Hermes Agent 正在快速进化，但离一亿用户还差什么？

Hermes 到底有多少用户？我用 AI 根据 OpenRouter、GitHub 等数据进行的估算大概是七十万。这个数据显然非常不严谨，能确定的是它增长得很快。2026 年 8 月 10 日，Hermes Agent 的 GitHub 仓库约有 22.8 万个 Star、4.47 万个 Fork，全球排名 19 名，而刨除文档类、教程类的项目，它已经进入了前五名！

Hermes Agent GitHub 数据与 Star History 排名快照

截至 2026 年 8 月 10 日，Hermes 在 OpenRouter 展示的用量已经登顶很久，相比 OpenClaw 甚至接近 10 倍。

我认为，这仍然只是开始。

我是 Bruce https://x.com/brucexu_eth，一个长期关注 AI 和技术前沿的人。过去两年，我几次比大部分用户更早切换自己的 AI 工作方式：24 年就开始用 Cursor，在 Cursor 快速增长时，25 年初切换到了 Claude Code，因为我觉得 TUI 才是未来；25 年 7 月又开始切换 Codex。当时 Codex 还被很多人质疑，现在它已经是最主流的 Coding Agent 之一。

2026 年 4 月，我开始把主要工作和集成转向 Hermes Agent。

这不是因为 Codex 或 Claude Code 变差了。只是时代在发生改变，他们对于我更像是自行车，需要大量的手动操作，而 Hermes 已经算得上汽车了，简化到方向盘和踏板就可以开出几十公里的速度。

很多朋友也说用 Codex 也可以 DIY 这些功能，我也不是没试过，你可以给 Codex 加规则、把 Memory 放进仓库、安装插件、接更多 API，最后确实能拼出一个更强的系统。但拼着拼着，你会发现自己造了一个乞丐版的 Hermes。

我相信 Hermes 有机会成为至少一亿人使用的平台，然而它必须要填补下面的这些 Gap 和完成挑战才可以。基于它、围绕它，也会长出一批很大的产品和公司。换言之，也会存在巨大的商业机会。

2030 年一天会是什么样

早上 9:35，闹钟响了。不是因为我昨晚手动把闹钟改到了 9:35，而是 Agent 发现我睡得比平时晚，上午也没有会议，于是把起床时间往后调了一点。

起床后我拍了一张早餐照片发给它。它知道我最近的训练、体重和饮食记录，所以没有给我一套网上复制来的“健康食谱”，只提醒我午餐补一点最近缺少的营养，并把建议落到我附近真正能买到的食物上。问我是否要下单。

打开电脑后，等着我的不是十几个聊天窗口和大量的聊天信息，而是一批已经整理好的审批项。

我最近同时参与十几个不同领域的业务。每个业务都有自己的 Agent，盯着收入、用户反馈、项目进度和异常。昨天发生了什么，它们已经处理到哪一步，哪些事情必须由我做选择，都被压缩成我能快速判断的内容。我看一遍，留下几条反馈。Agent 理解我的取舍和 taste 继续执行，然后我开始了跟学习 Agent 的定制学习方案，下午 Agent 给了我更多的工作更新让我处理。

事实上，这样的一天已经成为某些人的日常了，但是大规模的普及还有相当多的工作需要做。

Hermes 拥有一个非常好的基础和优势

开源让反馈真正进入产品

Hermes Agent 采用 MIT License。任何人都可以阅读、修改、分发和商业使用代码，只要保留许可证声明。

这件事带来的价值很直接。用户遇到问题，可以提交 Issue；开发者不必等官方排期，可以直接交 PR；新的模型、消息渠道和工具可以更快接进来。

Nous Research 团队本身也在重度使用 Agent 做开发。社区在贡献，官方在使用，Hermes 又能帮助开发 Hermes，这里面会产生很强的复利和飞轮。

它能做什么，主要取决于你愿意开放什么，几乎无限

Hermes 本质上运行在用户控制的电脑或服务器上。只要操作系统能访问，用户又明确授予权限，它就可以通过代码、API、浏览器、CLI 或自定义工具去完成工作。

这和一个网页聊天框的边界不同。ChatGPT、Claude 这类产品能访问哪些外部服务，通常取决于平台已经提供什么连接器、所在地区是否开放、商业关系和安全策略怎么定。Hermes 也受到 API 条款、账号权限和本地安全策略约束，但至少扩展能力掌握在用户手里。某个网站没有现成连接器，你可以写 Skill；某个公司有内部系统，可以接内部 API；需要操作自己的服务器，也可以使用正常的运维工具。比如我在一次实际测试里，ChatGPT 网页版甚至无法直接很容易的获取 X 的内容：

