,這個榜只量得到 OpenRouter 一個通道。第三,榜單會隨生態變動——OpenRouter 本身正在被 Stripe 以 70 億美元以上的價格收購。

換句話說,這組數字真正能證明的命題是:有一大批人願意讓一個常駐的開源 agent 長時間燒 token。它證明不了的,是「Hermes 打敗了 Claude Code」。

錢與生態

TechCrunch 在 7 月 13 日報導,Nous Research 正以 15 億美元估值洽談新一輪融資,由 Robot Ventures 領投、USV 等參與。對一家以開源模型起家的公司,這個估值直接掛在 Hermes Agent 的採用曲線上。

時間點同樣值得留意。OpenClaw 爆紅之後,Hermes 是進場的挑戰者之一;而 OpenClaw 在這半年裡一路走弱:五個月內累積 138 個 CVE(其中一個 CVSS 9.9),創辦人則在 2 月加入 OpenAI。開源 agent 在市場上的信任,有很大一部分是由競爭對手的資安事故襯托出來的——這套劇本我們已在OpenClaw 兩次改名與安全疑慮一文中談過。

真正的設計賭注

把記憶留在本機,換來的是資料主權,代價則是風險自負:沒有雲端廠商替你擋更新、做備份、補漏洞。讓 agent 自己寫技能,換來的是越用越順手,代價是技能品質沒有審核機制,一個錯誤的做法一旦被固化成技能檔,之後每次都會照著做一次。

對正在選型的團隊來說,這類產品最值得借鏡的地方,我認為是「可攜的技能資產」。模型可以汰換、框架也能汰換,但當解決問題的程序被沉澱成開放格式的技能檔,它就成了一項帶得走的資產。產業把 agent 往本機搬的走向也是同一件事——LM Studio 的 Bionic和Meta 開放權重的 Muse Glimmer談的正是這個方向。

參考來源

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