上个月我聊了几期 AI Agent 框架，后台问得最多的是同一个名字——Hermes Agent。

不是因为我在用就推荐它，是它的增长数字太离谱了：6 月一个月 Stars 净增 18,960，30 天直接从 18 万冲到 21 万。GitHub 上 forks 接近 4 万，14,692 次 commits，370+ 社区贡献者。

一个开源 AI Agent 框架能有这个增速，背后肯定有事。我把它 6 月的三个版本全跑了一遍，这篇说说我看到的。

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一、先看数据

怕你觉得我吹牛，直接把数字摆这：

GitHub Stars	210,329（6月净增 +18,960）
Forks	38,516
总 Commits	14,692
分支数	1,292
最新版本	v0.18.0「Judgment Release」（7月1日）
内置技能	72 个
可选技能	102 个
社区技能	87,488 个 （来自 12 个注册表）
6 月 merged PR	260 条

社区技能数是内置加可选的 503 倍。Hermes 的核心生态根本不在官方仓库，在社区的技能注册表里。

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二、6 月三个版本，节奏感极强

6 月 5 号、6 月 19 号、7 月 1 号——刚好每两周一个版本。不是巧合，这是有意识在控制节奏。

v0.16.0 (6/5) — 「Surface」：把界面铺开

这个版本的核心是一次界面革命。Hermes 从命令行工具变成了桌面应用：macOS/Linux/Windows 全覆盖，一键安装、自更新、拖拽文件，再加上浏览器里就能配置 MCP 和渠道的 Web 面板。

最让我意外的是——简体中文支持。不是机翻那种，是真正的中文化界面。对英文头疼的人来说，这比什么新功能都实在。

还有 /undo 命令——之前欠了半年的功能，终于能撤回上几步了。

874 commits、542 个 PR、399 个 issue 关闭。这是改头换面的一版。

v0.17.0 (6/19) — 「Reach」：把手伸得更远

两周后第二个版本来了，重点在触达和并行：

iMessage 支持（不需要 Mac 中继）、后台子 Agent（扔个任务到后台跑，不堵主对话）、图片生成改成了可编辑。Dashboard 配置面板也升级了。

1,475 commits、800+ PRs、300+ issues 关闭。两个版本加起来 2,300+ commits，对我这种写代码的来说，这个节奏很恐怖。

v0.18.0 (7/1) — 「Judgment」：把债还清

这个版本最狠的不是新功能——是所有历史技术债一次清空。

团队花了一周半，把仓库里 所有 P0/P1 优先级的问题和 PR 全部解决，约 700 项。现在 Open P0 和 Open P1 全是 0。

1,720 commits、998 个 PR、949 个 issue 关闭。370+ 社区贡献者一起干的。这种事不是嘴上说说就能做到的。

新能力：

• Mixture-of-Agents（混合路由）

  — 不再单一模型输出，而是组合多个模型的推理，每个模型的观点都展示给你，再让聚合模型给最终答案。说人话：多个脑袋一起想，比一个靠谱。

• 自验证机制

  — Agent 写完东西之后，主动对照原始证据检查结果，不是凭"感觉"猜对错。

• /goal 完成合同

  — 你可以跟 Agent 约定什么算"完成"，它自己追进度。

• /learn 和 /journey

  — 6 月最值得玩的功能。/learn 能把任何对话或文档工作流蒸馏成一个可复用的 SKILL.md 文件，零人工干预。

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三、87,488 个社区技能，什么概念？

这个数字最容易被人当标题党——87,488 个技能，谁用得完？

换个角度理解：Hermes 的 Skill 系统相当于 AI Agent 界的 App Store。

三层结构：

• Built-in（72 个）

  — 官方打包，开箱即用（我们常用的 humanizer、debug 就在这层）

• Optional（102 个）

  — 官方维护但默认不加载，按需开（比如 baoyu 系列、red-team）

• Community（87,488 个）

  — 来自 12 个不同注册表，谁都能发

6 月社区影响力前六：

2. Curator Safety

   — 3 个安全阀门收口，6 月最重要的治理动作

3. /learn 命令

   — 把工作流蒸馏成技能，推荐每个开发者优先体验

4. Payments

   — Stripe Link + MPP + Projects，开源 Agent 里少见有支付层

5. simplify-code

   — 3 并行的 AI 代码评审，带风险分级

6. approve/deny gate

   — 技能写入需人工确认，防误覆盖

7. cloudflare-temporary-deploy

   — 快速部署演示原型

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9. 四、国内用户到底能用到什么？

10. 上面说的 87,488 个技能、桌面 App、iMessage……对国内用户来说，有的能用，有的要绕路。

11. 我跑了几天后的真实判断：

12. ✅ 直接能用的

• 多模型支持

  — 国内能用 DeepSeek、Kimi（Moonshot）、GLM（智谱）、Qwen（通义千问）、SiliconFlow 上的各种国产模型。我主力用 DeepSeek v4 + GLM-5.2，不需要特殊网络

• Skill 系统

  — 完全本地运行，不依赖海外服务。/learn 出来的技能文件就在你磁盘上

• 飞书 / DingTalk / 企业微信网关

  — 原生支持，可以直接在这些平台上跟 Agent 对话

• Cron 调度

  — 做日报推送、情报采集，和飞书 Webhook 联动

• 记忆系统

  — 本地存储，数据不出境

26. 🔧 需要代理才能用

• 桌面 App

  — 自动更新和部分远程功能依赖 GitHub

• 社区技能注册表

  — 部分托管在海外。不过常用技能可以自己写好 SKILL.md 放到本地

29. 我的配置方案

30. 模型：DeepSeek v4（主力）+ GLM-5.2（写作）+ Qwen3-VL-Plus（视觉） GPU：不需要，纯 API 调用 存储：本地 SQLite + 文件系统 调度：Cron + 飞书 Webhook 代理：SOCKS5（仅用于 GitHub/HuggingFace） 费用：全部国产模型，月成本几乎为零
    

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32. 五、我的判断

33. 我看过不少 AI Agent 框架——AutoGPT 昙花一现、LangChain 越搞越重、Claude Code/Codex 功能很强但国内用不了。
34. Hermes 三条让我觉得不一样：
35. 1. 不绑定模型
36. 你可以 DeepSeek 日常、GLM 写作、Qwen 看图，中间随时切。不像某些框架，跟一个模型锁死。
37. 2. 自我进化
38. /learn 把你的工作流变成技能文件，一次调试永久复用。我现在写公众号的管线（情报→选题→写稿→上传）就是用 Hermes 的 cron 链搭的，每天自动跑。
39. 3. 社区在真干活
40. 清空 700 个 P0/P1 事项这件事，看着是个数字，其实是一个项目治理能力的证明。能组织几百个贡献者同步清理历史债的框架，不会突然消失。

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42. 最后说句实话：Hermes 目前还不是一个开箱即用、面向小白的产品。门槛不低——你要懂配置文件、会写 skill 文件、能玩命令行。
43. 但如果你已经在用 AI Agent 做自动化，或者在搭团队的 AI 基础设施，它可能是目前最有成长潜力的选项。
    假如你从2026年开始学大模型，按这个步骤走准能稳步进阶。

接下来告诉你一条最快的邪修路线，

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阶段1:大模型基础

阶段2:RAG应用开发工程

阶段3:大模型Agent应用架构

阶段4:大模型微调与私有化部署

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