个人电脑从零安装并配置Hermes Agent(爱马仕)

在龙虾(OpenClaw)爆火后不久,一款自进化 AI智能体也开始爆火,那就是 —— Hermes Agent。Hermes Agent 项目 2025 年 7月项目启动并一直蛰伏,2026 年 2月正式发布并引爆全网,3月份开始爆发式增长并快速积累口碑,4月后则通过版本更新、各厂商接入和现象级数据增长达到顶峰。

官网地址:https://hermes-agent.nousresearch.com/

可以看出,官网宣传的口号:

The Agent That Grows With You

The self-improving AI agent built by Nous Research
. The only agent with a built-in learning loop — it creates skills from experience, improves them during use, nudges itself to persist knowledge, and builds a deepening model of who you are across sessions.

与你共同成长的智能代理

由 Nous Research 构建的自我改进 AI 智能体。唯一内置学习循环的智能体——它从经验中创建技能,在使用过程中持续改进,主动提示自身持久化知识,并在会话间不断深化对你的建模。

这篇就简单写写 Hermes 的在本地笔记本电脑上的安装部署,我这里主机系统是 Win11(可以看到网上推荐的安装环境是 Mac,或者是 Linux),消息平台用的微信测试。

第一步,启动安装

安装 Hermes 官网有明确的命令提示,按照自己的环境,使用相关命令即可。

我这里使用 Windows PowerShell  安装,命令如图。

第二步,依赖安装

[OK] Managed uv found (uv 0.10.9 (f675560f3 2026-03-06))
-> Checking Python 3.11...
-> Python 3.11 not found, installing via uv...
[!] uv python install error: warning: The requested interpreter resolved to Python 3.11.15, which is incompatible with the project's Python requirement: `>=3.12` (from `project.requires-python`)
-> Trying to find any existing Python 3.10+...
[OK] Found fallback: Python 3.13.11
-> Checking Git...
[OK] Git found (git version 2.53.0.windows.2)
-> Set HERMES_GIT_BASH_PATH=D:\Git\bin\bash.exe
[OK] Git Bash can launch MSYS programs
-> Checking Node.js (for browser tools)...
[OK] Node.js v24.18.0 found
-> Checking ripgrep (fast file search)...
[OK] ripgrep 15.2.0 (rev e89fff89ac) found
-> Checking ffmpeg (TTS voice messages)...
[OK] ffmpeg found
-> Installing to C:\Users\tzhuw\AppData\Local\hermes\hermes-agent...

可以看到安装 Hermes 过程中,会自动检查当前环境是否具备,如果具备则会跳过检查下一步,如果不具备则会自动下载安装依赖环境。检查的依赖环境包括:uv、Python、Git、NodeJS、ripgrep、ffmpeg等。

第三步,Hermes 安装

依赖安装完成后,是漫长的安装 Hermes 的过程,耐心等待即可。

由于我之前已安装过,所以这里是升级过程,如果没安装过,这里就是安装过程,流程基本一样,获取最新版本安装到本地目录。

第四步,虚拟环境创建安装依赖

第五步,其它配置和依赖安装

可以看到安装了 NodeJS依赖、TUI、配置环境变量、创建配置文件目录及配置文件、Skills等

第六步,按向导提示安装

1)如果之前安装过 OpenClaw,这里会提示是否导入配置:

预览配置后可能会出现以下警告,提示“OpenClaw 的配置值在 Hermes 中可能具有不同的语义”,所以在迁移选项中可以选NO。

2)选择设置 Hermes 的方式,这里先用默认的快速设置进行配置。

3)登录 Nous 门户,这步骤会打开浏览器进行登录验证,如果不想登录,也可以暂时跳过,直接关掉浏览器,回车即可。

如果要登录,可以在弹出网页登录并选择订阅的套餐,比如选Free套餐,则效果如下:

