<!-- Source: https://hermesbible.com/flows/hermes-as-personal-ai-operating-system -->

概覽

目前大多數 AI 代理人框架主要作為建構在大型語言模型之上的應用程式運作。它們可以推理、呼叫工具，並在一個工作階段內維持上下文，但它們普遍缺乏穩健的原生機制來進行長期結構化持久化、工作負載隔離、自主擴展自身能力，以及跨組件在長時間內的可靠協調。

Hermes Agent 由 Nous Research 開發，增加了幾個讓它脫穎而出的架構特性：跨工作階段的持久記憶、透過 profiles 實現的隔離執行上下文、基於 Kanban 的任務編排系統、讓代理人從自身活動中建立和儲存可重用程序的機制，以及連接 27 多個平台的訊息閘道器。

本流程從個人 AI 作業系統的視角審視 Hermes——它的核心架構層級、它們在實踐中如何互動，以及截至 2026 年 6 月基於公開文件和觀察到的行為，系統能實際提供什麼。

1. Hermes 的核心層級

將 Hermes 組件映射到傳統作業系統的概念會有所幫助。

1.1 記憶架構

Hermes 維護多個不同的記憶層級，而不是將所有內容塞進單一上下文視窗：

• 工作階段記憶 — 在特定任務或對話期間活躍的上下文；短暫且綁定於工作階段。
• 長期記憶 — 事實、見解、偏好和累積知識的持久儲存，在重啟後存活，有可配置的限制以防止無限增長。
• 技能記憶 — 代理人建立或優化的結構化、可重用程序，以純 markdown 儲存在 ~/.hermes/skills/ 中。
• 工作階段回憶 — FTS5 全文搜尋加上 LLM 摘要，涵蓋整個對話歷史。

memory:
  memory_enabled: true
  user_profile_enabled: true
  memory_char_limit: 2200    # ~800 tokens
  user_char_limit: 1375      # ~500 tokens

工作階段回憶讓你用普通話查詢任何過去的工作階段：

Remind me of every business idea we discussed last month.
What was the competitor analysis we ran 3 weeks ago?

外部記憶供應商： 為了超出內建記憶的更深層 intelligence，Hermes 支援 8 個外部供應商外掛——Mem0（知識圖譜 + 語義檢索，比單純的全量注入減少約 72% token）、Honcho（雙端辯證記憶），加上 Hindsight、Holographic、RetainDB、ByteRover、Supermemory 和 OpenViking。

hermes memory setup    # interactive picker, select provider
hermes memory status   # verify what's active

1.2 Profiles 作為隔離執行環境

Profiles 讓你在同一台機器上運行多個獨立的代理人實例。每個 profile 有自己的設定、模型選擇、記憶儲存、已安裝技能、閘道器連接、工作階段歷史、Telegram 機器人 token、cron 任務和狀態資料庫。

hermes profile create researcher
hermes profile create ops
hermes profile create content-lead

每個 profile 成為自己的指令：

researcher setup           # configure model and API keys
researcher chat            # start a session
researcher gateway start   # connect to Telegram

Profiles 可以透過 git 共享——一個有用的 research 代理人可以分發給任何人：

cd ~/.hermes/profiles/researcher
git init && git add . && git commit -m "initial"
git push origin main

hermes profile install github.com/you/researcher

技能、soul.md 和工作流程會被轉移；記憶和工作階段保持在每台機器上。Profile 隔離是有用且功能性的，但它不提供與傳統作業系統中程序隔離相同的保證。

1.3 Kanban 作為編排和狀態管理

Kanban 系統是主要的協調和狀態層級。它建立和追蹤任務、管理依賴、處理狀態轉換、在交接時促進上下文轉移，並記錄每次嘗試的執行歷史。

狀態：Triage → To-Do → Ready → Running → Blocked → Done → Archived

分派器每 60 秒運行一次，自動分配任務給可用的工作節點、追蹤心跳、偵測殭屍進程，並管理重試預算。

hermes kanban list    # see the board
hermes kanban swarm   # spawn full multi-agent system:
                      # root orchestrator + parallel workers
                      # + gated verifier + gated synthesizer
                      # + shared blackboard

Blocked 狀態是關鍵：當任務進入此狀態時，執行暫停直到人類提供輸入。這使得人類監督成為工作流程的結構化、原生組成部分，而非外部介入。

1.4 Cron 任務——排程器

Cron 任務是用普通話編寫的基於時間的自主任務——不需要 crontab 語法。這是將 Hermes 從被動工具轉變為主動系統的層級。

Every morning at 8am:
send me one AI story worth reacting to on X.

