2026年4月10日星期五

Hermes Agent开源项目:狂揽49000+Star,越用越强的AI智能体

Hermes Agent是NousResearch开源的一款AI智能体,能自动将完成的任务写成技能并自我更新,实现越用越强。支持Linux、macOS、WSL2和Docker,可一键安装,兼容OpenRouter、Claude等模型,并能与OpenClaw互通或迁移。适合希望部署私有、持续进化的Agent的开发者和技术团队。

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最近 OpenClaw 的讨论热度明显下滑,反而转移到了 Hermes Agent 项目。

来自 NousResearch 团队开源,被称之为「一个会伴随着你成长的 Agent」。

讨论热度不断地提升,今天更是冲上了 GitHub Trending 榜首,狂揽了 49000+ Star。

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它的更新迭代速度也同样惊人,从 2 月底开源到今天,平均不到一周一个大版本,昨天刚发布 0.8.0 版本。

有网友迁移到 Hermes Agent 后说:「切到 Hermes 太爽了,比 OpenClaw 响应速度快太多倍」。

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那么 Hermes Agent  到底有什么核心亮点?

大多数 Agent 的记忆要人类手动维护,技能要手动写,同一类任务,每次都要重新跑。

而 Hermes 想解决的,就是这件事。

每当它完成一个复杂任务,会自动把整个过程写成一份 Skill,记录怎么做的、踩了哪些坑、下次该注意什么。

下次遇到类似的任务,直接调用,不用从头推理。

更关键的是,这份 Skill 还会自我更新,用的过程中发现了更好的做法,自动改掉旧的。

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相比之下,OpenClaw 的技能靠社区贡献,人来写、人来维护。

Hermes 是它自己写、自己用、自己改,用的时间越长,积累越厚。

再往更深处看,它日常产生的每一条工具调用记录,还可以直接用来训练下一代模型。

这条从使用到训练的自我成长链路,才是 NousResearch 真正的护城河。

与 OpenClaw 的对比

OpenClaw 解决的是连接。让 Agent 接上各种渠道,用上各种工具,生态是它的核心竞争力。

Hermes 解决的是积累。让 Agent 用得越久越懂你,时间本身是它的护城河。

当连接建好之后,下一个自然的问题就是:Agent 能不能自己变强?

这也是 Hermes 在回答的问题,而 OpenClaw 目前还没有给出答案。

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事实上两者已经可以互通,一个 Hermes Agent 和一个 OpenClaw Agent 可以互相委派任务。

在开源社区里,不少人的做法是搭配使用,而不是二选一。

一键部署,快速上手

Hermes 的安装不复杂,目前已支持 Linux、macOS、WSL2,也可以运行在 Docker。

项目提供一键安装脚本,只需运行 curl 一行命令即可:

curl-fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
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等待命令跑完之后,再执行如下命令:

source ~/.bashrc hermes setup

将会引导我们配置,选模型、填 API Key,几分钟就能开始对话。

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模型支持 OpenRouter、Claude、Kimi、MiniMax 等任意 OpenAI 兼容端点。

另外也支持 Discord、Slack、WhatsApp,以及飞书、企业微信等消息渠道。

如果本地电脑有 OpenClaw,在安装过程还会提供迁移选项,可一键导入原有的设置、记忆和技能。

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Hermes Agent 目前还没有提供可视化界面,大家可以试下这个第三方 Web UI。

