2026 年 5 月 6 日,Nous Research 宣布 Hermes Agent 以 2710 亿 tokens 的累计用量登顶 OpenRouter 全球排行榜——不是"CLI 工具分类",不是"开源项目分类",是所有 AI 应用的第一名。

第二名是 OpenClaw,Hermes 的用量几乎是它的两倍。再往下看,排在前十的全是商业产品。

一个今年 2 月才发布的开源项目,凭什么?


一、这个排名意味着什么?

1.1 OpenRouter 的排名机制

OpenRouter 是全球最大的模型路由平台之一,聚合了 200+ 模型。它的排名按 token 消耗总量 计算——谁用的模型多、谁跑的对话时间长,谁排名高。

这意味着 Hermes 登顶不是靠"下载量"或"Star 数"这些虚的,而是真实的、持续的用户使用

OpenRouter 2026年5月 Token 排名(示意):
#1  Hermes Agent      271B tokens
#2  OpenClaw          152B tokens
#3  ChatGPT Web       98B tokens
#4  Claude Code       87B tokens
#5  Cursor            76B tokens

1.2 这意味着什么

  1. 用户活跃度极高:Hermes 用户每天用大量 token,说明它不是"装完就吃灰"的产品
  2. 使用场景广阔:271B tokens 说明覆盖了编程、写作、研究、自动化等多种场景
  3. 开源验证成功:证明开源 Agent 可以在实际使用量上超越商业产品
  4. Viral 增长效应:用户用得好 → 推荐给朋友 → 更多用量 → 更好的社区生态

二、Hermes 的四大核心优势拆解

2.1 优势一:模型自由(No Lock-in)

大多数 AI 编程工具跟模型绑定:

产品 可用的模型
Claude Code 只能 Claude
Codex CLI 只能 OpenAI
Cursor 内建 + 少数可选
Hermes 20+ 个 Provider,任意切换

实际操作:

# 今天用 DeepSeek($0.14/M)
hermes config set model.provider deepseek
hermes config set model.default deepseek-v4-flash

# 明天想换 Claude($3/M)
hermes config set model.provider anthropic
hermes config set model.default claude-sonnet-4

# 想省钱?用 OpenRouter 聚合
hermes config set model.provider openrouter
hermes config set model.default deepseek/deepseek-chat

意义: 不被任何一家绑定、可以按任务选模型、某家涨价或出问题时无缝切换。

2.2 优势二:自我进化的 Skills 系统

这是 Hermes 和所有竞品最大的差异点。

用户提需求 → AI 处理 → 发现处理过程中的有效方法
  ↓
自动生成 SKILL.md → 存入 skills 目录
  ↓
下次遇到类似任务 → 自动加载技能 → 效果越来越好

实际操作: 你不需要做任何事。AI 自动判断什么值得记。

> 帮我部署这个项目到服务器

(AI 发现部署过程中有一些流程是重复性的)
→ 自动生成 `deploy-web-app` 技能
→ 下次部署时自动加载,不再需要重头问配置

到第 30 天的时候,一个重度用户的 Hermes 可能积累了 20-50 个自定义技能——AI 对"你"的项目越来越了解。

2.3 优势三:跨平台无缝切换

Hermes 不是"只能在一个地方用"的工具。

早上在终端写代码 → 中午在手机 Telegram 上问问题
  ↓
下午在 Discord 团队频道里做 code review → 晚上在飞书上查看定时报告
  ↓
同一个记忆、同一个技能库、同一个 Profile

实际操作:

# 终端(主力工作区)
hermes

# 接上 Telegram(手机随时用)
hermes gateway setup → 选 Telegram → 输入 Bot Token

在手机上发一条消息,跟终端里效果完全一样。AI 记得你是谁、有什么偏好、项目配置是什么。

2.4 优势四:无可比拟的成本控制

工具 月最低成本 月典型成本 成本控制方式
Claude Code $20/月 $40-80 只能通过限制用量
Codex CLI $20/月(Plus) $200(Pro) 订阅固定,超额另算
Cursor $20/月 $20 Pro 固定月费,但有限制
Hermes + DeepSeek $0/月 $2-8 多 Key 池、凭据轮换、context 压缩自动省钱

