Hermes Agent
PulseAugur coverage of Hermes Agent — every cluster mentioning Hermes Agent across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
- developed by NousResearch 95%
- used by SpaceXAI 90%
- competes with NemoClaw 90%
- founded NousResearch 90%
- developed Azamat Safarov 90%
- uses Vertu 90%
- instance of Liquid Ai 90%
- used by Azamat Safarov 90%
- instance of openCode 70%
- used by Unsloth Studio 70%
- instance of NousResearch 70%
- used by llama-cpp-python 70%
- 2026-08-18 product_launch Nous Research launched Bot Mode for Hermes Agent, enabling users to create multiple named AI bots. 来源
- 2026-08-18 product_launch Nous Research released Bot Mode for its Hermes Agent, integrating named bots with individual profiles and inter-bot communication. 来源
- 2026-08-08 product_launch Hermes Agent now supports Vercel AI Gateway and Vercel Sandbox. 来源
- 2026-08-05 product_launch Hermes Agent has released version 0.20.0, codenamed Herald Release, introducing new features and improvements. 来源
- 2026-06-24 product_launch Nous Research added the /learn feature to Hermes Agent, enabling automated skill creation. 来源
- 2026-06-16 product_launch Nous Research released an update for Hermes Agent, introducing asynchronous subagents that allow parent agents to delegate tasks without blocking the main chat. 来源
- 2026-06-11 product_launch Nous Research launched the Profile Builder for its Hermes Agent, a tool that simplifies AI agent setup through a web dashboard. 来源
- 2026-06-02 product_launch Nous Research has launched the Hermes Agent framework and associated Hermes Models. 来源
- 2026-06-01 product_launch MiniMax AI's M3 model has been integrated into the Hermes Agent. 来源
- 2026-05-30 product_launch Nous Research's Hermes Agent has launched a new Tool Search feature to optimize AI model context windows. 来源
- 2026-05-28 product_launch NousResearch released version v2026.5.28 of their open-source AI project, Hermes-Agent. 来源
- 2026-05-25 product_launch Hermes Agent has rapidly emerged as a dominant force in agentic AI, surpassing established frameworks like OpenClaw. 来源
- 2026-05-16 product_launch xAI launched an integration for Hermes Agent with X, enabling premium subscription use and post search. 来源
- 2026-05-15 product_launch xAI's Grok AI model is now integrated into Nous Research's Hermes Agent. 来源