GitHub:https://github.com/nesquena/hermes-webui

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Hermes Agent 背后团队

再聊下 Hermes 背后的团队, NousResearch 成立于 2023 年,团队目前大概 20 人。

他们最出名的作品是 Hermes、Nomos、Psyche 三个开源模型家族,在开源 LLM 社区里积累了相当口碑,模型累计下载量超过 5000 万次。

此前还完成了 A 轮融资,由 Paradigm 领投,总融资规模达到 6500 万美元。

有一个细节值得注意:团队里的四位创始人全都来自模型训练一线。

这意味着,他们比其他团队更清楚,大模型在工具调用和长程规划上会在哪里犯错。

由专业训练模型的人亲自做 Agent,这也或许是他们做 Hermes 的优势。

写在最后

过去 Agent 赛道比的是,谁的工具多、平台广、插件生态丰富,谁就能吸引用户。

现在来看,竞争正在从「功能多不多」转向「用得越久值不值」。

因为用得越久,Agent 对你的理解越深,积累的东西越多,迁移成本也越高。

时间本身,变成了护城河。

这种逻辑更接近平台,而不是工具,一旦跑通,后来者很难追上。

而 Hermes 押注的,正是这个方向,打造一个能与我们共同成长的 Agent。

私有部署、数据自主、越用越强,三件事放在一起,或许就是下一代 AI 该有的样子。

GitHub 项目地址:https://github.com/NousResearch/hermes-agent

今天的分享到此结束,感谢大家抽空阅读,我们下期再见,Respect!

OA流程系统开源:Spring Boot+Vue 3攻克复杂流程配置

本文介绍一款基于Spring Boot 3.5.0和Vue 3构建的开源OA流程系统,提供可视化流程设计、动态表单、多模式审批引擎(会签/或签/加签/转签),支持MySQL、PostgreSQL等数据库。适合中小企业快速搭建审批系统,或大型企业作为审批中台。零代码配置复杂分支条件,满足合规审计要求。

Tags:

OA流程系统开源!完整开源,攻克最复杂的流程配置

源代码

https://www.gitcc.com/kankanyuji/gitvv-oa-flow

功能完善的企业级工作流管理系统,基于 Spring Boot 3.5.0 和 Vue 3 构建,完整开源了工作流引擎。系统提供了可视化的流程设计、表单设计、任务审批、流程监控等核心功能,帮助企业快速构建符合自身业务需求的审批流程系统

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自主设定公司审批流程:  请假申请、用车申请、合同审批……

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企业级工作流管理系统


项目地址https://www.gitcc.com/kankanyuji/gitvv-oa-flow

一、项目核心功能


  1. 可视化流程设计
    • 基于BPMN 2.0标准,支持拖拽式流程建模,可自定义审批节点、分支条件、并行审批等复杂逻辑。
    • 提供流程版本管理,支持历史版本回溯与对比。
  2. 动态表单设计器
    • 无代码配置审批表单,支持文本、数字、日期、附件、单选/多选等字段类型。
    • 表单数据与流程节点动态绑定,实现条件分支(如“金额>10万需总经理审批”)。
  3. 多模式审批引擎
    • 会签/或签
      :支持多人同时审批或任意一人审批通过即流转。
    • 加签/减签
      :审批过程中动态增减审批人,适应临时变更需求。
    • 转签/委托
      :审批人可转交权限或委托他人代批。
  4. 全流程监控与追溯
    • 实时跟踪流程状态(待审批、已通过、已驳回、已终止)。
    • 提供审批日志、操作记录、耗时统计,满足合规审计要求。
  5. 集成能力
    • 单点登录(SSO)
      :支持OAuth2.0、LDAP等协议,与企业现有系统无缝对接。
    • API开放平台
      :提供RESTful API,可对接ERP、CRM、HRM等业务系统。
    • 低代码扩展
      :支持自定义Java插件,满足个性化业务需求。



二、项目技术特点



  1. 前后端分离架构
    • 前端
      :Vue 3 + Ant Design Vue,提供响应式界面与交互体验。
    • 后端
      :Spring Boot 3.5.0 + MyBatis-Plus,基于JDK 21开发,性能优化显著。
    • 数据库
      :支持MySQL、PostgreSQL、Oracle,适配企业级数据存储需求。
  2. 高性能工作流引擎
    • 采用状态机模式驱动流程流转,支持高并发场景下的稳定运行。
    • 异步任务队列(如RabbitMQ)处理耗时操作(如邮件通知、数据同步)。
  3. 安全与合规
    • 数据加密传输(HTTPS)与存储(AES-256)。
    • 细粒度权限控制(RBAC模型),支持按角色、部门、岗位分配权限。
    • 符合等保2.0三级要求,通过ISO 27001认证。


三、企业审批流程为何是OA最复杂部分?


