Hermes Agent 快速上手教學》內建自動學習、從 OpenClaw 搬家、Skill+常用指令表

這篇從零帶你跑起 Nous Research 剛出的 Hermes Agent（v0.8.0），用你已經訂閱的 Claude Pro/Max 當後臺，5 分鐘走完安裝到第一次對話。它內建學習迴圈，會自己寫筆記、累積 skills、跨 session 記住你是誰。本篇附上完整指令、WSL2 踩雷提醒、Claude auth 流程、8 題 FAQ。 （前情提要：Anthropic 訂閱 Claude Code 封殺龍蝦 OpenClaw！往後第三方工具僅能付費額度） （背景補充：探討 AI 代理應用：垂直型 Agent 能打破賽道疲態的僵局嗎？）。   這篇要講的不是 Claude、不是 ChatGPT、也不是你熟悉的 OpenClaw，而是昨天（2026-04-08）才發布 v0.8.0 的 Hermes Agent。 《Hermes Agent 的 GitHub 在此點我》 Nous Research 是開源 AI 研究團隊，過去以 Hermes 系列 LLM（Hermes 3、Hermes Mixtral）在圈內出名，這次他們交出首個產品級 agent framework，MIT 授權、GitHub 上累積 42.2k stars、5.4k forks、331 位貢獻者。 官方 slogan 只有一句話：「The agent that grows with you」。意思是這個代理會記住你、越用越懂你的工作習慣。 大多數 agent framework（包括早期的 OpenClaw）都是 stateless，每次對話完就忘光，下次從零開始。除非你讓它記在記錄裡。Hermes Agent 則會把「跨 session 記憶 + 自動技能累積 + 使用者建模」三件事全做成預設功能，目前的 agent framework 圈裡只有這一家這樣做。 如果你已經用 OpenClaw 用了一段時間，覺得處理不同事項過後都要重頭解釋脈絡、agent 好像學不會你的工作習慣，這篇值得你花 5 分鐘看完。 本篇大綱： Hermes Agent vs OpenClaw，學習迴圈就是結構性差異 一行指令搞定安裝，Windows 記得先裝 WSL2 串 Claude Pro/Max 最短路徑，已經有訂閱就直接吃 學習迴圈實戰看點，第一個 skill 怎麼被自動寫出來 8 題常見問題 FAQ Hermes Agent vs OpenClaw 先講結論：如果你只用 agent 做單次任務（例如「幫我整理這個資料夾」），OpenClaw 跟 Hermes 用起來的體感差不多。但如果你想要 agent 累積工作習慣、記住你的偏好、自己創造可重用的 skill，兩者就不是同一個東西了。 架構層面的學習迴圈差異 OpenClaw 的運作模式是：接到任務、呼叫 LLM、執行工具、回報結果、結束。每次對話都是獨立 session，前一次學到的東西不會帶到下一次。 Hermes Agent 的運作多了 4 個階段： episodic memory 寫入：每次任務結束，agent 會寫一份結構化紀錄，記下用了哪些工具、每一步引數、哪些成功、哪些失敗、花了多久、遇到什麼錯誤 retrieval 檢索：下次遇到類似任務，agent 先去過去的紀錄檢索相關經驗，再決定怎麼做 skill 抽象：重複三次以上的成功模式會被抽象成 markdown 格式的 skill 檔案，遵循 agentskills.io 開放標準，存在你的 skills 資料夾 Honcho 辯證建模：跨 session 建立「你是誰」的使用者模型，會記住你的工作風格、溝通偏好、拒絕過的選項 配上 FTS5 全文搜尋 + LLM 摘要，你可以問 agent「上週我跟你討論過什麼 API 設計決策？」，它真的找得到。 平台、執行後端、模型支援的覆蓋差異 Hermes 的 messaging gateway 支援 8 個平台統一管理：CLI、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email、Home Assistant。 一個 agent instance 跑在你的 VPS 上，從任何裝置都能跟它對話。OpenClaw 主打 CLI 加少數 webhook 整合，覆蓋範圍明顯窄一截。 終端機執行後端 Hermes 給了 6 個：local、Docker、SSH、Daytona、Singularity、Modal。 後兩個是 serverless 環境，agent 閒置時冬眠、按需喚醒，跑整個月的成本可以壓到接近零。OpenClaw 預設在本地跑，隔離要你自己配 Docker。 模型支援面，Hermes 原生接 16+ provider：Nous Portal、OpenRouter（200+ 模型）、Anthropic、OpenAI Codex、DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen、Hugging Face（20+ 開源模型）、GitHub Copilot、Vercel AI Gateway、自訂 endpoint（VLLM、SGLang、Ollama 都算）。 切 provider 不需要改任何程式碼，打入指令hermes model 重選就好。 內建 OpenClaw 遷移工具 Hermes 內建 hermes claw migrate 指令，可以把 OpenClaw 的設定、skills、conversation history 一次搬過來。支援三個常用 flag： --dry-run：預覽要搬什麼，不實際寫入 --preset user-data：搬使用者資料但不含機密（API key 類） --overwrite：覆蓋現有衝突 這是 Nous Research 對 OpenClaw 使用者的明確示好，等於在說「你來，我幫你搬家」。 誠實列優劣勢 Hermes 現在還有的限制： Windows 不支援原生，必須透過 WSL2 v0....