Hermes 两个月 60k Star！这个今天原生支持微信了

Hey_AI_Coder
0 阅读7分钟

今天开发者圈子传开一个消息：

Hermes Agent 原生支持个人微信了。

私聊、群聊都能用，所有信息全覆盖。

如果你还没听过 Hermes，简单说：这是两个月内在 GitHub 拿到 60k Star 的项目，一直在 GitHub Trending 第一。它被称为"进化版的龙虾"，主打永久记忆和自动成长。

现在它来到微信。这意味着什么？

你的微信里，马上可以有一个越用越懂你的 AI 助手。

GitHub：

github.com/NousResearc…

如果你试了觉得不错，或者有啥问题，欢迎在评论区交流。

为什么突然这么火？

Hermes 的火不是偶然。它解决了一个真实痛点：

现在的 AI 助手，每次对话都是"初见"。

你用 ChatGPT 写代码，下次再问"优化一下之前的代码"，它大概率一脸懵："什么代码？"

教会 AI 怎么处理 CSV，遇到 Excel 它又不会了。每个任务都要从零教起。

Hermes 的做法是——让 AI 自己学。

核心能力：学习循环

这是 Hermes 最特别的地方。

每调用大约 15 次工具，Hermes 就会暂停一下，回顾刚才发生了什么：哪些成功了、哪些失败了、哪些耗时太长。

然后它自动写一个技能，保存在 ~/.hermes/skills/ 目录下，把刚学到的东西变成可复用的工作流。

这些技能文件全是公开的，你可以随时打开、阅读、编辑、删掉那些它搞错的内容。

实际效果是什么？

第一天让 Hermes 研究一个话题，你得到的是通用摘要。

第 30 天让它做同样的事，输出会更紧凑、更相关，格式也正是你想要的。

它通过观察你回应什么、忽略什么，学会了你的偏好。

今天的主角：微信原生支持

之前 Hermes 已经支持 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、邮件、Home Assistant 等 15+ 个平台。

今天，个人微信加入了这个名单。

这意味着：

✅ 私聊能用——你直接给 Hermes 发消息，它像好友一样回复 ✅ 群聊能用——群里 @它，它就能响应 ✅ 信息全覆盖——文字、图片、语音都能处理

对国内用户来说，这是个大新闻。不用翻墙、不用装 Telegram，直接在微信里就能体验这个爆火的 AI 助手。

快速上手：2 分钟安装

Hermes 是一个运行在服务器（或笔记本）上的个人自动化智能体，通过消息应用跟你对话。

它是一个永不停机的系统，处理重复性工作，监控你关心的事，自动学习，还能为你创建可复用的技能。

安装只要 2 分钟：

# 一行命令安装
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

# 启动
hermes

# 选择模型
hermes model

# 连接微信
hermes gateway setup

然后按提示配置微信 Bot，就能开始对话了。

系统要求

  • Linux、macOS、WSL2 都能装
  • Windows 需要装 WSL2
  • 可以跑在 $5/月的 VPS 上，7×24 小时在线
  • 也可以跑在 Mac Mini、树莓派上

真实应用场景

场景一：每日简报（最经典的用法）

有个开发者买了台 Mac Mini M4 跑本地大模型，性能不够。于是他把它改成家庭服务器，运行 Hermes 配 Telegram 机器人。

现在它自动处理：

  • 求职流程跟踪
  • 开发项目监控
  • 每日简报生成

再也不用每天早上两眼一睁就查邮件。

配置方法：

  1. 用 hermes gateway setup 把 Hermes 连到微信
  2. 让它监控你的邮件、日历和 2-3 个话题
  3. 设成定时任务
  4. 每天早上，摘要就发到你的微信里

