它是一个真正的自主智能体（Autonomous Agent），并且运行时间越长，能力越强。自主智能体，就是能自己思考、自己做事、自己执行完整流程的AI.
Hermes最大特色，在使用过程中会把经验变成技能，不断优化，并持续记住和理解用户，从而越用越强，学术和工业界首先做到这点的。
我们先从最基础的一步开始，把 Hermes 真正安装并跑起来。
安装本身并不复杂，打开终端之后，执行下面这行命令即可：
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
这一步做完，Hermes 只是被装到了你的系统里，还不算真正可以使用。真正关键的是后面的初始化配置，因为这一步决定了它有没有接上模型、能不能正常工作。
接下来执行：
hermes setup
这一过程里，
你需要给它配置模型提供商、填写对应的 API key，再选择具体使用的模型，比如 qwen3.5-plus：
国内千问Base URL为：
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
这里特别值得提醒一句，这一步非常容易踩坑。很多人看到报错会以为是 Hermes 有问题，实际上大多数情况都不是。真正的问题通常出在配置没有对上。API key、provider、base URL，这三者必须严格对应。
你用阿里的 key，就要接阿里的 endpoint；这个我刚开始填错了，导致来回折腾了几遍才发现问题出在这里，看到这里的读者可以小心一些，直接复制过去。只要这里不一致，就很容易出现 401 这种认证失败的报错。
当 setup 完成之后，可以简单测试一下：
hermes chat
然后回复一个hi：
很多人第一次打开 Hermes，会下意识把它当成一个聊天工具，觉得无非就是再和一个模型说话而已。但实际上，从进入 hermes chat 的那一刻开始，你面对的已经不是一个普通聊天模型，而是一个会执行任务的系统。
也就是说，你给它的内容，不再只是一个问题，而应该是一个目标。
3 Hermes中问答
比如你不需要只问“人工智能的发展是什么”，而是可以直接告诉它：帮我围绕AI发展这个主题写一篇文章，再生成一个 Word 文档保存下来：
Hermes 会把这件事当成一个完整任务去处理，它不会停在“回答”这一步，而是会开始执行。
它先规划这件事应该怎么做，然后生成完整内容，再调用 Python：
很多人看到Python编程这些东西会很害怕，其实不必。这些东西现在Hermes会帮我们自动安装，并执行代码：
然后把内容自动写入 .docx 文件中，最后把文件保存到你的目录里。最终给你的不是一段可以参考的文字，而是一个已经完成的 Word 文件：
这件事情本身当然已经很有价值了，但 Hermes 真正最值得关注的地方，还不只是“能执行”，而是它对这次执行的处理方式。
4 Hermes技能Skill创建
对于其他Agent 来说（包括龙虾🦞），一次任务做完就结束了，下次再来类似需求，仍然是重新思考、重新规划、重新执行，整个过程像临时发挥一样，每次都是从零开始。
但 Hermes 不一样。第一次帮你完成“写文章并生成 Word”这件事时，这对它来说是一段经验，而它会进一步把这段经验抽象成 Skill。
根据我的使用，第一次使用时，它内部不会触发自动生成Skill，但是咱们可以主动问它，如下图所示：
可以看到它并没有总结成一个Skill，但是它紧接着回复需要创建这个Skill吗？如下图所示：
只需回复：是的，它就开始创建，如下图所示：
很快Skill自动创建好了：
这样一来，当你下次再说“帮我生成一份 AI 报告”时，它就不再需要从头摸索，而是可以直接调用已经学到的 Skill，更快、更稳定地把任务做完。
如下图所示，再次提问它生成一个Word文档：
它直接复用上面刚创建的 word-doc-generator 技能，自动保存Word文档到桌面中：
文档内容部分截图，如下所示：
可以看到Hermes技能创建，太丝滑了。
最后总结一下
Hermes最强大的地方，就是会把提问丝滑创建为Skill，而Hermes的经验还不是一次性的，而是会被沉淀；沉淀下来的内容又不是静止不变的，而是会在继续使用中被优化。
随着使用越来越深入，你会慢慢感受到一个变化：你不再只是“用一个工具”，而更像是在“带一个会成长的智能助理”。
