作者：0xjacobzhao

 

打开OpenRouter的公开应用排行榜，Hermes Agent以30.5万亿的Token使用量位居全平台第一，同时在Productivity、Coding Agents、Personal Agents和CLI Agents四个品类中排名第一，断崖式领先OpenClaw、Claude Code等知名Agent。

图1 · Hermes Agent在OpenRouter的历史数据快照（截取于2026年8月4日，动态页面数据会随时间变化）

尽管OpenRouter的统计口径无法覆盖直连官方API（如Claude或Codex原生订阅）的全行业Token消耗，但作为当前全球最具规模的AI大模型路由与聚合平台，其榜单具有极强的"风向标"意义。虽然在高端专业任务层面，大量用户的核心业务工作流——复杂代码生成、架构设计、高价值数据分析——仍流向Claude Code和ChatGPT，但Hermes在后台自动化、消息入口响应、长期在线监听与轻量级任务调度等使用场景保持优势。作为一个由Web3团队打造的Agent产品，Hermes取得了远超预期的传播、社区与使用强度成功，我们不禁要关注：

• Hermes为何能在OpenRouter推理调用上实现反超？

• 它与OpenClaw之间的真实分野，究竟在哪里？

• 与Claude Code和Codex的关系中，Hermes如何保持"差异化共存"而非"正面竞争"？

一、从开发框架到个人AI系统——OpenClaw之路

为什么早期Agent框架没有产生消费产品

在OpenClaw出现前，Agent领域虽已具备成熟的基础设施，但存在根本局限：其采用单位是"开发项目企业工作流"，而非"个人用户"。早期框架的共同特征是面向开发者、输出代码或配置——它们构建了Agent的基础设施，却未交付Agent本身。过高的工程门槛导致始终困于"开发者工具"阶段，缺乏将技术转化为"个人专属资产"的产品化闭环，直接面向终端用户的"个人Agent产品层"几乎处于空白。

图1 · Agent技术栈六层结构（模型层→协议层→SDK开发框架层→编排运行时层→执行基础设施层→部署治理层）

OpenClaw真正改变了什么

OpenClaw并未在底层重新发明Agent Loop或任务调度技术，其核心贡献在于产品层面的系统性封装。LangChain解决的是"如何构建Agent"，而OpenClaw解决的是"如何拥有Agent"。它跳过了技术栈的中间层，将散落的框架能力整合为个人可直接配置与长期使用的完整产品，实现了采用单位从"开发项目"向"个人"的根本转移，具体体现在六个维度的产品创新：

• 身份人格化：赋予Agent持续的名字与身份认同，打破无状态API调用的工具感。

• 入口日常化：以Telegram/WhatsApp等高频通讯软件为交互界面，取代复杂的命令行或IDE。

• 状态常驻化：作为后台进程长期在线运行，实现从被动"待命"到主动"在场"的跃迁。

• 权限实体化：将用户的文件系统、浏览器、终端及现实行动能力深度纳入Agent的操作边界。

• 能力可扩展：通过Skills、Memory和社区插件，将流程沉淀为可复用能力，扩展行动边界。

• 心智所有权：最核心的转变——用户从"使用一个AI工具"转变为"拥有一个专属的数字伙伴"。

龙虾热为什么没有形成第二心智

OpenClaw的热度催生了大量仿制品。这些产品解决了真实的用户问题：安装过程的繁琐、环境配置的困难、微信和飞书等渠道的缺失、国内模型的兼容、云主机的快速部署、企业权限管理、自动更新和安全隔离等。它们都有各自的用户群，也有合理的商业逻辑。但几乎没有一个形成了独立的品牌心智——原因在于它们回答的问题是"怎样更容易地使用OpenClaw"，而不是"个人Agent在OpenClaw之后应该向哪里进化"。叙事挑战者的位置在整个个人Agent市场中极为稀缺。

二、为什么最后是Hermes后来居上

Nous的模型、社区与Crypto-native背景

Nous Research起源于2022年的Discord开源AI研究社区，并于2023年正式完成公司化运作，核心创始团队包括Jeffrey Quesnelle、Karan Malhotra、Teknium和Shivani Mitra，其业务涵盖：

• Hermes模型系列：Nous最具代表性的开源模型品牌，长期聚焦模型后训练、指令微调与Agent能力，在Hugging Face建立了庞大的开发者采用基础。

• DisTrO（Distributed Training Over-the-Internet）：通过大幅降低分布式训练的跨节点通信开销，显著降低分布式训练中的跨节点通信需求，使跨地域、异构硬件在互联网带宽条件下参与协同训练成为更可行的工程路径。