一次真实测试：ChatGPT 无法直接获取 X post，需要通过其他办法。

自由度很高，风险也一起变高。Hermes 不是“没有限制”，它需要更清楚的权限边界、审批和审计。这正是后面最大的产品机会之一。

数据主权，Data、Memory 和 Skills 属于用户

我个人认为，AI 时代最值钱的个人数据资产是长期积累形成的整体：你的事实、偏好、判断历史、工作方法、数据连接和反复验证过的 Skills。它们共同决定一个 Agent 到底懂不懂你。

Hermes Agent 的核心数据可以保存在自己的电脑或服务器上。你可以备份、迁移、检查，也可以决定哪些数据永远不应该交给模型。企业也可以把这些能力放进自己的数据和权限边界里，而不是把完整的“企业大脑”永久寄存在一个外部 AI 账号中。

我见过也经历过 ChatGPT、Claude 的封号行为，以及用户 Memory 串了，我看到了别人的问题（https://x.com/brucexu_eth/status/1900400004025770430）。作为一个信仰密码朋克的人，单从数据主权、隐私和安全性角度，Hermes Agent 是我目前唯一的选择。

当然，自托管并非天然安全。配置错误、弱密码、过度授权和不可信 Skill 同样会泄露数据。但控制权在自己手里，至少让审计、迁移和修复成为可能。账号被封、产品下线或者供应商改策略时，长期积累不应该一起消失。

它可以出现在不同场景，但还是同一个 Agent

Hermes Agent 已经支持 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email 等消息入口，也有 Web、TUI 和 Desktop 界面。用户可以在手机发任务，回到桌面继续处理，背后仍然是同一套 Context、Memory、Skills 和数据。

这个体验很像一个一直在线的同事。你不需要因为换了设备就重新解释自己，也不必把工作复制到另一个聊天窗口。

同一个 Agent 可以出现在不同设备和沟通入口，但身份、Memory 与上下文保持连续。

今天这部分仍然有不少割裂感。不同渠道支持的交互能力不完全相同，移动端体验也还没有真正成熟。但“同一个 Agent 出现在不同场景”这条路已经被跑通了。

模型应该是可以替换的零件

模型对 Agent 很重要，但模型不等于 Agent。

Hermes 可以连接 Nous Portal、OpenRouter，以及多种兼容 OpenAI API 的模型服务，也可以接本地模型。用户可以按任务选择模型，还可以使用子 Agent 并行处理不同工作。今天某个模型擅长研究，另一个擅长写代码，过几个月排名又会变化。长期系统如果和一家模型公司绑死，就会不断为这种变化付迁移成本。

Claude Code 更紧密的结合 Anthropic 的模型和产品，Codex 更接近 OpenAI 的模型和产品。它们把模型和编码环境磨合得很好。反过来想，你被绑定到了对应的模型上面，如果他们的模型比较拉垮，你无能为力。

那么 Hermes Agent 距离一亿用户还有哪些 Gap？

虽然有了一个好的基础，但是我认为还是缺少非常多的组件和工作。

1. 真正以 Agent 为中心的手机端

我认为手机端是最大的单一缺口，做好后可能把 Hermes 带到数千万级用户。

现有很多 AI 手机产品仍然延续 ChatGPT 的逻辑：打开 App，新建 Session，输入问题，等待回答。界面变漂亮了，底层心智没有变。

我期待的 Hermes Mobile 不是又一个聊天 App。它的首页应该是正在工作的 Agent、需要我审批的事项、尚未完成的长期任务和刚刚发生的异常。我在开车时说一句话，它能把任务放进正确的 Agent Space；短结果用语音告诉我，长报告留到桌面；拍一张照片，它知道应该进入健康、财务还是工作流程。

换句话说，用户面对的是长期存在的 Agent，不是一排临时 Session。

写作期间更新：2026 年 8 月 17 日，Hermes Desktop 正式开放了 Bot Mode。每一个 Bot 都是长期存在的独立 Agent，可以拥有自己的角色、模型、Memory、Skills、工具和外部连接，也可以与其他 Bot 沟通和协作。