4)选择终端运行环境,这里选本地(Local),输入1回车。

5)选择消息连接平台,这里选择微信,输入3回车。

微信扫描链接打开的二维码进行验证,成功后即可接入。

微信的其它一些配置,比如消息授权、群聊配置等。

6)配置 Hermes 的相关服务,如定时任务,网关服务以及跟随系统自启动服务等。

7)到此,可以看到安装完成信息,说明 Hermes 的安装已完成。后面还会有一些提示信息,提示安装目录、配置文件目录、相关命令等信息。

第七步,命令使用

hermes   # 直接启动聊天 Cli

hermes config  # 查看配置

hermes doctor  # 检查安装问题

hermes gateway  # 启动网关

hermes update  # 升级最新版本

hermes setup  #  重新启动安装引导

可以重新打开命令行终端,尝试使用上面常用命令。

第八步,选择免费模型

如果在第六步中登录了账号并订阅了Free套餐,可以免费使用以下四个模型,如图:

这四个模型都定位为面向Agent(智能体)和编程场景的高性能模型,且目前都提供免费试用。它们之间的核心区别在于架构规模、擅长领域和性能特点

poolside/laguna-s-2.1:free (Laguna S 2.1)

定位:Poolside 的旗舰级编程模型,专为复杂的软件工程和智能体编码任务设计。

核心优势:拥有 118B 总参数,1M (100万) 超长上下文,非常适合处理大型代码库和需要长期规划的任务。它在编程榜单上表现出色,例如在 Terminal-Bench 2.1 上得分 70.2%。

inclusionai/ling-3.0-flash:free (Ling 3.0 Flash)

定位:蚂蚁集团(通过 InclusionAI)推出的高效能模型,旨在以更低的算力成本完成更多工作。

核心优势:采用 MoE 架构,总参数 124B,但激活参数仅 5.1B。这意味着它在保持强大能力的同时,推理速度极快、成本极低,特别适合对延迟和成本敏感的生产级应用。上下文为 262K。

stepfun/step-3.7-flash:free (Step 3.7 Flash)

定位:阶跃星辰的旗舰多模态推理模型。

核心优势:最大的特点是原生支持图像和视频理解。总参数约 198B,激活参数 11B。它的生成速度极快,最高可达 400 Tokens/s,并已针对主流 Agent 框架(如 Hermes)进行优化。上下文为 256K。

poolside/laguna-xs-2.1:free (Laguna XS 2.1)

定位:Poolside 推出的轻量、快速的编程模型。可以看作是 Laguna S 2.1 的“小兄弟”。

核心优势:总参数仅 33B,激活参数约 3B。模型小巧,对硬件要求低,甚至可以在消费级 GPU 或笔记本上运行。它的优势在于快速迭代和高效执行,非常适合资源受限或追求极快响应速度的场景。上下文为 262K。

追求顶级编程能力:选 Laguna S 2.1。它的超大上下文和强劲性能在处理最复杂的代码任务时优势明显。

追求性价比和速度:选 Ling 3.0 Flash。它以极低的激活参数实现了强大的性能,是大规模、高频调用的理想选择。

需要处理图像/视频:选 Step 3.7 Flash。它是唯一原生支持多模态输入的模型,可以直接“看”图。

硬件资源有限或本地部署:选 Laguna XS 2.1。它的小体积意味着更低的运行门槛,非常适合在普通电脑上使用。

第九步,自定义其它模型

使用 hermes setup model 命令,修改自定义模型,如图:

我这里选择使用 OpenRouter,输入3回车,需要输入 API_KEY,回车即可查询模型。

我选择免费的 nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free,回车。

到此,就修改为自己想使用的其它模型。

第十步,启动并尝试

使用 hermes 命令启动,然后直接 Chat 即可。

使用官网免费模型的效果如下:

使用自定义模型的效果如下,当然每个模型 Chat 后的结果略有不同:

链接的手机端微信 Chat 效果如下:

其它操作和玩 OpenClaw 类似,大家可自行尝试。

我配置好了,你呢?Good Luck~ ​

原文链接:https://menglanglang.blog.csdn.net/article/details/163330688

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