• Psyche去中心化训练网络：将DisTrO进一步网络化，通过Solana协调全球分布式计算节点，使不同网络与硬件环境的GPU能够共同参与大模型训练。

• Hermes Agent：Nous面向终端用户推出的个人Agent产品，将Hermes模型、工具调用、Memory、Skills、消息渠道和长期运行能力整合为常驻Agent。

2025年4月，Nous Research完成由Paradigm领投的5000万美元Series A轮融资，投后代币估值达10亿美元。在此轮融资之前，公司已累计完成约2000万美元的早期融资，投资方包括Distributed Global、North Island Ventures及Delphi Digital等知名机构。

Nous构建了"Hermes（模型能力）、DisTrO（分布式训练）、Psyche（去中心化算力网络）和Hermes Agent（个人终端产品）"的技术闭环。Hermes Agent的发布并非追逐热度的临时Fork，而是Nous在供给侧（数据、模型、训练、开放权重）完成长期沉淀后，首次向需求侧（真实用户、任务、工作流）发起的战略级延伸——这为其建立差异化提供了比普通仿盘更深的起点。

OpenClaw的运维痛点变成Hermes的增长引擎

Hermes与OpenClaw在底层封装（模型 工具 Memory 调度）上差异不显著。其现象级爆发并非依赖技术代差，而是精准闭合了一条系统性增长因果链：通过无缝迁移工具直接承接OpenClaw已教育成熟且饱受运维痛点折磨的用户，构成了早期最核心的增长引擎。

产品力跃迁：建立"可委托性"（Delegation Trust）

Hermes核心产品假设是解决"运维责任转嫁"，承诺"出错后由系统内部吸收修复"：

• 可靠性信任：确保任务持续推进与失败恢复（持久化Kanban、/goal模式、工具自愈）。

• 安全性信任：防止越权、误删或数据泄露（Approvals审批流、沙箱、严格权限边界）。

• 可验证信任：证明任务真正完成（Completion Contract与Grounded Citations）。

概念辨析："自我进化"（叙事优势）vs "自主恢复"（体验差异）

在Hermes的产品叙事中，"自我进化"与"自主恢复"的产品价值存在显著差异：

• 自我进化（Self-improvement）：本质是基于Memory与Skills的流程适应。鉴于竞品具备类似基建，其差异化更多在于率先整合为带生命周期管理的默认系统，占据"会成长"心智的叙事优势，而非已证明的、不可逾越的技术壁垒。

• 自主恢复（Autonomous Recovery）：这是当前最值得验证的体验差异。得益于结构化错误返回与Provider自动Fallback，Hermes能将故障消化在系统内部。这种"不频繁打扰用户"的系统级稳定性，是更直接、可感知的产品力差异。

架构红利：对专业Agent的委派与监督能力

Hermes的核心价值不在于亲自执行所有专业任务，而是作为总控层（Orchestrator）承担需求补全、任务拆解、路由监控与最终验收。通过内置Skill委派Claude Code/Codex等外部CLI执行具体工作，社区已沉淀出"Hermes总控 外部CLI作为Worker"的实践范式（如/goal机制与oh-my-hermes协同工具），体现了其通过调度专业Agent推高任务复杂度上限的架构优势。

从Crypto-native到Crypto-invisible：Hermes的Web3幕后操作系统

将Hermes的成功简单归因于"Web3背景"是过度简化。Web3为Nous提供的是一套其他AI创业团队较难同时获得的"组织操作系统"，使其能以标准AI产品的顺滑体验切入主流市场：

• 风险资本的耐心：Crypto-Native资本支持长期、高不确定性及多路线并行投入，使Nous能同时布局模型、训练、Runtime与Cloud，无需过早收敛于单一收入验证。

• 现成的用户市场：提供了熟悉Telegram、服务器、API及自托管的Crypto AI用户群体，大幅降低冷启动教育成本，并催生了高强度使用、教程传播与Skills贡献。

• 用户主权价值观：秉持自托管、开放、可迁移及反平台锁定的取向，直接落实为MIT License、多Provider支持、BYOK及Memory/Skills可迁移的底层架构。

