slug: / sidebar_position: 0 title: “Hermes Agent Documentation” description: “The self-improving AI agent built by Nous Research. A built-in learning loop that creates skills from experience, improves them during use, and remembers across sessions.” hide_table_of_contents: true displayed_sidebar: docs

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Hermes Agent

由Nous Research打造的自我进化型AI智能体。它是唯一具备内置学习循环的智能体——能够从使用经验中生成技能、在运行过程中不断优化这些技能、促使自己持续保留知识，并在多次会话之间逐步构建对用户特征的深入理解。

安装

Windows或macOS系统

如需轻松安装命令行工具及桌面应用，请从我们的网站下载Hermes Desktop安装程序，然后运行该程序即可。

无需Hermes Desktop的情况

若仅需安装命令行版本而无需桌面版，可执行以下操作：

Linux / macOS / WSL2 / Android（Termux）

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

Windows（原生版）

在 PowerShell 中运行：

iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)

如需了解安装程序的功能、不同用户权限下的文件结构差异以及针对 Windows 系统的特别说明，请参阅完整的**安装指南。如需查看完整的平台支持列表，请访问平台支持情况**。

::tip 最快让 Agent 正常运行的方法 安装完成后，运行命令 hermes setup --portal —— 一个 OAuth 认证即可同时使用模型以及全部四种工具网关功能（网页搜索、图像生成、文本转语音、浏览器操作）。详情请参见 Nous Portal。

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什么是 Hermes Agent？

它既不是绑定在 IDE 上的代码辅助工具，也不是仅围绕单一 API 构建的聊天机器人。而是一个自主型智能体，运行时间越长，其能力就越强。它可以部署在任何地方——无论是价值 5 美元的虚拟专用服务器、GPU 集群，还是像 Daytona、Modal 这样的无服务器架构（在空闲状态下几乎不产生成本）。你可以在 Telegram 中与它交流，而它则在你无需直接登录的云虚拟机上工作。它并不局限于你的笔记本电脑。

快速链接

核心功能

• 闭环学习机制 —— 由智能体自行筛选并管理记忆内容，定期进行优化提示；能够自主创建技能，在使用过程中持续改进；支持 FTS5 技术实现跨会话信息检索，并通过大语言模型进行总结；同时采用 Honcho 的辩证式用户建模方法
• 可部署在任意场景，不仅限于笔记本 —— 支持 6 种终端后端：本地环境、Docker、SSH、Daytona、Singularity、Modal。Daytona 和 Modal 提供无服务器持久化功能——环境在空闲时会进入休眠状态，几乎不产生额外成本
• 可集成到你常用的任何平台 —— 支持 CLI、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Matrix、Mattermost、电子邮件、短信、钉钉、飞书、企业微信、微信、QQ 客服、元宝、BlueBubbles、Home Assistant、Microsoft Teams、Google Chat 等众多平台——通过一个网关即可接入 20 多种平台
• 由模型训练专家打造 —— 由开发 Hermes、Nomos 和 Psyche 模型的 Nous Research 团队创建，可配合 Nous Portal、OpenRouter、OpenAI 或任何其他接口使用
• 定时自动化功能 —— 内置 cron 定时器，可将任务发送到任意支持的平台执行
• 任务委派与并行处理 —— 可创建独立的子智能体以并行处理不同任务；通过 execute_code 实现编程式工具调用，将多步骤流程简化为单次推理请求
• 符合开放标准的技能系统 —— 兼容 agentskills.io 平台。技能具有可移植性、可共享性，且可通过技能中心由社区共同贡献
• 全面的网络控制功能 —— 搜索、信息提取、浏览、视觉处理、图像生成、文本转语音——通过 Nous Portal 的单一订阅即可使用所有这些功能
• MCP 支持 —— 可连接任意 MCP 服务器，从而获得更丰富的工具功能
• 适用于研究场景 —— 支持批量处理、轨迹导出，以及利用 Atropos 工具进行强化学习训练。同样由 Nous Research 团队开发，该团队也是 Hermes、Nomos 和 Psyche 模型的创造者

面向大语言模型与编程智能体

可供机器读取的文档入口：

• /llms.txt —— 包含所有文档页面的精选索引及简短描述，文件大小约 17 KB，可安全地加载到大语言模型的上下文环境中。
• /llms-full.txt —— 将所有文档页面合并为一个 markdown 文件，便于一次性导入模型。文件大小约 1.8 MB。

这两个文件的路径也可表示为 /docs/llms.txt 和 /docs/llms-full.txt。每次部署后都会自动生成最新版本。