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“龙虾”过时了,现在流行“养马”?

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“龙虾”还没养明白,周围的人突然又开始“养马”了。

这匹“马”,叫Hermes。

和OpenClaw一样,Hermes也是个开源的Agent项目,由Nous Research团队于2月25日推出。因拼写跟那个顶奢品牌一样,所以得中文名“爱马仕”。

与OpenClaw不同的是,Hermes多长了“脑子”,主打自我进化,这也是其迅速走红的主要原因。进入4月后,Hermes整体日均Token消耗量从20亿激增至3000亿,以黑马之姿冲进OpenRouter等多个开发者平台的多个榜单前列。

于是在社交媒体和电商平台上,“39.99元专业安装”的服务和“从入门到精通”的教程开始涌现,教人“养马”的生意迅速成形。

一场熟悉的“新技术—新焦虑—新生意”的循环,又在上演。


图/视觉中国

更聪明的“马”

从技术层面上来说,Hermes确实比OpenClaw更进了一步。

进步体现在,Hermes试图重构Agent的学习方式。

在OpenClaw体系中,所谓学习,本质仍然依赖用户。无论是Skill(技能)的构建,还是记忆的整理与压缩,都需要人为参与。系统更像一个高度可编排的工具集合,来供人使用。

而Hermes的变化,在于把这一整套机制收拢向自己。

奇安信人工智能公司安全专家刘岩对中国新闻周刊表示,Hermes的核心能力来自其可写运行时(Writable Runtime)架构。与OpenClaw的静态调用不同,Hermes在运行过程中可以自动生成、优化、存储新的技能代码,并通过“技能蒸馏”机制将任务经验沉淀为可复用的技能文件。

“这意味着Agent不是在执行预设的指令集,而是在自己编写自己的能力。”刘岩总结。

换言之,每完成一次任务,Hermes会从执行过程总结并保存一个个Skill,下次遇到相似的问题时,它可以直接加载这些技能,并在任务中持续完善迭代。且这一切,不依赖人插手。

“目前使用下来最大的感受就是,当你发出一个任务之后,就算没有执行完,它也会想尽办法给你执行,并且给你回复。”这是AI博主人工大黑的亲身体验。

Hermes与OpenClaw的另一个关键差异,在于记忆机制。

OpenClaw更接近一种全量记录式架构,记忆策略是被动的。

它会将对话上下文、用户偏好等信息持续存储在数据库中,并在需要时通过向量检索调取。好处是,它让信息完整、可追溯,但用户使用越久,记忆规模越膨胀,不准确、不相干的数据噪声也就越多,调用时的Token消耗量也随之飙升,检索精度、响应速度也会受到影响。

Hermes则走向选择性记忆。

它会在与用户对话过程中高频触发回顾机制,对上下文进行整理,并分析提炼出值得被写入长期记忆的信息。此外,它还引入更复杂的记忆后端,对历史对话进行抽象,以提取用户偏好、行为模式等更高层级的信息。理想情况下,可以大幅提升调用效率。

“虽然最开始使用Hermes的几次对话,跟OpenClaw的Token消耗量差不多,但越往后聊,会发现Hermes消耗的Token反而会少一些。”人工大黑表示。

在深度科技研究院院长张孝荣看来,Hermes给出的是Agent进化的一个方向,即从任务执行向认知规划的范式转变。

“这种带记忆的自主智能体方向,是未来所有成熟Agent的必经之路。”他判断。

还没那么神

但方向先进,目前也还只是方向先进罢了。

在多位受访者看来,Hermes还远未到成熟阶段。

一个最直接的信号,是版本号。资深AI产品经理刘思行指出,当前,Hermes的最新版本仍处在0.1阶段,这其实说明其仍是一个很初阶的实验性产品。

“大家把它吹得太玄乎了,其实相比于OpenClaw根本没有质变。”实测后虽然觉得Hermes有其优点,但人工大黑还是泼了一盆冷水。

在理想设定中,Hermes可以通过技能蒸馏不断优化自身能力。但在实际使用中,这一过程高度依赖模型判断。

人工大黑认为,那个被全网吹捧的“自动生成Skill”的功能,在实际操作中反而成了个麻烦。“以往用OpenClaw,遇到重要任务我会主动提醒它帮我总结。而Hermes有些太‘自作聪明’了,不管什么事它都会自动生成一堆技能,我的Skill会越来越多,且很冗余,有些东西根本没有必要。”

“不是每个人都能用好AI。用不好的人给的反馈没有价值,如果他们直接用Hermes,会让这匹马‘越学越差’。”刘思行也表示。

同时,这种自进化还可能带来更大的安全隐患。

“Hermes的风险比传统Agent更难防御。最大的不确定性在于,你无法预判Agent会从哪些数据中学习,以及它生成的技能是否包含危险指令。”刘岩指出,“因为恶意行为不是外部植入的,而是Agent从环境中自我演化出来的。攻击者甚至不需要直接攻击Agent本身,只需要在Agent能接触到的数据中埋下种子,可能是一封恶意邮件、一个含隐藏指令的网页、一份被投毒的文档,Agent就可能主动从中学习到危险行为。”

Hermes的记忆机制也同样存在问题。

尽管Hermes尝试通过抽象和筛选提升效率,但这一过程并非总是有效。在一些复杂任务中,过度抽象反而可能丢失关键细节,而在长期使用后,记忆体系本身也可能出现结构混乱的问题。

换句话说,它试图解决记什么,但还没有稳定解决怎么记得更好。这也是很多用户体验后的感觉,“依然会忘事儿”。

除了能力本身,Hermes的使用门槛尚未明显下降。

刘思行表示,目前,Hermes仍然依赖服务器部署和环境配置,使用方式更接近早期的OpenClaw,对于非技术用户而言,从安装、调试到日常维护,都存在不小难度。

与已经被大厂产品化的各类Claw工具相比,Hermes离开箱即用还有明显距离。

不过更重要的是,许多用户在尝试这类Agent时,并没有清晰的使用场景。

张孝荣指出,大多数用户对一款又一款AI工具的追逐,更多是由FOMO(错失恐惧)驱动的“数字囤积”行为,而非完全由需求驱动。“它更像是一种情绪消费,是在追逐一种缓解焦虑的安慰剂。”

人工大黑也认为,普通用户最大的误区,在于“先上工具,再想需求”。在没有明确任务目标的情况下,Agent往往会反复试错,消耗大量Token,但产出并不稳定。于是,很多人最后得到的不是效率提升,而是更高的使用成本。

因此,在多位受访者看来,对于普通用户而言,Hermes还不是一款需要立刻投入时间和成本去深度使用的工具。

“如果你连‘龙虾’都还没养明白,‘马’其实可以先放一放。”刘思行说。

记者:石晗旭

(shx0427@sina.com)

编辑:余源

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