• 社区研发与垂直化：依托全球远程协作与开源文化，用户自发成为Contributor、Skill作者及垂直场景的产品设计者。

Hermes几乎没有把Crypto暴露在用户前台。使用其Agent、Memory、Skills和自动化能力，不需要连接钱包、购买Token或理解Solana。与此同时，Paradigm资本、Psyche、分布式训练和Crypto AI社区仍然存在于产品后台。这形成了一种可以概括为"Crypto-native in organization, crypto-invisible in product"的产品形态——组织层面保留Crypto最有价值的部分（资本、全球社区、用户主权与协调能力），产品层面移除最容易阻碍主流采用的部分（钱包、Token、投机叙事与链上操作摩擦）。

OpenClaw为什么排斥Crypto，Hermes为什么隐藏Crypto

OpenClaw与Hermes在Crypto问题上的表面对立，并非"排斥"与"拥抱"的意识形态之争，从产品结果看，都体现出开源、用户控制和降低平台锁定的取向；区别在于Nous进一步把加密经济机制用于分布式训练协调，而OpenClaw主要通过Local-first架构实现用户主权。：

• OpenClaw（Local-first Sovereignty）：抵制金融投机，捍卫"本地优先"主权。因早期遭遇假币诈骗，其对Crypto采取"零容忍"。通过纯开源与本地运行，实现对用户主权的非区块链式捍卫，坚决拒绝产品层面的金融化。

• Hermes/Nous（Cryptoeconomic Sovereignty）：工程导向，Crypto仅作底层协调工具。引入区块链是应对工程挑战的务实选择（如Psyche网络利用Solana协调异构算力），而非构建面向终端用户的金融叙事。

三、Hermes的进阶模式——从个人Agent到任务总管家

本节希望回答一个更根本的问题：当Claude Code和Codex已经能高质量完成大多数专业执行任务时，Hermes作为独立产品的存在理由是什么？

• 模式A：直接协作型（增益有限）：用户习惯手动在LLM生成Prompt并转交执行，人工搬运结果与审查。单次输出质量虽高，但需承担全部项目管理与多Agent协调工作。对此类亲力亲为的用户，Hermes的自动化反被视为"增加不透明度的中间层"，未能有效减负。

• 模式B：委托管理型（增益明显）：用户将Hermes作为常驻总控，仅下达最终目标。由Hermes负责任务拆解、委派子任务、追踪GitHub/CI状态并自动触发返工。社区实践（如oh-my-hermes）显示，Hermes的核心价值正是替代繁琐的跨Agent协调与项目管理工作。

 

第一层 · 用户目标与治理

用户定义最终目标、预算、风险边界和审批权

↓

第二层 · Hermes任务总控层

需求补全 / 计划拆解 / 跨会话Memory / Agent选择与委派 / 进度监督 / 结果验收 / 发起返工

↓

第三层 · 专业执行与基础设施

Claude Code / Codex / 其他垂直CLI · GitHub / VM / Browser / Database / Cloud

 

在这个框架下，Hermes与Claude Code/Codex不是替代关系，而是分层关系：后者提供第三层的执行质量，前者提供第二层的持续性、跨会话状态和跨Agent协调。Hermes的价值不是均匀分布在所有用户身上，而可能高度集中于跨Agent、跨系统、长时间异步任务的高级用户群体。这个判断比笼统的"个人Agent第二心智已经形成"更精确，也更适合指导商业化和产品优先级。

图2 · Hermes Agent技术架构全景（用户入口→Gateway→控制核心→Provider层→执行层→编排层→状态层→治理层）

基于官方文档社区研究，Hermes Agent技术架构全景框架覆盖了从用户交互到学习治理的全链路：

• 自主恢复的系统级支撑："控制核心"明确包含Context压缩、Provider Fallback及中断状态保存，为故障恢复提供技术基础 及任务失败时的系统自愈能力。

• "委派而非替代"的执行逻辑："工具与专业执行层"将Claude Code、Codex等外部CLI与Hermes原生工具（Terminal、Browser等）平级并列，印证了其作为调度中枢的定位。

• "自我进化"的治理属性："学习、维护与治理层"包含Curator、Skill/Command Approval等节点，表明其经验沉淀是具备人工介入机制的治理流程，而非全自动黑箱。

四、商业模式——谁为"Hermes"付费？

若仅将其Token成本与直接订阅Claude Code/Codex进行对比，将得出误导性结论。因为这种算法忽略了Hermes的核心价值：替代用户亲力亲为的项目管理、上下文搬运与跨Agent协调工作。