这正是我在前文所说的方向：用户面对的应该是长期存在的 Agent，而不是一排临时 Session。Bot Mode 的发布也说明，Hermes Agent 仍然处在非常快速的迭代阶段。很多今天看到的 Gap，团队可能已经在开发或思考了。这也是第一家意识到这个区别的主流 AI 产品。

不过，Bot Mode 目前首先落地在 Desktop。手机端仍然缺少一个真正围绕长期 Agent、任务进度、审批和异常设计的原生入口。

2. 把底层概念藏起来

Hermes 对技术用户很友好，因为几乎所有东西都能配置。对普通人，这恰好是问题。

Profile、Toolset、Skill、Memory、Context、Gateway、Cron、模型 Provider，这些概念各有价值，用户却不应该先学完它们才能获得第一次成功体验。ChatGPT 的强大之处有一部分来自简单：注册、打开、输入，得到结果。

普通用户需要的是结果。比如“帮我管理家庭行程”“每天整理客户反馈”“照顾我的健身饮食”，系统应该据此生成合理的初始配置，再让用户逐步修正。底层能力仍然存在，只是不要求每个人先成为 Agent 运维工程师。

底层能力可以很复杂，普通用户面对的入口应该足够简单。

这也需要解决冷启动。现在训练一个真正好用的 Hermes，要花时间整理 Memory、调 Skills、建立信息入口和纠正行为。未来应该有清晰的引导、可撤销的自动学习，以及针对具体人群预配置的 Workflow Packs。

3. 企业和长期 Agent 所需的权限、审批和审计

Hermes Agent 目前更像个人开发者使用的强大 Agent。通过改造，它可以承担一部分企业工作，但要成为大规模“企业大脑”，还缺一些不能靠配置文件补齐的东西。

企业需要组织、用户和角色级权限，需要租户隔离、审计日志、数据保留策略、成本预算、SSO、合规控制和管理员控制面。一个员工能读哪些资料，Agent 可以替他执行哪些动作，离职后权限如何收回，模型请求是否允许出境，这些都必须清楚。

Memory 架构也会改变。个人 Memory 关注“它是否理解我”，企业 Memory 还要回答来源、时效、权限继承、冲突和删除。一个结论由谁写入，引用了什么证据，哪些团队可以读取，更新后旧版本如何处理，都需要可追踪。

如果这套能力成熟，大公司可能会给每位知识工作者配置专属 Agent。这里的潜在用户也是千万级。不过它不是给现有 Hermes 加几个管理员页面，需要独立的企业架构和长期投入。

Hermes 能力越大，权限问题越重要。

现在很多 Agent 授权仍然很粗：有一个 API Key，就能做这个 Key 允许的全部事情。用户真正需要的是细粒度控制。它可以读日历但不能删会议；可以生成付款草稿但不能直接转账；可以发测试环境但生产部署必须由我批准；可以处理客户邮件但公开回复需要检查。

还要有审计。谁在什么时候调用了什么工具，读取了哪些数据，向哪里写入，花了多少钱，结果是什么。发现异常后，用户需要一键暂停相关权限，并确认其他任务有没有受到影响。

这块的场景和设计非常复杂，非常具备挑战。

4. 可嵌入应用的 Agent Runtime

很多产品不需要完整的个人 Hermes Agent，却需要它的执行能力。

例如，一个旅行 App 希望 Agent 帮用户比较方案并处理预订；一个财务产品希望 Agent 读取规则、生成报告并等待审批；一个社区产品希望多个 Agent 共同维护内容和成员服务。这些场景需要稳定的 API、明确的运行生命周期、隔离的执行环境和按任务计费。

Hermes Agent 已经有 API Server、Webhook、A2A 消息和子 Agent 等能力。下一步是把它变成开发者能放心嵌入产品的 Runtime：任务可以恢复，状态可以查询，超时和失败有清楚语义，外部系统可以验证是谁发起、谁批准、最后写入了什么。

这里也包含 Serverless Hermes Agent。开发者不一定需要完整 Memory，也不一定想长期维护一台服务器。他可能只想发送一个版本化任务，获得可验证结果，然后销毁运行环境。

5. Agent 的控制面、性能和长期数据

当一个人只有一个 Agent 时，日志和配置文件还能应付。等他拥有十个 Agent、几十个定时任务、多个模型和外部服务，问题就变了。

哪些任务正在运行？谁消耗了最多 Token？哪个 Skill 最近更新过？某次外部写入由谁批准？一个任务卡住后应该继续、回滚还是重跑？Memory 在哪台机器上，备份是否能恢复？