Every Friday at 6pm:
summarize what content shipped this week,
what performed, what didn't, and why.

Cron 任務可以指向特定的 Telegram 主題、profiles 和推送平台（Telegram、Discord、Slack、電子郵件）。Web Dashboard 提供完整的 cron 管理：建立、編輯、暫停、恢復、手動觸發和查看運行時間。用作業系統的術語來說，cron 任務就是排程器守護進程。

1.5 /goal——持久目標（Ralph 循環）

普通提示要求一個回應。/goal 給 Hermes 一個跨多輪努力的目標，直到一個 judge 模型判定它已達成。

循環：代理人執行一輪→judge 評估 done/continue→重複直到 done。預設 max_turns: 20，可按任務類型配置。

hermes config set goals.max_turns 20    # research, content
hermes config set goals.max_turns 50    # code, multi-step builds

結構化範本：

/goal [OUTCOME]
using [SOURCES]
with constraints: [CONSTRAINTS]
deliverable: [DELIVERABLE]

核心指令：

/goal [description]     # start autonomous execution
/goal status            # check what's running
/goal pause             # pause without losing context
/goal resume            # continue after pause
/goal clear             # end the current goal
/subgoal [text]         # add conditions mid-execution
/undo [N]               # take back the last N turns (new in v0.16.0)

每個 /goal 也會自動成為一張 Kanban 卡片，使進度在看板上可見。

1.6 技能建立機制

當代理人完成某些工作時，它可以識別模式、形式化它們，並儲存為技能以供未來使用。技能是 ~/.hermes/skills/ 中的純 markdown 檔案——透明、可讀、可編輯，沒有黑箱。

hermes skills
hermes dashboard    # → Skills tab

Hermes 附帶 60 多個內建工具，涵蓋終端機、網路、瀏覽器、視覺、圖片生成、TTS 和程式碼執行；技能疊加在上方以建立完整的工作流程。複利效應： 擁有 20 多個自建技能的代理人完成類似的未來任務比新實例快約 40%（根據 Nous Research 觀察）。技能品質不一，因此在早期人工審查和策劃仍然重要。

1.7 自主 Curator——垃圾回收

隨著技能累積，冗餘和膨脹成為真正的問題。Curator 是一個背景進程（預設 7 天週期），識別冗餘或重疊的技能、修剪不相關的、壓縮和整合相關程序、優化檢索效率，並修訂描述以提高可搜尋性。用作業系統的術語，它是一個垃圾回收器和重組工具——它很重要，因為 Tool Search 依賴技能名稱/描述來進行檢索。

1.8 Tool Search——動態連結器

當你連接 15 個以上的 MCP 伺服器時，它們的 schema 即使在不相關時也會消耗上下文。Tool Search 將所有 MCP/外掛 schema 替換為 3 個輕量橋接工具：

• tool_search — 透過名稱/描述找到正確的工具（BM25 檢索）
• tool_describe — 按需載入其完整 schema
• tool_call — 執行它

tools:
  tool_search:
    enabled: auto    # default, kicks in at 10% context usage

每個橋接工具花費約 300 個 token，而完整 schema 陣列要花數千個。在 Opus 4 上，啟用 Tool Search 從 49% 提升到 74% 準確率（根據 Anthropic 測試）。核心工具（終端機、記憶、瀏覽器、網路搜尋）永不延遲。用作業系統的術語，這是一個按需載入函式庫的動態連結器。