用户价值公式　Hermes用户价值 = 节省的人工协调时间 异步与无人值守价值 跨系统自动化收益 − Token与工具成本 − 人工介入成本 − 失败与安全风险

因此，Hermes的经济性并非绝对，而是高度取决于用户的"委托深度"：

• 高委托深度（经济性成立）：若Hermes能将原本需数小时人工盯盘的任务转化为真正的无人值守执行，即便Token成本略高，其整体时间成本与效率收益依然为正。

• 低委托深度（经济性崩塌）：若用户仍需频繁介入纠错与救火，Hermes则沦为纯粹的Token消耗器与故障放大器。

这一机制精准解释了为何不同用户群体对Hermes的经济性评价截然相反，也提示我们：验证其商业逻辑的关键，在于量化"无人值守完成率"与"单任务人工介入次数"，而非单纯比较模型API的单价。

商业化底座：Nous Portal与Hermes Cloud

Hermes Agent采用MIT协议开源，定位为生态增长引擎。真正的商业化闭环集中于Nous Portal，其核心价值主张为"一个订阅，整合多类API密钥"，涵盖三大模块：

• 模型路由：聚合252个模型（通过OpenRouter及直连Provider提供推理）。

• 工具网关（Tool Gateway）：内置Firecrawl（网页搜索）、FAL（图像生成）、Browser Use（云端浏览器）、Modal（沙箱执行）及OpenAI Audio（TTS）等高频工具。

• 托管服务：开箱即用的Hermes Cloud实例（按日收取运行费，不含推理与工具调用费）。

Nous的实际收入高度依赖用户的使用路径，目前呈现明显的结构性分化：

开源与商业化，Hermes会不会成为"Agent世界的Linux"

Hermes的MIT开源策略在驱动爆发式增长的同时，也构成了商业化的结构性约束。自托管免费模式要求其付费版必须具备不可替代的额外价值，但目前尚未形成清晰的差异化变现路径。更深层的风险在于"价值截留"：若Hermes持续作为可选Runtime被云厂商广泛集成，可能重演Linux或K8s的经典困境，核心商业价值被提供算力与托管的云厂商截留。MIT协议在换取生态繁荣的同时，也意味着放弃了对分发渠道的绝对控制。只要用户能自由选择"自托管 自有API"或"第三方云部署"，庞大的使用量便无法强制转化为直接收入，使Nous面临"生态位提升"与"实际商业回报不匹配"的严峻考验。

五、Agent生态位——个人总管家、专业工具与大厂Claw的三方格局

OpenClaw、Hermes 与 Claude Code、Codex 及大厂托管类产品在目标用户与核心命题上存在显著差异，属于不同的细分赛道。为厘清当前市场格局，AI Agent 全景核心竞争矩阵如下：

Hermes并未追求泛大众市场，而是精准切入四类高密度Power User，构成了其现象级传播的基石：

• 自托管与基建玩家：熟悉VPS/Docker/SSH，将Hermes视为现有基础设施的自然控制层。

• 多模型套利者：拒绝单一厂商锁定，习惯根据任务动态调度前沿或本地模型。

• 多Agent协调者：亟需将跨平台、跨工具的复杂串联工作流实现自动化编排。

• 开源与Crypto AI社区：高度认同用户主权与去中心化理念，与Nous的组织文化深度共振。

这类群体基数虽小，却具备极高的Token消耗量、代码贡献度与技术布道能力，是推动早期口碑传播的核心引擎。

Claude Code/Codex：既是供应方，也是威胁

短期共生：推高执行上限

在实际工作流中，Hermes作为总控层，通过委派机制调用Codex（代码实现）与Claude Code（架构与审查）。底层专业Agent越强，Hermes能交付的任务复杂度上限就越高，形成"Hermes负责路由与验收，专业Agent负责执行"的共生关系。

长期可能吞噬Hermes的独立价值：

模型厂商正加速向总控层渗透，威胁比预期更近。Anthropic的Claude Managed Agents已支持多Agent并行编排；OpenAI更将Codex App明确定位为"command center for agents"，支持多Agent并行、自动化与长周期后台运行。这意味着Codex在软件工程边界内的多Agent总控能力已相对成熟，甚至在局部超越Hermes，不再是单纯的"底层执行者"。　

Hermes暂时拥有跨渠道、跨模型和跨项目的个人控制平面优势；但Codex已经在软件工程边界内具备强大的任务所有权和多Agent管理能力，这个边界内的竞争优势可能比Hermes更强。核心竞争问题是：Hermes能否先于模型厂商，把用户的项目状态、审批规则、Skills、Memory和跨Agent工作流沉淀在自己这一层，形成用户不愿迁移的资产？还是最终会被模型原生产品作为标准功能吸收？