这些是正常的运维问题，只是对象从服务器变成了 Agent。

Hermes Agent 已经有 Cron、子 Agent、Checkpoint、Gateway 和多种诊断能力，但还缺一个普通用户也能看懂的控制面。它要显示运行状态、权限、成本、异常和版本变化；更重要的是，在升级失败或 Skill 行为改变后，用户能回到上一个正常状态。

我的一些稍微复杂的任务已经需要运行一个小时。状态数据库、Session、日志和素材也在不断增长。单纯 State.db 达到了 3GB，这才几个月而且都是文本信息。如果放到中型企业以及使用数年，目前的性能、稳定性是远远不够的。

长期 Agent 需要面对数据库膨胀、检索变慢、上下文污染、任务中断、重复执行和版本升级。还有海量的 skills。企业场景会把这些问题放大。多个用户同时发起任务，一个 Agent 运行几天，中间经过多次审批和部署升级，状态仍然需要可恢复、可追踪。这里面还有相当大的空间。

6. Agent 与 Agent 之间的协作

未来不会只有一个万能 Agent。个人、公司、服务商都会有自己的 Agent，它们需要互相调用和协商。

Hermes Agent 已经支持 A2A 消息，子 Agent 也能并行完成任务。但真正跨组织的协作，还需要身份、能力描述、授权、支付、信誉和结果验证。我的 Agent 可以向旅行服务商的 Agent 询价，但不能因此把整个邮箱和信用卡权限交出去；对方返回一个结果，我还需要知道它是否遵守了报价条件。

A2A 的关键不是共享全部权限，而是在可控边界内委派任务、返回结果。

这部分很像早期互联网协议层。短期看有些遥远，等 Agent 真正开始代表人和公司做事，它会变成基础设施。

7. 普通人负担得起的一键托管

把 Hermes 装在本地电脑上，可以控制当前设备，但电脑关机后它也停了。想让 Agent 长期在线，最自然的方式是运行在服务器上。对技术用户来说这很正常，对普通人来说，购买 VPS、配置域名、升级、备份和安全加固已经足够劝退。

截至 2026 年 8 月 10 日，Nous Portal 的公开套餐是：Free 为 0 美元；Plus 每月 20 美元并含 22 美元 credits。Portal 还提供 Hermes Cloud。公开价格是 Small 运行时 0.29 美元/天，Medium 为 0.56 美元/天，Large 为 1.09 美元/天；停止状态仍收 0.03 美元/天，而且这些价格不包含模型推理和工具费用。它已经比自己购买 VPS、安装和维护前进了很大一步。

但“一键创建云实例”和“普通人长期拥有一个可靠 Agent”仍然不是同一件事。不同地区的支付能力、模型成本和服务器价格差很多，备份、迁移、升级失败后的恢复、权限默认值和用户支持也会决定真实体验。我自己在 OVH 上运行基础环境，纯服务器成本可以控制在每月几美元，对比下来同配置 Portal 需要 4 倍的价格。实际上地区不同，中国可以买到更便宜的主机和模型。当然，我自己承担了运维和采购的成本。

市场需要更完整的托管产品：付款后立即可用，默认安全，自动升级，可备份和迁移，月费也在普通用户能承受的范围内。

8. Skills Marketplace 和 Workflow Packs

Skills 是 Hermes 最有潜力的部分之一。它们把一次成功的方法沉淀为可复用能力，让 Agent 下次不必重新摸索。现在的问题是发现、信任和维护。一个 Skill 从哪里来？适配哪个版本？申请什么权限？更新后改了什么？是否包含危险命令？如果作者停止维护怎么办？

真正的 Marketplace 不能只是一个下载目录。它需要版本、依赖、权限清单、安全扫描、签名、评价、回滚和可复现测试。对于高风险领域，还要有更严格的审核。

Workflow Packs 更接近普通用户的需求。用户选择“独立开发者”“内容创作者”“家庭财务”或“跨境旅行”，系统一次装好相关 Skills、数据入口和审批策略，再让用户逐步调整。它能显著缩短训练 Hermes 的时间。