1.9 閘道器——網路堆疊

一個閘道器進程同時將代理人連接到 27 多個訊息平台——Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、SMS、Email、Matrix、Mattermost、Microsoft Teams、Google Chat、LINE、DingTalk、Feishu/Lark、WeCom、WeChat、QQ、BlueBubbles (iMessage)、SimpleX、ntfy、Open WebUI、Home Assistant 等等。

hermes gateway start

審批按鈕在 Telegram 和 Slack 中是原生的，所以代理人在敏感操作前可以請求確認。**SSEP（Structured Stream-Event Protocol，v0.16.0+）**讓代理人發出型別化事件（MessageChunk、ToolCallFinished、Commentary 等）；閘道器路由器將每個事件送到正確的適配器，適配器渲染它能渲染的並放棄它不能的。用作業系統的術語，閘道器是網路堆疊，SSEP 是顯示伺服器。

遠端存取——Desktop App 可以連接到另一台機器上的 Hermes 後端（VPS、家庭伺服器、Tailscale 背後）：

hermes dashboard --host 0.0.0.0

1.10 語音模式——I/O 層

/voice on        # voice-to-voice mode
/voice tts       # always reply with voice
/voice off       # back to text

五個 STT 供應商（本地 faster-whisper、Groq、OpenAI Whisper、Mistral Voxtral、xAI Grok STT）和五個 TTS 供應商（Edge TTS、ElevenLabs、OpenAI、NeuTTS、MiniMax）。在 Telegram、Discord 語音頻道、WhatsApp、Signal、Slack 和 CLI 中運作。

1.11 安全層級

Hermes 為 production 提供多個安全原語：

• 第 1 層——Bitwarden Secrets Manager。 .env 中的一個啟動 token；所有真實憑證保存在 Bitwarden 中，啟動時拉取。輪換一次，每個實例都會取得。
• 第 2 層——iron-proxy 出站防火牆。 代理人取得不透明的代理 token；iron-proxy 在網路邊界替換為真實憑證。沙箱永遠不持有實際金鑰。
• 第 3 層——Promptware 防禦。 防禦 Brainworm 級提示注入；代理人偵測並拒絕文件、網頁或工具輸出中的覆寫嘗試。v0.16.0 加入了 CVE-2026-48710 Starlette 釘選、SSRF 強化和子程序憑證剝離。
• 第 4 層——OpenShell（企業級，NVIDIA 合作）。 每使用者策略門檻、出站 token 遮蔽、可熱插拔策略和稽核追蹤。

hermes secrets bitwarden setup
hermes egress install

1.12 可擴展性——Skills Hub 和 MCP Catalog

Skills Hub（agentskills.io）託管社群貢獻的技能，你可以瀏覽和安裝。MCP Catalog 由 Nous Research 透過合併的 PR 策劃。NVIDIA Skills — 官方 CUDA-X、Omniverse、NeMo、TensorRT-LLM 和 CUDA-Q 技能——每日鏡像到 Hub 中。用作業系統的術語，它們的功能是套件管理器。

hermes mcp    # interactive picker

1.13 介面層

Hermes 可透過多個介面存取：CLI（完整功能對等，最強大的介面）、TUI（豐富的終端機面板）、Desktop App（v0.16.0「The Surface Release」— 原生 Electron，支援 macOS/Windows/Linux，配備預覽窗格、檔案瀏覽器、拖放、語音、內建模型選擇器、多 profile 工作階段和 artifacts 檢視器）、Web Dashboard（hermes dashboard 在 localhost:9119）和 27 多個訊息平台。

hermes desktop
hermes dashboard

2. 複利效應

Hermes 的複利特性是它最獨特的屬性，也是它表現得像作業系統而非應用程式的主要原因：

• 第 1 天： Hermes 對你一無所知。每個任務都需要完整指令。
• 第 2 週： 它已經累積了關於你專案和風格的記憶；過去需要 10 條訊息的任務現在只需 3 條。
• 第 1 個月： 它已經從完成的工作中建立了 15-20 個技能；20 輪的任務現在 5 輪就能完成。
• 第 3 個月： 擁有 40 多個技能和深度記憶，它運作在你無法透過切換到空白上下文的更好模型來複製的層級。