互联网大厂Agent路线选择

探讨大厂应对个人Agent浪潮的策略，需先厘清其产品边界：面向个人的常驻Agent托管（如腾讯QClaw、字节ArkClaw）与面向办公/企业的通用工作Agent（如WorkBuddy、Trae）定位截然不同：

• 大厂Claw路线：通过一键部署、预设模板与本土生态接入降低门槛。但深层鸿沟在于平台激励不可信：无论支持多少外部模型，用户天然认为其最终目的是导流至自有云与模型体系。

• Hermes Runtime集成：字节ArkClaw与腾讯云均正式将Hermes Agent作为可选插件或专属模板接入其云端控制台，确立了明确的多Runtime策略：大厂保留自身的云托管、计费、安全与企业级管控底座，同时将Hermes视为可插拔的高级组件，实现开源生态与商业云平台的互补共生。

• 通用办公Agent转型：当下大厂正将核心资源从Claw转向需求明确、易于验收且能直接变现的通用办公Agent平台（如WorkBuddy）。此类任务能与微信、钉钉、飞书等自有生态深度绑定并转化为营收。

六、Hermes对Crypto AI的启示

Web3并没有直接让Hermes变成一个更聪明的Agent，而是让Nous拥有了一套不同于传统AI创业公司的资本结构、组织方式、种子用户与价值观来源。Hermes至少提出了一种更成熟的Crypto AI路径：让Crypto成为组织与基础设施，而不是用户必须面对的产品界面。

Hermes已经完成从Crypto AI研究品牌到全球开源Agent产品的迁移，建立了大规模可归因推理活动与清晰的第二心智——但这个心智目前仍集中在OpenRouter生态和全球开发者圈层，并未转化为GitHub Stars或整体社区规模上对OpenClaw的全面反超。它没有OpenClaw无法复制的独家技术，而是通过精准承接高强度用户、建立"可委托"与“自进化”完成了一次值得研究的挑战者产品迭代。

• 启示一：Crypto可作为"组织操作系统"，而非产品功能：Web3的真实价值可体现为资本结构、早期高强度用户池与价值观底座，无需强制暴露为钱包或Token交互。实现"组织层Crypto-native，产品层Crypto-invisible"，是兼顾创新动力与用户体验的有效战略。

• 启示二：去中心化基建必须锚定需求侧入口才能形成闭环：纯供给侧的分布式训练网络（如DisTrO、Psyche）若无真实用户入口与执行数据支撑，难以自证商业价值。Hermes Agent正是Nous从底层算力基建向真实需求侧跨越的关键验证。

• 启示三：护城河可建立在"委托信任"而非单纯的"模型能力"之上：个人Agent的差异化未必源于更强的单次执行能力，而在于"用户是否敢于将长期责任交付于它"。这种软性的信任资产，是Crypto AI项目中常被忽视却极具壁垒的维度。

• 启示四：与云大厂的关系并非零和博弈，而是生态互补：大厂将Hermes作为可选Runtime接入，证明开源Runtime与大厂控制平面可共存。对创业者而言，"被集成"是一条可行的商业化路径，但需警惕核心价值被云厂商托管层截留的风险。

• 启示五：终局竞争将从"单次执行能力"转向"任务所有权与信任积累"：未来最具价值的未必是执行层的最强模型，而是能接收最终目标、维护长期Context、智能调度专业执行者，并让用户安心交付责任的"上层总控系统"。

OpenClaw让"个人拥有Agent"成为一个清晰的产品品类；Hermes则通过持久状态、任务恢复、证据验收、多模型供给和专业Agent委派，把"长期委托Agent"推进为一套更系统的产品方向。真正的考验是：当Claude Code、Codex在软件工程边界内的总控能力持续增强、大厂云平台把多Runtime集成做得更顺滑时，用户是否仍然愿意把最终目标和长期信任交给这个来自Web3背景的开放Runtime——并为此持续付费。

免责声明：本文在创作过程中借助了 Claude Opus 5、ChatGPT-5.5、Qwen 3.7 等AI工具辅助完成，作者已尽力校对并确保信息真实与准确，但仍难免存在疏漏，敬请谅解。需特别提示的是，本文内容仅用于信息整合与学术/研究交流，不构成任何投资建议，亦不应视为任何代币的买卖推荐。