HermesAgent火爆原因解析：小白程序员必备的收藏级大模型学习指南

本文深入解析了HermesAgent的火爆原因，对比了OpenClaw等大模型的不足，突出了HermesAgent在自学习、强化学习、进化算法等方面的核心优势，详细阐述了其如何通过学习成功案例、优化提示词、代码进化等手段提升任务效果。文章还探讨了智能体时代的强化学习范式和TUI交互的重要性，为读者提供了全面的大模型学习和应用指南。HermesAgent迅速火爆，凭什么？

黑客Zion

139人浏览 · 2026-05-19 10:50:52

黑客Zion · 2026-05-19 10:50:52 发布

HermesAgent火爆原因解析：小白程序员必备的收藏级大模型学习指南

HermesAgent迅速火爆，凭什么？前有openclaw小龙虾OpenClaw四十问, Claudecode，后有deerflow DeerFlow2.0源码分析, wukong的大厂跟进产品。为啥HermesAgent能更胜一筹呢。

一. OpenClaw的确定性成果短板 - Token黑洞

从OpenClaw到HermesAgent，终于在ReAct上有所变化了。从OpenClaw架构粗解上能看到传统ReAct的短板，重Planning轻Action。 OpenClaw通过动态加载上下文（SKILL+Momory），强执行力的CLI，两招搞定执行力。

PI-Agent: Plan-Act-Observe
OpenClaw Agent: Lazy-Context(Skill+Memory)+Plan-Act-Observe+Heartbeat

对于半开放性问题，小龙虾的效果很有启发性，已经展现出巨大的生产力。但是对于确定性成果要求的任务，小龙虾会陷入Token黑洞的高成本陷阱。

二. HermesAgent的确定性成果强化 - 自学习成功案例并推广

Hermes Agent基本继承了OpenClaw的上下文机制，但是增强了自学习能力，从试错走向了学习。从而初步弱化Token黑洞的影响。

Hermes Agent：Lazy-Context+ Plan-Act-Observe-Learn

从下面更具体的架构来看，Hermes Agent增加了如下特性：

1）内嵌RL训练来强化SKill的生成能力。

2） ReAct + Self-Evolution(DSPy + GEPA)

三. 四大核心进化算法协同工作

1. Atropos (LLM RL Gym) 强化学习：Nous Research开发的Atropos库，是一个用于大语言模型异步强化学习的“环境微服务框架”。Atropos 利用LLM as Judge + DPO来实现RLAIF来实现自动化强化学习能力.

DSPy（Declarative Self-improving Python）参数式进化：通过DSPy实现从类似参数寻优的进化逻辑来优化大模型提示词。
GEPA（Genetic-Pareto）反思进化提示词：通过自举，过滤等反思模型来进化提示词工程。
Darwinian Evolver 遗传进化代码：通过遗传算法实现代码优化。

当然，有了这些进化能力，那么让提示词更准，工具调用更准，代码实现更准都有了基石。

五. 成功经验学习，不贰过，省Token。

Memory搜索能力，可以通过Sqlite集成的FTS5 （BM25）来实现对成功案例的快速查找使用。

有了上诉能力之后，主循环里面，对Skills的再写和改进就是核心能力的最大改善了！

通过以上步骤，可以快速将试错后的成功经验，学习进SKills，然后为下次试错减少大量的重复试错成本，实现孔子说的不贰过！

六. 从能干活到能评价效果的应用范式

LLM as a judge有很多视角可以探索，譬如一致性、改进幅度，稳定性等等。

LLM as a judge也是有很多套路：

对比打分
规则打分
多模型讨论共识
案例细化解读性评价
多步追问跟踪评价
海量择优加速

LLM as a judge的流程非常简单，核心难点还是套路和评价维度。

Exploring LLM-as-a-Judge - Weights & Biases

有了具体套路和维度结果，就可以使用GEPA来进行提示词优化，进化出来最优的Skills。

具体的进化流程代码关系如下：

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

七. 智能体时代强化学习范式

Atropos 强化学习使用Gymnasium 强化学习框架，通过这个框架规范接口，实现RL算法的标准化评测。

进而通过LLM as Judge实现效果评估，通过DPO算法实现模型训练，进而实现RLAIF的流程。

当然，这些基座模型也是千问或者LLama的20b以下的小模型。但是，这些小模型的训练是随着Agent的工作在自主积累升级的。对于准确率在20%左右的任务，一定要开启这个自动化流程，可以把准确率做到60%左右。

八. TUI交互再次伟大

TUI的使用让交互更简单高效。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

Hermes CLI 几乎打通了所有操作内容。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

当然智能体只带价格审计也是非常需要的。

小结：

应用时代开启的山崩地裂 - 龙虾入口

在“Skills技术：大模型时代的第三次大妥协”里面总结到，每次技术的大妥协都会带来应用的极大爆发。譬如RAG， MOE，现在是SKills。 RAG重塑了搜索和知识工程， MOE升华了OCR,PPT等办公， SKILLs启动了定制化应用。

个人企业应用的分道扬镳 - TUI交互

Claude Code 和 Open Code为代表的新型开发自动化平台在SKILLs + CLI + Memory的时代，基本抛弃GUI入口，因为Agent接管了CLI，因此高效的企业员工回归TUI入口。

大模型创新分化 - 规模化的成本短板 + 任务效果的评估短板

1）基础创新：当前基础创新走出了规模化(Scaling Law)，推理(Reasonging)(CoT+RL), 进而走向了效率创新(谷歌AI七剑下天山 - 第一剑TPU硬件), 未来基础创新就看哪家能走向Alpha-Zero时代了。难得不是无中生有，难的是用得起的无中生有。

基础：规模化 -> 推理 --> 软硬一体效率 --> 高性价比LLM-Alpha-Zero

2）应用创新：龙虾的终端人力替代已经在不确定性的任务需求上爆发出极大的需求量。但是在确定性任务还有巨大的空间。需要把应用创新从替代干活 -->转向–> 替代评价效果再走一步。真正能稳定地自动评价确定性任务的效果，才有可能为人力替代打下扎实的基石。

应用：经验使用工具的劳力替代 --> 任务结果评价的脑力替代 --> 确定性任务放心下发。

参考：https://mranand.substack.com/p/inside-hermes-agent-how-a-self-improving

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。