这些方向单独拿出来，都可能是一家公司。

Hermes Agent 的未来，可能从软件，到操作系统，再到硬件

我对 Hermes 的长期路线有一个很强的个人判断：软件、操作系统、硬件。

今天它主要处于软件阶段。用户把 Hermes 安装在电脑或服务器上，通过消息工具、Web、Desktop、CLI 和 API 操作它。

下一步可能是 Agent OS。底层仍然可以是 Linux，但用户面对的系统不再以文件、窗口和 App 为中心，而是以 Agent、任务、权限和数据为中心。安装完成后，设备的主要交互对象就是 Hermes。应用没有消失，它们变成 Agent 可以调用的能力。这就有点像 Android 了。

再往后是硬件。长期 Agent 可以存在云端，也可以在本地和边缘设备运行，于是它能进入手机、汽车、耳机、桌面设备和家庭终端。不同硬件只是同一个 Agent 的眼睛、耳朵和手。

我的长期判断：Hermes 可能从软件进入 Agent OS，再延伸到硬件。

整个方向也已经开始探索了。

然而，Hermes 面临的几个现实危机

MIT 协议让生态增长，也让价值捕获更难

MIT 是 Hermes 快速扩散的重要原因。它也意味着云厂商、模型公司和创业团队可以直接部署、修改和销售自己的版本，不必把收入交给 Nous Research。

开源商业化历史里，这个矛盾反复出现。MongoDB 在 2018 年把新版本从 AGPL 改为 SSPL，一个重要背景就是云厂商可以把开源数据库作为服务销售，却不向上游贡献相称价值。Hermes 一定会在某个阶段遇到这个冲突：谁来长期承担核心维护、安全响应、文档、基础设施和社区成本？

如果官方服务在一些地区显得昂贵，本地云厂商又能用更便宜的模型和服务器提供兼容服务，用户会自然分流。Nous 需要找到让用户愿意回到官方产品的价值，比如更好的默认体验、模型与工具、企业信任、安全和生态服务。

用户习惯正在固化，Hermes Agent 只有短暂的窗口期

ChatGPT 已经进入大众生活。Claude Code、Codex、WorkBuddy 和其他 Agent 产品也在训练用户如何委派工作。很多人正在平台里积累项目、规则、Memory、Skill 和付费关系。

这些积累持续半年、一年后，迁移就不再是“换一个更强模型”。用户要搬数据、重建工作流、重新信任新的 Agent，还要承受一段效率下降。

Hermes 的技术上限可能更高，但上限不会自动变成市场份额。安装、第一天体验、本地化支持和企业落地如果长期落后，窗口会变窄。所以需要尽快开始铺应用，在这个较早的适应期，尽快建立用户习惯和心智。

因此，我们发起了 HermesCN 社区

Ray https://x.com/rayoo_eth 是 Hermes Agent 的开源贡献者，已经有多项 PR 被合并，也是资深使用者。我长期使用 Hermes，也一直在分享 Hermes 的使用经验和技巧。因为对长期 Personal AI 的方向有共同判断，我们一拍即合，联合发起了 Hermes 中文社区 HermesCN.Org，希望继续学习、探索和建设 Hermes 生态。

首先声明一点，HermesCN 社区是由社区成员自发发起的独立中文社区，不是 Nous Research 官方社区，不代表官方，也不是官方授权的区域伙伴。

我们想做的事情很简单：汇聚一些对 Agent 感兴趣的人，一起使用 Hermes，研究真实问题，整理中文资料和实践经验，帮助更多人完成第一次安装和第一个有效工作流；一起在这个美好的项目中做出一些贡献，找到一些机会。

打开 https://hermescn.org/ 点击“加入社区”，注册成为社区会员！也可以顺便关注 X https://x.com/hermescn_org。

也可以扫码加好友（一个即可）备注：HermesCN，拉入中文社区群。

Hermes 能不能到一亿用户，我没有办法证明，由于开源的特性，甚至官方也无法准确统计。

但我已经很确定，长期 Agent 会成为很多人的主要软件入口。人会把越来越多的工作和生活交给它，也会越来越在意这个 Agent 是否属于自己、能否迁移、能否审计、是否可以接入最合适的模型。这是一个可能会长达十年的浪潮。

而 Hermes 已经把这条路最难的一部分做出来了：一个开放、可扩展、能够真正执行工作的个人 Agent。它现在缺的，是把这种能力变成普通人可以安全使用、企业可以放心部署、开发者可以稳定嵌入的产品。怎么说？一起来吧！今天就加入 Hermes 中文社区！