兩個月10萬星，Hermes爆火！AI Agent正在你忽視的角落加速進化！

抓住風口，看懂趨勢

本期要點：Agent正在加速進化！你還不跟進？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

一個潮流的爆發，往往就表現在新事物新概念的接連涌現。

關注AI動態的朋友可能都注意到了，最近一個名為Hermes Agent的項目火了。二月發布至今短短兩個月時間，它在GitHub上就已經積累了超過10萬顆星。在AI開發圈，這是一個相當有分量的熱度。

很多人可能還沒完全搞懂上一個爆款OpenClaw，怎么新的Agent就又冒出來了？

表面看，Hermes的走紅是接住了OpenClaw被Anthropic限制后溢出的用戶。但真正讓它站穩腳跟、并引發后續遷移潮的，是它開始“記事兒”了。

過去的AI Agent，包括OpenClaw，其實并不太記得住經驗教訓。你糾正過的錯誤，它下次可能還犯。

Hermes是古希臘神話中眾神之一的赫爾墨斯，是眾神的使者，同時也是商業、旅行和畜牧之神，這個團隊以此命名自己的產品，是希望它能處理多種任務、連接不同平臺，成為是AI能力與人類需求之間的橋梁。

在技術層面上，Hermes內置了一套學習循環機制，完成一項任務后，它會自動把成功經驗總結成一個清晰的技能清單，存進自己的知識庫。它還會定期復盤，主動把有用的信息加固記憶。這樣，下次再遇到類似的事，它就直接調用這個清單，做得更快更穩。

所以，如果說OpenClaw讓大家看到了，AI能主動干活，Hermes就是能從經驗中學到方法。看似一小步，實則指向了一個重要的趨勢轉折。

Nous Research聯合創始人，Jeffrey Quesnelle

這一點可以從一個小風波中窺見一二。

就在Hermes風頭正勁時 ，一家中國深圳的、名叫EvoMap的小團隊公開指責，說Hermes的核心架構與他們早先開源的項目高度相似 。

Hermes的團隊則是矢口否認，還頗為霸道的拉黑了對方。但誰先誰后、誰借鑒了誰，立刻成了開源社區里的爭論焦點。

在我們看來，這場風波恰恰證明了，為 AI 添加不斷學習、不斷進化的能力，已經不是某個天才的突發奇想，多個團隊都在不約而同地在這個方向發力。

Hermes Agent大概率也是一個中間過渡態，還會有成千上萬的自進化Agent不斷涌現。誰能持續進化，誰就能為用戶積累數字資產和經驗。而這些Agent未來真正有價值的方向，就是成為一個高度專業化、可被消費者長期雇傭的智能服務。

Agent進化論

首先，為什么進化會成為所有AI Agent項目的必選項？

要看清這點，我們需要回到一個根本問題上：Agent 究竟是什么？

Agent的核心使命是替人完成任務。用戶不關心它是否會說漂亮話，只關心事情最終有沒有辦好。

一旦這個定位確立，你就會發現，你與Agent之間其實是雇傭關系。

想象一下，如果你雇傭了一個員工，他每次做類似的事都需要你從頭教一遍，你肯定無法接受。一個無法積累經驗的AI Agent，每次執行任務都像個新手，用起來也一定讓你會很痛苦，想摔鍵盤。

更關鍵的是，雇傭關系還意味著長期的經濟交換，你需要為Agent的勞動支付成本，它需要為你持續創造價值。

這個成本不僅是算力，還包括了你的時間、精力，以及因此而錯過的其他事情。

你自然希望，隨著Agent使用的增多，綜合成本會不斷下降。而當你下達指令后，它就能比較自主地完成任務，不需要你操心太多，然后交付的結果也能看得過眼。

所以，OpenClaw這種主要提供單次服務能力的Agent，還難以成為一名優秀的員工。

Hermes則在力圖解決這個問題，它在構建能夠降低成本、并保持產出效果的“經驗曲線”。

在以往的成熟產業中，“經驗曲線”至關重要。一般情況下，隨著產量的增加，單位成本都會系統性的下降，因為生產者會在重復中學習、優化，并沉淀下了“手藝”（也就是Know-how），同時還能保持甚至提升輸出質量。

Agent也一樣，如果它要成為一種可規模化的生產力，就必須遵循同樣的規律，要不斷積累經驗，不斷進化。

走向“服務規模化”

不過，既然Agent已經會進化了，未來它們會集體進化成什么？

一個常見的想象是，我們會得到一個更萬能的AI，一個什么都會做的超級工具。

但現實的演進邏輯，可能恰恰相反。Agent進化的方向將是走向精專，實現復雜服務，而不是再次成為如ChatGPT那樣的通才。

因為真正的商業價值，往往來自于專注和深耕。在商業上，懂一萬件事的皮毛，不如 吃透 一件事。

你要超越大多數競爭對手，就必須不斷精進。 對于Agent也一樣，光有“手”卻沒有進化，所謂執行，也就只是看似有用，卻難以商業化。

而Agent的進化方向，由它被反復要求完成的任務決定。也就是說，你越頻繁地用AI處理某一類問題，它在這方面積累的經驗就越多，進化就越快，能力就越強。

而且，這背后還有“群體加速創新”的推動作用：創新者相互啟發，并在他人的基礎上提升，表面上都是小改動，累計起來效率大大超過單打獨斗的創新。

就像一個生態系統中，當資源充足時，物種會迅速分化，占據各自獨特的生態位。AI Agent的生態也是如此，OpenClaw點燃了Agent浪潮，創新就會層層疊加，但它們不會擁擠在“通用Agent”的賽道上，一定會沿著高價值的垂直場景，分道揚鑣。

因此，我們看到的未來圖景，大概率是各類AI Agent解決著具體的行業難題。

如科研Agent，能持續跟蹤前沿論文并提煉見解；分析師Agent，能深度分析市場數據；又或是周日Tina老師在“AI小課”上演示的AI王煜全，能提供我們獨家的科技行業企業分析。

現在，Agent已經具備了自我進化的能力，一旦一個Agent能在某個領域持續學習、記住所有歷史、并不斷優化方法，服務就會逐步成型。

我們常說，未來理想的智能服務，會具備四個特征：專家級、個性化、持續性和普惠性。這意味著，過去只有少數人才能享用的頂級顧問服務，可以飛入尋常百姓家。

當各行各業都出現了屬于自己的智能服務，我們也就實現了 “服務的規?；?，在滿足人們更多需求的同時，創造更多就業，也讓整個經濟更加繁榮。

所以，AI的顛覆性，必然不只是把舊的事情做得更快，更在于做成以前根本不存在的新事情。最大的歷史紅利，永遠屬于那些能洞察并順應這一趨勢的人。

也正因為如此，理解趨勢不能只停留在想象，更需要去變革的一線。在這里，也向你發出一個邀請。

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王煜全要聞評論，我們明天見。

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