Hermes Agent 是由 Nous Research 出品的开源 AI 智能体框架，核心亮点在于自学习成长机制—— 能在执行任务中自动沉淀技能、持久化记忆，越用越懂你。本文覆盖零基础入门、一键安装、核心命令行实操，并与同类型框架 OpenClaw 做深度对比，帮你快速选型。

先搞清楚它能做什么，再决定要不要学：

一句话总结：如果你需要一个能 “自己写手册、越用越聪明” 的本地智能体，选 Hermes；如果偏好可视化配置、依赖现成技能库，OpenClaw 更合适。

• 支持系统：Linux、macOS、WSL2
• Windows：官方 Quickstart 仍优先推荐 WSL2；仓库也已经提供 PowerShell 安装脚本，但更适合愿意折腾原生环境的用户
• Python：3.11+，推荐 3.11
• 基础依赖：Git
• 可选依赖：Node.js 22+、ffmpeg、ripgrep（不是必须，但会影响浏览器工具、语音能力和搜索体验）
• 硬件：最低 2C4G，推荐 4C8G；如果要跑本地模型，建议 8C16G 及以上

# 电脑硬件怎么看：2C4G、4C8G、8C16G 是什么意思？

Hermes Agent 跑本地 AI 模型时，主要吃内存（RAM），其次是 CPU 核心数。

• Linux / macOS / WSL2 用户：优先用官方一键安装脚本
• Windows 用户：求稳优先用 WSL2
• Windows 原生用户：可选 PowerShell 安装脚本，或者从源码手动安装

打开终端，执行以下命令，自动完成 Python 3.11、依赖安装与仓库克隆，30秒即可搞定：

 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash 

安装完成后，重载 Shell 使命令生效：

 # bash 用户 source ~/.bashrc # zsh 用户 source ~/.zshrc 

然后直接启动：

hermes 

若习惯使用 Linux 终端，可在 Windows 上安装 WSL2，然后执行 Linux 一键安装命令，步骤如下：

# 先安装 WSL2（管理员身份运行 PowerShell） wsl --install # 重启电脑后，打开 WSL2 终端，执行 Linux 一键安装命令 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash 

这条路径和官方 Quickstart 保持一致，后续使用 Gateway、服务管理、日志查看时也更统一。

# WSL2 是什么，怎么安装？

在 PowerShell 中执行：

irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1 | iex 

这会自动处理 Python、仓库下载、虚拟环境、依赖和基础配置。

Windows 原生环境无需依赖 WSL，按以下步骤操作，全程可复制命令执行，新手也能轻松完成。

（1）安装基础依赖软件

• 安装 Git：访问 Git 官网，下载对应 Windows 版本，默认安装即可（无需修改配置）。

# Git 安装教程及操作指南

• 安装 Python 3.11+：访问 Python 官网，下载对应版本，务必勾选“Add Python to PATH”（关键步骤，避免后续命令无法执行），然后默认安装。

# Python 安装教程

验证依赖安装成功：打开 CMD 或 PowerShell，分别输入以下命令，均能显示版本号即为成功：

python --version pip --version git --version 

（2）克隆项目并进入目录

选择一个合适的文件夹（如桌面），右键选择“在此处打开终端/PowerShell”，执行以下命令：

github.com/NousResearc…

git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git cd Hermes-Agent 

（3）创建并激活虚拟环境（推荐，避免污染系统）

虚拟环境可隔离项目依赖，避免与系统 Python 环境冲突，执行以下命令：

python -m venv venv venvScriptsactivate 

激活成功后，命令行前面会出现 (venv) 标识，后续操作需保持该标识处于激活状态。

（4）安装项目依赖

在激活虚拟环境的前提下，执行以下命令，安装项目所需全部依赖：

 pip install -r requirements.txt pip install -e . 