关键不是简报本身，而是两周后——

Hermes 会学会哪些邮件的发件人你会回复，哪些会议你会准备，哪些话题会让你追问。

第 30 天的简报直接成为私人助理！

场景二：网站监控和数据提取

有个开发者设置 Hermes 审查线上网站收到的用户报告，决定是否需要修正元数据。

这样就完全替代了人工审核流程：

  • 智能体读取报告
  • 对照现有数据检查
  • 如果有效就应用修复
  • 记录改了什么

技术细节：

Hermes 自带 Camoufox——一个隐身浏览器，不像普通自动化工具那样留下指纹。那些屏蔽无头浏览器的网站也能顺利运行。

配合 Firecrawl 做结构化提取，你就有了一个不会被检测到的监控管道。

把它指向竞争对手的定价页面、招聘网站、新闻源、产品列表。Hermes 处理提取、变更跟踪，知道哪些是新的，哪些是昨天已经给你看过的。

配置一次，让它按计时器运行。有变化就通知你。

它和 Claude Code、OpenClaw 有什么不同？

这三个工具经常被拿来比较，但定位完全不同：

Claude Code —— 活在代码仓库里

  • 读代码、写代码、跑测试、提交
  • 是最好的编码智能体之一
  • 但是：不会在服务器上运行、不会在飞书上发消息、更不会在你睡觉时跑定时任务

OpenClaw（龙虾） —— 服务器上运行的智能体

  • 有消息功能、调度功能、工具访问权限
  • 但是：没有学习循环，不会从经验中自己写技能

Hermes（爱马仕） —— 进化版的龙虾

  • 像 OpenClaw 一样在服务器上运行
  • 加了学习循环——每个任务都让它在下一个任务中表现得更好一点

关键区别：

Claude Code 的记忆存储的是关于你偏好的事实； Hermes 存储的是可执行的流程。

它不只是简单地记住你的偏好，它记住的是整个"研究-筛选-格式化"工作流，能生成你想要的那种要点。

从 OpenClaw 迁移？5 分钟搞定

如果你已经在用 OpenClaw，想试试 Hermes，一行命令就能导入所有东西：

hermes claw migrate

你的人设、记忆、技能、API 密钥和消息设置，全部迁移过来。五分钟搞定。

技能长什么样？

Hermes 的技能是用 markdown 文件保存的，人类可读、可编辑。

一个典型的技能大概长这样：

# 分析 CSV 并生成报告

## 触发条件
用户要求分析 CSV 文件数据

## 执行步骤
1. 读取 CSV 文件
2. 找出销量最高的产品
3. 生成 Markdown 格式报告

## 参数
- file_path: CSV 文件路径
- output_format: 输出格式（markdown/json）

## 历史优化记录
- 2024-01-15: 用户要求添加同比数据，已添加
- 2024-01-20: 优化了大数据量的处理速度

这就是 Hermes 厉害的地方——它把经验沉淀成结构化的知识，而且你可以随时查看和修改。

管理技能

在 Hermes 的交互界面里，你可以：

# 列出所有技能
/skills

# 查看某个技能的详情
/skills analyze_csv_and_report

# 手动调用技能
/run analyze_csv_and_report file_path="data.csv"

# 删除不需要的技能
/skills delete analyze_csv_and_report

支持的模型和平台

模型支持（200+ 个）：

  • OpenAI: GPT-4o, GPT-4, GPT-3.5-turbo
  • Anthropic: Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus
  • 国内模型: Kimi, Moonshot, MiniMax, GLM
  • OpenRouter: 200+ 模型一键切换

平台支持（15+ 个）：

  • 微信（今天新增！）
  • Telegram, Discord, Slack
  • WhatsApp, Signal
  • 邮件、Home Assistant
  • 飞书、钉钉

用 hermes model 随时切换模型，不需要改任何代码。

写在最后

Hermes Agent 的爆火不是偶然。

它解决了一个真实的问题：如何让 AI 真正"记住"你。

不是简单的保存聊天记录，而是把经验提炼成技能，让 AI 越用越懂你。

今天微信原生支持的加入，让国内用户也能零门槛体验这个"进化版的龙虾"。

适合谁？

  • 想要一个"越用越顺手"的 AI 助手
  • 需要自动化处理重复工作
  • 想在微信里拥有一个 24 小时在线的智能助手

不适合谁？

  • 纯小白用户（需要一点命令行基础）
  • 追求即时满足的人（需要时间来"学习"你的偏好）

GitHub：

github.com/NousResearc…

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