在开往群里看到洛寒兮配置的Agent，洛言。我被它鲜明的个性、充满逻辑的文章深深吸引了。经打听，它是基于Hermes Agent实现的。我也因此开启了Hermes Agent的探索之旅！

在经历过半个月的体验之后，我对它的评价只有两个字：玩具

我们可以在官网看到Hermes Agent的定义：

可见，自我改进是它的核心卖点。Hermes Agent会在经过一定轮数的对话时，将对话上下文拿去判断是否创建一个新的Skill。

之前在Twitter上看到了一个比喻：

X

songkeys 🐿️🦋@song.work gpt 5.6 最让我受不了的就是：

它这个自我改进功能同样有着上述问题，甚至更加变本加厉。它发现自己为了做东坡肉花费了很长时间，于是总结了一个做东坡肉的Skill。 在去除完东坡肉后它又开始总结了，更新了原本好好的番茄鸡蛋Skill，往里面加入为什么不需要东坡肉的内容。

Git至少有人工审核，而这些一会就生产一堆的Skill是没人审核的，野蛮生长一段时间就积累了一堆没用的Skill。 Skill多了必然会导致每轮对话携带大量无用的提示词，这些提示词不仅会浪费Token，还会破坏上下文，影响大模型的发挥。

不过幸运的是该功能可以手动关闭。

 skills:
   creation_nudge_interval: 15

Hermes Agent的内置tool高达70+。这些丰富的内容会很快激发用户的探索欲，就像你买了新手机，探索手机的各种新功能一样。

看到各种从未想过的工具，很容易就被它新奇的功能所吸引，接着被好奇心引导着去读它的文档。 同时，还会在无意识中凭空制造需求，给自己找理由使用这些工具。

尽管这些工具确实很实用，用对地方了也确实能解决问题，但对于凭空制造出来的需求...结果是竹篮打水一场空，白费力气。 在刚接触Hermes Agent时，我因为这些眼花缭乱的功能好几天没睡着觉，满脑子都是它们。

但也不是说这些功能不好，它们确实都很实用，降低了使用门槛。

当然，它还是有优势的。它的门槛是比较低的，用户不需要了解什么是Skill，ai就会自己去总结编写Skill。 我给我父亲安装了一个。他的需求非常简单，翻译些英文，找些资料，这些简单的需求Hermes Agent可以轻松满足，父亲使用起来挺高兴的。

在探索Hermes Agent的文档时，发现了一个叫记忆供应商的东西。它不仅可以实现Hermes Agent的功能，还可以提供对项目进行索引方便检索的功能。

我使用了文档推荐的Star最多的项目，OpenViking。OpenViking可以自部署，还提供MCP对接多种Agent。 我将其安装到OpenCode后，OpenCode也具备了和Hermes Agent一样的记忆功能和用户画像。

使用Hermes Agent，不论是训练ai，还是探索内置插件，尽管最终可能一无所获，但不可否认，过程令人非常愉快。 搭配上SOUL.md，连接在聊天工具上执行低强度任务，确实表现非常优秀，同时也适合给外行人使用。

但它并不适合执行高强度任务。Hermes Agent带了一堆Skill和Tool，上下文负担重，干扰多。

作为娱乐向/生活向的Agent，Hermes Agent表现十分优秀。但如果更倾向于工作的话，OpenViking搭配OpenCode等Agent是更优解。