但是这个黄色的回复文
字，在Mac终端白色背景下几乎看不出来。
然后它跟openclaw差不多，都不吃M1器，安装在运行了5美元/月的入门级服务器上就能流畅运行。
局限性
当然，作为一个还在快速迭代期的年轻项目，它目前也有一些客观存在的局限性。
首先是老生常谈的 Token 消耗过大的问题。因为要时刻维持学习闭环的运转，并且频繁调用底层的全文检索和记忆系统，它的思考过程非常吃算力。
根据社区的实测反馈，仅仅是轻度使用两个小时，就可能消耗掉大约400万个 Token。
针对这个问题，社区也整理出了一些省钱的实用建议。比如，你可以手动删除掉系统自带的但你根本用不上的娱乐类skill，一定程度减轻它的记忆负担。
另外，强烈建议使用性价比更高且支持提示词缓存的模型，这样能极大地压低日常调用的成本。
其次是操作系统兼容性。它目前在 Mac 和 Linux 系统上运行最为完美。
但对于广大的 Windows 用户来说，它的原生支持还不稳定，经常会出现各种离奇的报错。
Windows 用户如果想顺畅体验，目前必须借助 WSL2 虚拟环境。
最后是学习曲线。虽然安装只要一行代码，但如果你想把它调教得完全符合你的心意，深入理解它的记忆机制和技能生成逻辑，对小白来说还是有一定的门槛。
它的社区规模目前也还在发展阶段，遇到偏门问题时，可供参考的现成资料不如openclaw那么多。
比如说上面这样，偶尔还会出现一些报错，虽然没有影响使用，但总感觉它不稳定。
安全做得不错
在经历过之前openclaw的安全漏洞事件后，现在大家对于把系统控制权交给程序的行为已经比较警惕了。
但 Hermes 在安全防护上交出了一份相当扎实的答卷。
坚决不偷偷上传用户的任何操作数据，把隐私权完全交还给用户。
对于文件删除、系统级终端执行等高危命令，它引入了严格的平台按钮审批机制，必须严格由人类亲自点击确认后才能放行。
再加上底层的容器化隔离执行环境，以及明确的外部工具黑白名单控制，它把安全防线的纵深拉得非常长。
最值得敬佩的，是这个团队极其纯粹的极客态度。整个项目采用极其宽松的 MIT 开源协议。
MIT 协议（MIT License）是最宽松、最简洁的开源软件许可协议之一
「最后」
2026年，整个AI行业的发展发生了质的改变。
大家不再只盯着哪家大模型的参数又多了几百亿，哪个跑分榜单又刷了新纪录。
无论是开发者还是普通用户，都开始把更多的目光，投入到如何让AI真正落地融入人类的日常工作流中。
大家越来越关注它们是否具备反思错误、沉淀记忆和自主进化的能力。
一个不会总结经验、永远停留在出厂设置的工具，即便给它再多的工具，也永远只能是个被动的工具，停滞不前。
只有当一个系统长出了学习的神经，能够像人类一样从每一次失败和成功中提取养分，它才真正配得上智能体这个称号。
我觉得所有养龙虾的朋友都可以试试Hermes Agent，反正几乎是无感迁移，说不定能比openclaw更好养呢。
我是袋鼠帝，一个致力于帮你把AI变成生产力的博士。我们下期见
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能看到这里的都是凤毛麟角的存在！
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