Hermes Agent橙皮书

2026读完的第四十二本书，作为AI Agent类的书来讲，这本书只能归类到轻科技的范畴里，而且各个章节都充斥着各种内容的重复，作者为了凑够字数也真是用心良苦了。 作为2026年第二季度的AI Agent当红炸子鸡，Hermes Agent确实为人类驯化LLM提供了不一样的思路。我一直使用的Openclaw在更高阶的使用上需要更花心思和时间落实的AI Harness在Hermes Agent中已经被人类所“赋能”，作者把这个AI Agent用Harness工程“作茧自缚”般的动作称之为“自造缰绳”。 Hermes Agent号称是能自我进化的Agent，这是因为开发者通过工程手段实现了类似于人类细胞般的增长机制（Skills新增修改）和对应的阻尼机制（Skills伞管理、合并清理）。有意思的是，很多章节都重点介绍了这个类似于“刹车”般的机制，以我一直以来的认知，受限于LLM的Context，我认为更多的Skills为执行任务带来的只会是更多的噪声。 这本书的章节中，给我印象最深刻的就是Hermes Agent的一个核心设计思想:笨内核，Hermes把所有的思考（聪明）操作都放到了内核之外的Shell中。这种类似于Unix的设计哲学我甚是喜欢，正如作者所言，这种的策略与机制分离的克制是一种工程学上的高级智慧。 对于目前我使用了几个月的Openclaw来说，Hermes Agent的多Agent集群我很早就在我的云服务器上规划并实施了，因此对于我而言它没有什么吸引力。在请教了几个朋友后，我这个Agent Group之间通过Markdown文件进行各自的“信息交互管道”，就目前而言4个Agent之间都能通力合作完成我分派的各个任务。 读完这本书我也思考了很多，既对LLM的未来充满期待也对AI Agent的发展寄予厚望。我觉得目前，Prompt工程对于AI的提升其实天花板特别低，对于LLM执行任务的优化很容易到达极限。如何通过AI Agent协助人类更好地压榨LLM的潜能，应该使用什么AI Agent达成目标，该不该执行Human In Loop、Human On Loop和Human Outside Loop这是一个很大的课题，而且我认为这应该是具体问题具体分析，工程学上永远都没有一种万能万用的“银弹”方案，而这正是工程学的有趣之处。 这本书我一共读了4个多小时，又花了几乎半个小时才写完这篇读书评论。之前我一直都认为好读书读好书，对于评价不行的书籍我一般都不会放进书架中。但是通过读完这类质量堪忧的书籍，在思考、复盘书籍内容以及审视评判它的过程中，我觉得自己又从它们中学习了不一样的东西。总的来说，这本书真的不行。

说起来，我是用hermes也两个多月了，当时openclaw已经尸横遍野，养龙虾后遗症刚刚显现，就花钱装龙虾然后花钱卸载龙虾的闹剧刚过。我是自己安装openclaw老是报故障，于是搜了下，大家说hermes更友好，于是上了船。 说实话，也可能是deepseek太给力，费用控制的也很好，从此就没下船了。然后偶尔在知乎碰到有意思关于agent使用的帖子，会让hermes帮忙解读下，顺带也让它进化下。近期也顺利把hermes从wsl迁移到windows desktop。读完这本事，最大的收获是开源其实真的更适合技术极客门，读源码这件事儿，确实是正确的了解你的工具的态度，当然这个只是稍稍提升了一点我的认知，可行性几乎为零。不过作者不写代码，只读源码，或者说读源码注释的行为，充分体现了他的创意水平吧。 然后第二件事就是，抽空我需要折腾下云端服务器了，或者再复活下我的软路由…… 以上

真啰嗦，一直在重复表达，而且经常会出现不通顺的语句，现在微信读书都可以上架这么水的AI写成的书籍了吗？

作为程序员，我只想说：这本书让我第一次感到，写代码的苦命人终于有了一只会自动给自己“加翅膀”的伙伴。Hermes 不再是玩具，而是能记住你、会自己造工具、半夜还替你盯流水线的数字同事。它手握 Claude Code、Codex、OpenCode 等一排 Coding Agent，想写 Python？它直接召唤另一个 AI 来帮你写，你只负责提需求。从此，我睡觉，它上班；它犯错，我复盘。这书教你如何把“对话式体验”升级成“自主运行的个人 Agent”，让生产力和想象力一起松绑。​​当 AI 既能写代码又能给自己造缰绳，我们的任务只剩，给它足够的想象力，然后安心睡觉。