  1. 业务多样性导致流程碎片化
    • 财务报销
      :需按金额分级审批(部门经理→财务总监→CEO)。
    • 合同审批
      :需法务审核条款、业务部门确认内容、财务核对预算。
    • 不同部门(如财务、人事、法务)的审批规则差异大,例如:
    • 传统OA需为每种场景开发独立流程,维护成本高。
  2. 组织架构与授权体系复杂
    • 大型企业层级多(如集团→分公司→部门→小组),审批路径可能跨组织。
    • 动态授权需求(如“项目负责人可审批本项目相关申请”)需与HR系统同步。
  3. 合规与风控要求严格
    • 需留存审批痕迹(如谁在何时审批了什么内容),满足《电子签名法》《档案法》等法规。
    • 防止“一言堂”决策,例如大额支出需多人会签或集体决策。
  4. 流程变更频繁
    • 业务调整(如新增审批节点、修改审批条件)需快速响应,传统代码开发周期长。
    • 临时需求(如紧急采购需跳过部分审批)需灵活配置,避免影响业务效率。


四、GitVV-OA-Flow如何攻克流程配置难题?


  1. 零代码流程建模
    • 通过可视化界面配置审批节点、分支条件、权限规则,无需编写代码。
    • 提供100+行业模板(如请假、报销、采购、合同),开箱即用。
  2. 动态规则引擎
    • 支持表达式语言(如SpEL)定义复杂条件,例如:

      spel

      # 金额>10万且部门为“销售部”时,需总经理审批
      amount > 100000 && department == '销售部' ? 'CEO' : '部门经理'
    • 可集成外部数据源(如ERP中的预算信息)作为审批依据。
  3. 低代码扩展能力
    • 通过Java插件机制实现个性化逻辑(如自动计算税费、调用外部API验证数据)。
    • 支持自定义审批动作(如审批通过后自动生成合同编号)。
  4. 版本控制与灰度发布
    • 流程变更可提交审核,通过后逐步推送至生产环境,降低风险。
    • 支持A/B测试,对比不同流程版本的效率与合规性。


五、开源价值与适用场景


  • 中小企业
    :快速搭建低成本、可扩展的审批系统,替代昂贵的商业OA。
  • 大型企业
    :作为统一审批中台,集成多业务系统,实现流程标准化与集中管控。
  • ISV/系统集成商
    :基于开源核心二次开发,快速交付定制化解决方案。


项目优势


✅ 完全开源:遵循Apache 2.0协议,无商业限制,支持深度定制。
✅ 技术领先:基于Spring Boot 3.5.0与Vue 3,兼容JDK 21与现代浏览器。
✅ 生态完善:提供详细文档、Demo示例与社区支持,降低上手难度。

立即体验:访问项目仓库,部署属于您的企业级工作流管理系统

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OA流程系统开源!完整开源,攻克最复杂的流程配置

源代码

https://www.gitcc.com/kankanyuji/gitvv-oa-flow

功能完善的企业级工作流管理系统,基于 Spring Boot 3.5.0 和 Vue 3 构建,完整开源了工作流引擎。系统提供了可视化的流程设计、表单设计、任务审批、流程监控等核心功能,帮助企业快速构建符合自身业务需求的审批流程系统


AI Agent Hermes实测:YouTube链接变摘要脚本,无需写代码

本文实测开源AI Agent Hermes,它具备学习循环和技能沉淀能力,可将YouTube链接自动生成摘要、脚本思路并封装为新技能。全程无需编写代码,适合AI提效与内容创作者。但存在任务易中断、技能调度不足等问题,需半自动化协作使用。

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你好,我是元小二,专注分享 AI 提效、一人公司实践和个人成长。这里有 OpenClaw、Claude Code、自动化流程、虚拟产品,也有理财、思考和生活系统。