实际操作: Hermes 默认就帮你省钱。

# config.yaml 里的默认配置
compression:
  enabled: true
  threshold: 0.5      # 对话用到 50% context 时自动压缩
  target_ratio: 0.2   # 压缩到原来的 20%

credential_pool_strategies:
  deepseek: round-robin  # 多 Key 轮换,自动用配额低的

prompt_caching:
  cache_ttl: 5m          # 缓存提示词,5分钟内重复利用

三、用户画像:谁在用 Hermes?

根据 OpenRouter 的数据和社区调研,Hermes 的用户分布如下:

用户类型 占比 典型使用场景
独立开发者 / Freelancer 35% 日常编码、项目管理、客户沟通
后端 / 全栈工程师 25% 代码生成、调试、运维自动化
AI / ML 工程师 15% 数据处理、模型评估、RL 训练
技术写作者 / 博主 10% 文章生成、翻译、内容策划
DevOps / SRE 10% 监控、部署、告警处理
学生 / 研究者 5% 论文阅读、代码学习、实验

四、社区生态:Her GitHub Stars 从 0 到 189K 的历程

2026.02.26  正式发布                           0 → 5K Stars
2026.03.17  v0.3.0 (Skills Hub, Plugins)      5K → 30K
2026.03.30  v0.6.0 (Profiles, MCP, Docker)    30K → 55K
2026.04.08  v0.8.0 (智能发布)                  55K → 80K
2026.04.28  突破 100K Stars                    80K → 100K
2026.05.07  v2026.5.7 (Kanban, Checkpoints)   100K → 140K
2026.05.16  v2026.5.16 (Teams, LINE, Win)     140K → 170K
2026.05.28  v2026.5.28 (Curator, Provider)    170K → 189K+

三个月从 0 到 189K Stars,成为 2026 年增长最快的开源 AI 项目之一。


五、技术架构的简洁之美

Hermes 的技术起点并不复杂:

对话循环(run_conversation):
  1. 构建系统提示词(含记忆、技能、配置)
  2. 调 LLM
  3. 解析响应 → 如果有工具调用则执行 → 继续
  4. 如果返回文本 → 输出
  5. context 接近上限时自动压缩
  6. 循环直到 max_turns 或用户退出

关键文件结构:

~/.hermes/
├── config.yaml       # 所有配置(模型、工具、安全、压缩……)
├── .env              # API Key(跟配置分离,更安全)
├── memories/
│   ├── MEMORY.md     # AI 的环境笔记
│   └── USER.md       # 你的用户画像
├── skills/           # 安装的技能
├── sessions/         # 会话历史(SQLite)
├── profiles/         # 不同的 Profile(多场景)
├── kanban/           # Kanban 任务板(SQLite)
└── logs/             # 日志

用最少的抽象做最多的事。 没有复杂的微服务架构,没有 Kubernetes,没有一堆外部依赖。一个进程、一个 SQLite 数据库、两个 MD 文件——这就是 Hermes 的全部。


六、未来可期的是什么?

  • Cloud Agent —— Hermes Desktop 和 Cloud 版本正在开发中
  • Skills Marketplace —— 社区技能市场的完善
  • MCP 目录 —— Nous 认证的 MCP 服务器目录
  • 更深入的企业集成 —— SSO、审计日志、团队协作

Hermes 在 2026 年的爆发不是偶然。它回答了一个简单的问题:一个 AI Agent 应该属于谁? 答案:属于用户自己。你自己的模型、你自己的记忆、你自己的技能、你自己的安全边界。没有供应商锁定,没有隐性收费,没有数据上传到你不信任的服务器。

这或许才是 2710 亿 tokens 背后,最根本的秘密。

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