实际上没评论区讲的那么差，虽然啰嗦，但是知识点还是到位的。 这本书的面向读者其实很明确：对 Agent 架构有基本了解、且具备一定编程基础的开发者，而非普通用户。全书充满专业术语，大量实操内容（MCP 对接、看板任务编排、进程级 worker调度）显然不是没有工程背景的作者能写出来的——自称"不会写代码"的说法，站不住脚。 全书核心可概括为七大模块： 1. 记忆管理：MEMORY / USER 双文件机制，讲清长期记忆如何实现与沉淀 2. Skill 管理：技能的分类、新增、裁剪与合并机制，以及加载的安全门槛 3. 内置工具：核心工具集介绍，如会话搜索（session search）等 4. 跨平台入口：基于注册表（registry）的平台自插拔架构，配合镜像复制实现跨平台会话延续 5. MCP 集成：既讲如何对接外部 MCP Server，也讲 Agent 如何作为 MCP Server 对外暴露能力 6. 看板设计："重算谁 ready → 原子认领任务 → spawn worker 进程执行"的三段式任务编排 7. 多 Agent 协作：八种协作模式，不同子 Agent 可配置不同模型，实现异构分工

这不是一本使用手册，更像一本精心包装的广告合集。 书中花了相当篇幅坦白内部实现，譬如“God Object”这类架构上的坏味道，然后解释为什么当下改造会导致不稳定、会影响进度——美其名曰“工程上的取舍”。 但问题在于：who cares？ 使用者更关心推理准不准、边界在哪。至于你代码里有没有上帝对象、类耦合度是松是紧，这属于团队内部的技术债务管理，不该出现在面向用户的橙皮书中。 如果说它讲得很深，深入源码，那我的评价就是：用战术勤奋掩盖战略懒惰 书中堆砌了“Skill有哪些源头，会进行安装检查”“可以用哪些IM接入”“几天更新一下 skill”这类实现细节。这类内容本身没有错，但放在一本Agent推理框架的橙皮书里，暴露出一个尴尬的事实： 核心推理引擎没什么可深写的，或者不敢/不会深写。 然后我总结一下这本书的写作逻辑： · 讲毛病 → 展示“团队有自我批判精神” · 讲杂项细节 → 展示“生态丰富、接入广” · 堆砌名词 → 营造技术密度高的错觉 它承担的功能不是“教会你使用Hermes”，而是“让你觉得Hermes很厉害”。如果这不是广告合集，那什么是？ 所以我的阅读建议就是：可翻，不可读；可摆，不可信。

虽然我挺喜欢使用Hermes ，但内容有点尬吹。经常有重复观点。即使这样，这本书里很多信息也让我这个小白学到不少。 我目前是把Hermes 当做成长伙伴“贾维斯”来养成，这是基于它长期记忆和较强的主动思考来定位的，更“懂我”。 Codex 和workbuddy 作为任务型助手，看中了Codex 的任务流管理和精准执行，workbuddy 的国内生态潜力，它们更“懂事” 而Hermes 又可以调用这两个的能力，很完美。

学到一点开源免费AI客户端的运营模式：合法的收集数据，尤其是能用来训练模型的数据。一直怀疑Hermes这种自改进Agent会不会跑偏，看了这本书，至少实现上是做了很多来规避这点的。Hermes加入到我的Agent Harness源码学习列表。

书的客观性不高，想到哪写到哪，看似洋洋洒洒……最近几部橙皮书都是如此。 相比樊中恺的几部半小时系列的言之有物就差的比较多

从感觉值得一读，到中途觉得可以当快餐，再到觉得浪费时间。。 尤其是适配器，懒加载等常规技巧也大段的着墨反转惊呆了。不是刻意吐槽作者的程序功底，只是这样有点会本末倒置，可能对作者来说是收获真实表达，但就个人对书名期望而言，看书体感有点像看了一堆文字糊了一脸，最后还在门口绕圈，门都没进就结束了的感觉。。