應用程式在第 90 天提供與第 1 天相同的價值。基礎設施隨著投入而改進——這是將 Hermes 視為基礎設施的核心論點。

3. Token 經濟學——實際花費

Hermes 本身是免費且開源的（MIT）。成本來自模型推論和基礎設施。

• 基礎設施： 輕度使用最低 2 vCPU / 2GB RAM 的 VPS；重度使用建議 4 vCPU / 8GB。不需要 GPU——Hermes 呼叫 API。
• 實際預算： 運行完整的內容系統（5 個每日 cron 任務、每天 2 個 /goal 內容工作階段、每日子代理人研究、Kanban 追蹤）每月消耗約 10-11M token。同一系統在 GPT-5.5 上約每月 $27，而在 Claude Opus 上約 $250——相同工作的 10 倍差距。

因為 Hermes 是模型無關的，你可以按 profile 和任務選擇模型。將昂貴的模型保留給每天一個需要推理或寫作品質的 /goal；在便宜的模型上運行例行的 cron 任務。

六種 token 最佳化方法： 緊湊檔案讀取器（每次讀取減少約 14% token）、提示快取（多輪減少約 75%，僅 Anthropic）、/compress、Tool Search、子代理人委派和基於檢索的記憶（減少約 72% token）。

hermes setup --portal    # one OAuth: model + web search + image gen + TTS + cloud browser

4. 層級如何串聯

一個端到端的串聯展示了層級的複利：

1. 早上 8:00 — 一個 cron 任務觸發；content-lead profile 喚醒並開始結構化的 /goal。
2. 它生成 3 個子代理人（掃描 X 趨勢、拉取貼文表現、檢查競爭對手）。Tool Search 只載入需要的工具；提示快取保持系統提示成本低；每個子代理人運行在自己的上下文中。
3. 三個都成為由分派器並行追蹤的 Kanban 卡片。
4. 子代理人完成；content-lead 運行 content-post 技能草擬 2 篇貼文。
5. 草稿出現在 Telegram 的 Content 主題中等待審批。使用者點擊批准其中一篇；它透過 xurl 發佈。
6. 競爭對手做出反應；webhook 觸發；Hermes 草擬跟進角度到 React 主題。
7. 晚上 11 點 — 每日審查 cron 透過工作階段搜尋拉取當天的工作並推送摘要。

一天內，九個架構層級被觸發，兩篇貼文發出，零人工研究——總 API 成本約 $2-4。

5. 關鍵特性

• 持久性 — 累積的上下文和技能跨工作階段和重啟存活。
• 隔離與協調 — profiles 分隔工作負載；Kanban 實現受控的交接和上下文轉移。
• 自我改進 — 技能建立提供了結構性改進的途徑；Curator 保持技能庫整潔。
• 人類監督作為原生功能 — Blocked 狀態和審批按鈕使介入成為一等公民，保留上下文並乾淨恢復。

6. Token 感知配置

運行完整的多 profile 作業系統在每個工作階段啟動時消耗 token（系統提示 + 記憶 + 技能索引）。按工作匹配模型：

content-lead   → claude-sonnet-4 (strong writing, moderate cost)
researcher     → gpt-5.5 (cheaper, high volume)
ops            → gpt-5.5 (routine tasks)
code-reviewer  → claude-opus (only for complex reasoning)

為輕量 profile 降低記憶限制並設定實際的輪次上限：

hermes config set memory.memory_char_limit 1000
hermes config set memory.user_char_limit 500
hermes config set goals.max_turns 20

調整壓縮並考慮無損上下文管理外掛：

compression:
  threshold: 0.50    # lower to 0.30-0.40 for more aggressive compression
context:
  engine: "lcm"      # plugin: preserves all context without lossy summarization