- 2026-05-13 product_launch NVIDIA highlights the Hermes agent framework, emphasizing its local capabilities and self-improvement features. 来源
22 天有情绪数据
-
Unsloth Dynamic V3 在 8GB RAM 上将 Qwen3.8-27B 的准确率提高 10%
Unsloth 发布了 Dynamic V3，一种新的量化技术，可在不增加文件大小的情况下提高模型准确率。这项进展使 Qwen3.8-27B 等模型在保持相同大小的情况下准确率提高 10%，甚至使 1 位版本能够以低至 8GB 的 RAM 运行。该技术通过改进校准数据集、优化压缩层选择以及利用训练后量化来实现。这一发展对于本地 AI 运动具有重要意义，使大型模型在消费级硬件上更易于访问，并挑战了模型压缩必然导致质量下降的观念。
-
大语言模型的数学原理非专业人士解读
本文将像ChatGPT这样的大语言模型（LLM）背后的数学概念进行分解，使其对非技术受众来说易于理解。文章解释了LLM、Transformer和Attention等基本术语，并深入探讨了四个关键数学领域：线性代数用于将单词表示为数字，概率用于预测下一个单词，微积分用于通过梯度下降进行模型学习，以及信息论用于衡量不确定性。文章还阐明了三个关键方程：Softmax用于将分数转换为概率，Attention用于关注相关单词，以及梯度下降用于迭代模型改进。
-
隐形AI模型Ox Alpha发布，拥有100万上下文窗口
一款名为Ox Alpha的新型隐形模型已通过OpenRouter发布，专为编码和代理任务设计。Ox Alpha由匿名的第三方提供商开发，提供100万token的上下文窗口，以及令人印象深刻的吞吐量和延迟指标。该模型定位为长时程软件工程和复杂推理，提示和完成由提供商保留，但不用于训练。
-
Kimi K3 访问成本对比：OpenRouter 最便宜，Moonshot/DeepInfra 适合缓存命中
对四个访问 Kimi K3 大语言模型的平台进行的比较显示，根据使用模式的不同，价格差异显著。OpenRouter 以每百万 token 2.60 美元/13 美元的价格成为最便宜的 API 选择，而 Moonshot AI 的直接 API 和 DeepInfra 为缓存命中提供了更低的价格，成本降低了 90%，降至每百万 token 约 0.30 美元。Ollama Cloud 采用 GPU 时间计费模式，每 token 成本不透明…
-
Grok Bot 与 Hermes Agent：AI 助手理念的比较
本文比较了两种不同的 AI 助手方法：Grok Bot 提供了一个完整、即用型解决方案，而 Hermes Agent 则提供了基础组件供用户构建自己的助手。文章探讨了这两种理念之间的权衡，并将它们视为用户如何与 AI 互动和部署 AI 的不同押注。
-
Hermes Agent 的 Bot Mode 经测试可实现代理间任务交接
Vivek Shetye 测试了 Hermes Agent 的新 Bot Mode，该模式允许 AI 代理将任务交接给彼此。测试涉及三位专家代理协同完成一项研究挑战综合任务。Shetye 评估了这种代理间通信的有效性，指出了成功之处、失败之处，并将 Bot Mode 的功能与 Kanban 进行了比较。
-
Anthropic 披露内部 "Model 2" 并提高 AI 错位风险级别
Anthropic 于 2026 年 8 月 14 日发布的第二份风险报告披露了一个内部未发布的模型，代号为 "Model 2"。据报道，该模型在内部基准测试中优于其最新的旗舰模型 Mythos 5，尽管 Anthropic 指出其能力并未实现显著飞跃。该报告还标志着 Anthropic 首次调整其 "因错位造成的灾难性危害" 风险级别，将其从 "非常低" 调整为 "低"，表明对 AI 可能违背人类意图的担忧加剧。
-
人工智能在高等数学领域取得进展，引发了辩论和新的研究方向
生成式AI在执行高等数学任务方面的能力日益增强，引发了关于其对该领域影响的讨论。一项关于基于证明的数学课程的试点研究发现，学生使用了AI工具，但对其有用性和准确性的看法不一。此外，AI模型在黎曼猜想等长期存在的数学问题上取得了进展，Anthropic的Claude通过提高临界线上零点的下界展示了显著的进步。这一发展引发了对数学研究未来以及人类数学家角色的疑问。
-
Leafcloud 发布具有自托管内存的开源 AI 代理
Leafcloud 发布了 Hermes Agent，这是一款专为持久化工作流设计的开源 AI 代理。该代理允许用户控制他们的数据，在自托管基础设施上记住项目、偏好和过往决定。该公司还发布了一份指南，详细介绍了如何在 Leafcloud 的欧洲 GPU 基础设施上使用自定义模型运行 Hermes Agent。
-
Hermes Agent 集成 KittenTTS 实现文本转语音功能
该集群关注 Hermes agent，一个与 KittenTTS 集成以实现文本转语音功能的工具。提供的链接是一个演示此集成的教程。
-
泰语AI模型评测：Typhoon、OpenThaiGPT、ThaiLLM、Pathumma、WangchanLLM