若出现依赖安装失败，可先执行以下命令更新 pip 和相关工具，再重新安装依赖：

 pip install --upgrade pip pip install setuptools wheel 

（5）验证 Windows 安装成功

执行以下命令，若能显示 Hermes Agent 版本信息，即为安装成功：

hermes --version 

安装后无需手动修改配置文件，运行以下命令进入交互式向导，按提示完成配置即可：

 # 快速配置（推荐，全系统通用） hermes setup # 或分步配置（按需选择） hermes model # 选择模型提供商（OpenRouter/OpenAI/Ollama 等） hermes tools # 配置可用工具（web/terminal/file 等） 

• 模型配置：粘贴对应模型提供商的 API Key（如 OpenRouter、OpenAI），推荐免费模型：nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free。
• 本地模型（无 API Key 也可使用）：可搭配 Ollama 部署本地模型，全系统通用步骤如下：

 # 1. 安装 Ollama（Windows 直接访问官网下载，Linux/macOS 执行以下命令） curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 2. 拉取本地模型（推荐 llama3.1，轻量且性能稳定） ollama pull llama3.1 # 3. 配置 Hermes 连接 Ollama，重新执行配置向导 hermes setup 

运行以下命令，确认环境正常，无报错即为安装成功：

 # 查看版本 hermes version # 环境诊断（排查依赖/配置问题，全系统通用） hermes doctor 

Windows 环境下，每次打开终端使用 Hermes，需先执行以下命令激活虚拟环境，汇总高频命令如下，可直接复制使用：

 # 1. 激活虚拟环境（每次打开终端必执行） venvScriptsactivate # 2. 启动交互式对话 hermes # 3. 退出 Hermes 对话 /exit # 4. 退出虚拟环境 deactivate # 5. 重新配置模型（Windows 专属，无需重新安装） hermes model # 6. 检查 Windows 环境问题 hermes doctor # 7. 启动网关（Telegram/Discord 机器人等） hermes gateway 

• 报错1：'hermes' 不是内部或外部命令原因：未激活虚拟环境，或未执行 pip install -e . 命令。
• 解决：先执行venv\Scripts\activate 激活虚拟环境，若仍报错，重新执行 pip install -e .。

报错2：端口被占用 / 网络错误原因：防火墙拦截 Python，或代理影响网络连接。

解决：关闭电脑防火墙（临时），或切换代理节点，确保能正常访问 GitHub。

报错3：Python 版本不兼容原因：安装的 Python 版本低于 3.10 或高于 3.11。

解决：卸载当前 Python 版本，重新安装 3.10~3.11 之间的版本，务必勾选“Add Python to PATH”。

报错4：「不是内部或外部命令」

这是 Windows 找不到名为 hermes 的可执行文件 时的典型报错，常见原因有：

1. 尚未安装 Hermes Agent
   hermes 不是系统自带命令，而是由 Python 包 hermes-agent 在安装时写入的「控制台脚本」（入口在 pyproject.toml 的 [project.scripts] → hermes = "hermes_cli.main:main"）。未安装时，命令行里输入 hermes 就会报上述错误。
   
   
   
   
2. 已安装但当前终端找不到脚本目录
   通过 pip install 安装后，hermes.exe 一般在当前 Python 环境的 Scripts 目录（例如 ...Python314Scripts）。若该目录 不在 PATH 环境变量 中，或你用的终端/IDE 没继承到更新后的 PATH，同样会报「不是内部或外部命令」。
   
   
   
   
3. 与当前工作目录无关
   该错误表示 系统按 PATH 查找失败，而不是「当前文件夹里没有 hermes」。
   
   
   
   

解决方式 A： 从本机源码安装（开发/自定义版本）

适用于仓库已在本地（例如 D:projectshermes-agent）：

1. 安装 Python 3.11+（与项目 requires-python 一致）。
2. 在项目根目录执行：
   • py -3 -m pip install -e ".[cli]"
     其中 [cli] 会装上交互 CLI 所需的额外依赖（如 simple-term-menu）。
     