使用便宜的輔助模型進行壓縮、視覺、摘要、路由和標題，並用 /usage 監控實際使用量。

7. 目前限制（截至 2026 年 6 月）

Hermes 是一個演進中的系統，而非完全成熟的個人作業系統：

• Desktop App 尚未與 CLI/TUI 在所有工具互動上完全功能對等（特別是複雜的瀏覽器自動化）。
• 多個並行代理人或很長的工作流程會對上下文視窗和推論成本造成壓力。
• Profile 隔離是實用的，但不是真正的程序隔離。
• 自主技能品質不一；高風險技能仍然受益於人工策劃。
• 長時間工作階段中的自動壓縮可能導致上下文丟失。
• SSEP 是新的（v0.16.0）；較不常見的平台可能存在邊緣情況。

這些大多是成熟度問題，而非根本性缺陷——僅 v0.16.0 就交付了 874 個提交、542 個合併的 PR，以及 170 個社群成員的貢獻。

8. Hermes 如何與其他框架比較

從使用所有框架的建設者那裡得到的心智模型：

• Claude Code — 你桌上型電腦的日常工具；用於「編寫/重構/除錯這個程式碼庫」的最佳原始編碼代理人。
• Hermes Agent — 你的 24/7 基礎設施；在你睡覺時運行、管理工作負載、透過技能和記憶複利成長、在任何地方觸達你。
• OpenClaw — 聊天優先的助理；最大的市場、最容易的託管主機、最強的非技術性使用者體驗。
• CrewAI — 在定義好的 Python 管線中編排多個專業代理人的框架。

一項獨立測試透過 Claude Code、OpenClaw 和 Hermes 運行了 18 個提示；Hermes 贏了 14 個——輸掉的 4 個是原始編碼任務。重點：當歷史重要時 Hermes 贏；當程式碼深度重要時 Claude Code 贏。 Hermes 甚至附帶 hermes claw migrate，一個從 OpenClaw 遷移的內建指令。

9. 從這裡開始

路徑 1 — 15 分鐘（最快獲得第一個結果）：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
hermes setup --portal
# connect Telegram: @BotFather → /newbot → paste token
hermes chat
> "every morning at 8am send me a summary of trending AI news to Telegram"

路徑 2 — 一個晚上（完整的個人設定）： 安裝 + hermes setup --portal，連接 Telegram，建立一個 profile，撰寫 soul.md，設定 3 個 cron 任務，執行你的第一個結構化 /goal，開啟 dashboard，一週後審查技能。

路徑 3 — 完整作業系統（週末專案）： 啟動一個約每月 $7 的 VPS，透過 SSH 安裝，執行 hermes setup --portal，啟動閘道器，建立 3-4 個有自己的 soul.md 的 profiles，設定每個 profile 的 cron 任務，配置 Kanban 用於跨 profile 追蹤，將 Desktop App 連接到遠端後端，啟用 Tool Search，降低記憶限制，設定 Bitwarden。運行一週，審查，然後迭代。

如果感到 overwhelmed 的優先順序： 從 cron 任務、/goal 結構和技能開始——這三樣東西在一夜之間改變了 Hermes 的感受。

結論

Hermes Agent 是架構上較有野心的開源代理人框架之一。它結合了持久記憶、profile 隔離、Kanban 編排、普通話 cron 排程、持久 /goal 目標、動態工具載入、多平台閘道器存取、語音、production 安全原語和可重用技能建立，更接近個人作業系統而非大多數現有系統。

保持現實的期望：Hermes 尚未是一個完全成熟的個人 AI 作業系統，實際效果取決於仔細的配置、持續的管理，以及對功能成熟度的誠實評估。作為基礎設施深思熟慮地使用，它可以成為長期演進工作流程的基礎，其能力隨時間複利成長。

---

本流程由 YanXbt 撰寫的獨立社群文章，基於公開可用的 Hermes Agent 文件（v0.16.0「The Surface Release」）、NVIDIA NemoTron Labs 直播以及截至 2026 年 6 月的觀察行為。擴充版本和其他 Hermes 內容發表在 Substack。