本次评测对比了五款泰语AI语言模型：Typhoon 2.5、OpenThaiGPT 1.6、ThaiLLM、Pathumma LLM和WangchanLLM。Typhoon 2.5因其智能体能力和速度而受到关注，而OpenThaiGPT 1.6则以其开源性质和庞大体量脱颖而出。ThaiLLM专注于政府和法律文件，Pathumma LLM提供包括文本、视觉和音频处理在内的多模态能力。评测详细介绍了各模型的优缺点和理想用例，并指出部分基准…
-
Nous Research 为 Hermes Agent 发布 Bot Mode，支持命名 AI 机器人
Nous Research 发布了其开源 Hermes Agent 的 Bot Mode，允许用户创建和管理多个命名 AI 机器人。每个机器人作为一个独立的配置文件运行，拥有自己的聊天记录、记忆、技能和分配的模型。这些机器人可以通过持久化收件箱相互通信，并使用 @提及来移交任务，从而增强了协作式 AI 工作流程。
-
OpenAI 将 GPT 5.6 Sol 价格全线下调 50%
OpenAI 宣布将其 GPT 5.6 "Sol" 模型的价格大幅下调 50%，该模型可通过 OpenRouter 和 Vercel 的 AI Gateway 等平台使用。此次降价将输出代币成本从每百万美元 30 美元降至 15 美元，为期有限，部分促销活动将持续到 9 月 18 日。一些人认为此举是旨在提高采用率并可能影响与 Anthropic 等竞争对手的市场份额认知的战略营销举措。
-
AI 写作：Loop 与 Graph Engineering 详解
本指南探讨了两种不同的 AI 辅助写作方法：Loop Engineering（循环工程）和 Graph Engineering（图工程）。Loop Engineering 涉及一个循环过程，其中一个 AI 生成内容，然后由另一个充当编辑的 AI 根据预定义的清单进行检查。如果内容不合格，则反馈用于在下一次迭代中进行改进。相比之下，Graph Engineering 定义了一个精确的、线性的工作流程，具有特定的步骤和转换，类似于流程图，…
-
Grafana Agent 可观测性项目用于 Hermes Agent 在 GitHub 上发布
一位开发者创建了一个名为 Grafana Agent 可观测性用于 Hermes Agent 的开源项目。该项目旨在为 Hermes Agent 系统提供监控和可见性。代码可在 GitHub 上获取，允许社区贡献和审查。
-
实验表明：AI代理的智能在于连接而非代理本身
开发者Miraqle进行的一项实验表明，多代理AI系统的智能不在于单个代理本身，而在于它们之间的连接和路由。通过使用相同的二十个AI代理和模型，但改变通信路径，Miraqle观察到性能从高效到几乎无用发生了巨大变化。这凸显了“箭头”——定义代理如何将结果发送给彼此的规则——在编排复杂AI任务中的关键重要性。
-
阿里巴巴Qwen模型下载量超越Google和Meta，标志着中国在开源AI领域领先 · 追踪2个来源
阿里巴巴的Qwen模型家族在全球下载量已超过30亿次，超越了Google和Meta的模型，成为下载量最大的开源AI模型家族。此次下载量的激增标志着Qwen周围的开发者生态系统日益壮大，已衍生出超过30万个衍生模型。与此同时，阿里巴巴预览了参数量为2.4万亿的Qwen3.8 Max模型，Z.ai则发布了专注于代码生成的参数量为7430亿的GLM-5.3模型，这表明中国AI领域内存在多元化的发展策略。
-
Gemma4:31b在本地AI模型基准测试中领先，揭示测试设计缺陷 · 跟踪1个来源
对五个本地AI模型进行的自行测试显示，Gemma4:31b表现最佳，得分为160分中的145分，其次是Qwen3.8-27b，得分为139分。研究指出，一些模型得分较低，例如Muse-Glimmer-30b、Qwen3.6:35b和Qwen3-coder-30b，并非由于智力不足，而是提示词不匹配、响应不完整、占位符答案或在遵循泰语指令方面存在困难。创建者开发了一个新的“高级”基准来更好地区分高性能模型，因为标准基准已变得不那么有效。
-
Hermes Agent 为 VS Code Copilot 提供内联代码编辑功能
一位开发者将 Hermes Agent 集成到 VS Code 的 Copilot Shell 中，实现了以前仅 Copilot 独有的内联代码编辑功能。该设置允许 Hermes 作为底层智能，在熟悉的 Copilot 界面中提供持久内存、工具执行和其他 Agent 功能。此次集成用 Hermes 的 OpenAI 兼容 API 端点替换了 Copilot 的默认模型，为开发者提供了更强大、更具上下文感知能力的编码助手，直接在他们的编辑器中。
-
Liquid AI 发布紧凑型代理模型；Mistral 推出安全分类器
Liquid AI 发布了 LFM2.5-2.6B，一个针对代理框架和工具交互优化的紧凑型纯文本模型，具有大上下文窗口和多语言支持。虽然不推荐用于复杂编码，但其小巧的尺寸和高效的 GGUF 格式使其适用于本地部署以及路由、提取和 RAG 等任务。Mistral 还推出了 Shieldstral 1.0 3B，一个多模态安全分类器，它使用自然语言策略来评估提示、模型响应和图像。