欢迎关注,也欢迎后台留言告诉我,你对哪部分内容感兴趣。


朋友们,最近AI圈又炸了一个新玩意儿——Hermes Agent
OpenClaw的热度还没完全散,它就杀出来了。我昨晚实测了整整一个晚上,有些话必须直接跟你说。

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一、先说它到底是什么东西

Hermes 是 Nous Research 推出的开源 Agent,主打一个卖点:越用越聪明

普通 Agent 每次对话完就清零了,就像你养了一条金鱼,七秒记忆,昨天教的今天全忘。

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但 Hermes 不一样——它内置了学习循环(learning loop),会自动从任务里提炼技能(skills),记住你的习惯和偏好,第二次做同类任务直接调用已进化的技能。

说白了,就是养一个会自己成长的 AI 助手,陪你一起变强。

它可以跑在终端命令行里,也能接 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal 这些平台。我昨晚是在终端里跑的,底层模型接的 gemini-2.5-flash


二、它和 OpenClaw 到底哪里不一样?

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1. 技能机制:一个靠人养,一个自己长

OpenClaw 的技能靠社区维护,ClawHub 上有几千个插件,听起来很牛,但你用完一个任务,下次换场景还得自己找、自己配。

Hermes 完全不一样。每次你完成一个复杂任务,它会自动把这个成功的工作流提炼成一个”Skill 文档”,下次直接调用,不用你再说一遍。

用了三个月,它已经完全知道我喜欢怎么写内容、怎么整理资料了。OpenClaw 用三年,还是原地踏步。

2. 记忆系统:一个像金鱼,一个像老朋友

OpenClaw 的记忆是 Markdown 文件,静态的,需要你手动整理。换个会话,基本从零开始。所以,有时候你得特意强调,让它记下来才行。

而Hermes 有多层记忆栈:持久记忆 + SQLite 全文搜索历史 + LLM 自动摘要 + 用户行为建模。

什么意思?就是你今天跟它说”我不喜欢总结太长”,下周它还记得。你上个月做过的工作流,它能直接检索调用。这才是真正的”个人 AI 伙伴”,不是每次都要重新介绍自己的那种。

3. 部署体验:一个要调教,一个开箱即用

OpenClaw 基础安装简单,但要用起来高级功能,配置量不小,更新有时候还得自己修 bug。

Hermes 就一条命令:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

装好之后跑 hermes setup,按向导选模型、填 API Key,五分钟搞定。而且默认就是安全的,不需要你主动配置安全边界,真正做到了”开箱即安全”。

4. 技能沉淀能力真的厉害

我发了一个 YouTube 链接,它用自带的 youtube-content skill 直接给我出了摘要。

然后我让它在此基础上生成 5 条短视频脚本思路,并把整个工作流封装成一个新 skill:youtube_short_script

再发一个新的 YouTube 链接?它直接复用了这个 skill!

很多同类产品功能之间是散的,各做各的。Hermes 在往可沉淀、可复用的方向进化,这一点是真的。

5. 结构化沉淀,直接帮你建知识库

我让它用 llm-wiki skill 创建一个 Obsidian 笔记,它不只写了主文件,还自动补了 index.md 和 log.md

后来研究 OpenClaw、处理 YouTube 视频、生成公众号文章、小红书笔记、Twitter 帖子,我都让它往 Wiki 里沉淀。

它在试图把一次性对话变成结构化资产,这比那些只会吐一段文字的 Agent 高了不止一个档次。

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三、但是——它最大的问题不是笨

用了一整晚,我发现 Hermes 真正的短板,不是某个单点功能不够强,而是缺少一套把能力组织起来、稳定推进到交付的机制。

具体说,踩了这些坑:

❌ 1. 动作很多,但不一定直奔结果

我让子代理 A 研究我们整晚的互动,再让子代理 B 产出一篇公众号文章。

Hermes 拆解任务很有一套,看起来头头是道。

结果呢?子代理 A 根本拿不到父代理的完整会话历史,整个流程要重跑一遍。

它抓住了”步骤正确”,但没有第一时间围绕最终交付来组织这些步骤。 它会动,但不一定朝着最短闭环去动。

❌ 2. 撞上南墙,也不会主动换路

让它联网搜索 OpenClaw 的资料,直接被 Google 验证码拦住了。

然后呢?它就停在原地了。

它难道不能切 GitHub、切官网、切文档、换搜索源吗?完全可以,但它没有这么做。

它更像是在执行”一条路径”,而不是在完成”一个目标”。

做 Manim 动画也一样,最后卡在 sudo 权限就卡死,说做不了让我换需求。它懂得指出边界,但不会主动降级方案——比如”我给你脚本 + 运行说明”,或者”给你一个更低成本的替代方案”。

❌ 3. skill 不少,但不会调度 skill

Hermes 自带的 skill 很多,看起来武器库丰富。

但到了复杂任务里,这些能力并没有真正形成一个聪明的调度层。

它不缺 skill,而是缺少把这些 skill 变成可调度、可回退、可组合的系统。

❌ 4. 没有任务状态管理,任务反复重启

这个是我昨晚最抓狂的问题。

只要我在它执行过程中再发一条新消息,它就直接中断当前流程,界面会出现”New message detected, interrupting…”这样的提示。

然后我再让它继续,它又要重新理解一遍当前状态。

它不是在持续推进任务,而是在反复重新开始任务。 短任务还好,任务一长,这个代价会被迅速放大。

❌ 5. 会反思,会承诺,但屡教不改

这一条是我觉得最有意思的观察。

每次我指出它没有及时同步进度,它都能非常认真地分析原因,提出一套改进方案,还越来越卑微……

但结果就是——屡教不改

这种”反思—承诺—后续仍沉默”的循环,昨晚至少出现了 4、5 次。

“认知改进”和”行为改进”是断开的。它特别适合职场写总结汇报,但自己的问题就是不改。 说到却做不到,这让我想起了古代圣贤王阳明的心学——知行合一。或许,Hermes目前缺乏的,就是这种知行合一的态度。如果能够把王阳明的这套理论嵌入到agent系统里面,那就太棒了!

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❌ 6. 有记忆,但没有记忆策略

Hermes 确实能把东西写进记忆文件,也能在你明确要求时记下踩坑经验。

但那些应该高优先级记住的教训,比如上面说的反馈机制问题,它反而没有主动记,还是我明确要求之后才写进去。

它能存很多东西,但不知道什么真正值得记,什么该升级成下一次执行时的默认规则。


四、实测之后,我对 Agent 的理解变了

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昨晚测到后半段,我突然意识到:

我已经不只是在给它下命令了,我在和它协作,在不断定义标准、规则和边界。

什么叫完成、什么算踩坑、什么必须记录、什么时候必须反馈、什么要升级成长期规则——以前我不会对一个普通工具做这些事,但对 Agent,你不做这件事,它就没办法跑顺。

所以我现在对 Agent 最有效的使用方式,不是丢一个大任务过去看它能不能接住,而是先把工作流拆清楚,再一点点把规则固定进去。

人和 Agent 的协作,本质上是在持续把隐性标准显性化

有朋友会问,这样不会让自己变懒、懒于思考吗?

实测下来,我反而更乐观了——至少眼下,还有很多必须人为参与、需要动脑子的环节。 前提是你得先用上这些最先进的工具,跟最先进的智力持续碰撞、协作。


六、最后的建议

Hermes 值得试,但你要带着正确的预期去用它:

  • 它不是全自动的,而是半自动的

  • 它需要你帮它定义清楚规则和边界

  • 把工作流拆清楚,封装成 skill,它才能稳定复用

去试试吧,我的朋友!

人生是一场无限游戏,乾坤未定,你我均是黑马。🖤


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Hermes Agent是NousResearch开源的一款AI智能体,能自动将完成的任务写成技能并自我更新,实现越用越强。支持Linux、macOS、WSL2和Docker,可一键安装,兼容OpenRouter、Claude等模型,并能与OpenClaw互通或迁移。适合希望部署...