     
     
     
3. 新开一个终端（或重启 IDE 终端），执行 hermes --version 验证；再执行 hermes 进入交互界面。

若仍提示找不到命令，检查「Python 的 Scripts 是否已加入用户/系统 PATH」，或用完整路径调用： Scriptshermes.exe 。

方式 B： 官方推荐安装（Linux / macOS / WSL）

官方 README 推荐用安装脚本（Windows 原生未列为正式支持环境，「Windows 建议用 WSL2」）：

• 安装完成后按文档执行 source ~/.bashrc（或 ~/.zshrc），再运行 hermes。

Hermes 命令简洁清晰，按场景分类如下，复制即可用：

1. 启动对话：

   hermes 

2. 发送任务指令：

   “帮我读取当前目录下的 project_log.md 文件，总结本周工作内容，生成一份规范的周报，保存到 ~/reports/weekly_report.md。”

3. 执行过程：Hermes 自动调用 file 工具读取文件、分析内容、生成报告，全程无需手动干预。
4. 技能沉淀：任务完成后，Hermes 自动生成名为 generate_weekly_report 的技能，下次执行同类任务只需说：

   “生成周报” 直接调用已存技能，效率翻倍。

1. 配置网关：

   hermes gateway setup 

2. 按提示选择 Telegram，粘贴 Bot Token（@BotFather 获取），配置允许的用户 ID（@userinfobot 查询）。
3. 启动网关并安装为服务（开机自启）：

   hermes gateway install 

4. 验证：打开 Telegram 与机器人对话，发送 “你好”，测试回复。

两者均为优秀的 AI Agent 框架，核心差异在于设计哲学与使用逻辑，以下是全维度对比：

• 选 Hermes Agent 当且仅当： ✅ 需要智能体自我迭代，重复任务自动生成技能（如周报生成、数据汇总）； ✅ 重视长期记忆，希望智能体记住你的习惯、偏好、历史任务； ✅ 追求本地可控，自托管部署，数据隐私优先； ✅ 有一定终端基础，愿意手动配置工具与模型。
• 选 OpenClaw 当且仅当： ✅ 偏好可视化操作，无需手动敲命令，快速搭建自动化流程； ✅ 依赖现成技能库（5000+ 个社区贡献技能），无需自己造轮子； ✅ 核心需求是跨平台消息联动，如微信 / 钉钉 / Slack 多渠道消息聚合； ✅ 非技术用户，追求 “开箱即用” 的高效体验。

• Hermes：会成长的学徒—— 你教一次，它能举一反三，自动学会新技能，越用越智能；
• OpenClaw：可配置的实习生—— 你给它操作手册（技能），它按手册执行，不会主动学习，需要手动更新技能。

1. 安装失败（依赖错误）
   • 问题：No module named yaml 或 cython 报错；
   • 解决：手动安装依赖 pip install pyyaml cython，或重新运行安装脚本。
2. 网关连接失败（如 Telegram 无回复）
   • 排查：检查 API Key 是否正确、用户 ID 是否配置、网关是否启动（hermes gateway）；
   • 日志查看：journalctl -u hermes-gateway（Linux）。
3. 模型调用失败（API 额度 / 密钥错误）
   • 解决：确认 API Key 有效，检查额度，切换免费模型（如 OpenRouter 免费模型）。

Hermes Agent 最有价值的地方，不只是“能调模型、能跑工具”，而是它把任务执行、技能沉淀、记忆复用串成了一个长期闭环。如果你本来就习惯终端、愿意让 Agent 融入自己的日常工作流，它会比很多一次性问答工具更耐用。

下一步你可以继续做三件事：

1. 接入 Ollama，跑本地模型，降低使用成本
2. 配置 Gateway，把 Hermes 接到 Telegram / Discord / Slack
3. 尝试让它反复完成一类任务，观察技能是否开始沉淀