🤖 Hermes Agent 背后的公司：Nous Research 深度研究

从 Discord 乌合之众到打造 GitHub 88K Star 的自进化 AI Agent

📋 目录

1. Hermes Agent 是什么
2. 开发公司 Nous Research 概览
3. 起源故事：Discord 里的乌合之众
4. 创始人画像
5. Hermes Agent 深度解析
6. 背后的模型：Hermes 系列
7. 底层技术：DisTrO、Psyche 与 Atropos
8. 融资与估值
9. 文化与理念
10. 轶事与趣闻
11. 大事记时间线
12. 参考资料

1. Hermes Agent 是什么

Hermes Agent 是目前 GitHub 上增长最快的开源 AI Agent 之一——由 Nous Research 开发，MIT 完全开源，GitHub Stars 超过 88,000，贡献者 425+。

它不是一个简单的 ChatGPT 套壳，而是一个能自我进化的 AI 代理：

"The agent that grows with you."（与你一起成长的代理。）

核心特性一览

安装一行命令

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

支持 Linux、macOS、WSL2、Android (Termux)。

2. 开发公司 Nous Research 概览

Nous Research 是 Hermes Agent 的开发公司，也是美国开源 AI 运动的领军者。他们不仅开发了我们每天在用的这个 Agent，还训练了下载量超 5,000 万的 Hermes 语言模型系列，发明了革命性的分布式训练技术 DisTrO，以及构建在 Solana 区块链上的去中心化训练网络 Psyche。

可以说，Nous Research 不只是做了一个 Agent——他们构建了整个开源 AI 的基础设施栈。

3. 起源故事：Discord 里的乌合之众

Nous Research 的诞生故事堪称硅谷传奇的反面教材——没有车库、没有大学宿舍、没有天使投资人的餐桌。

2022 年，一切始于 Discord。

一群在 Reddit、Twitter 和各种 Discord 服务器上闲逛的 AI 爱好者偶然相遇。他们不是同事，不是同学，甚至大部分没见过面。他们是独立的研究者、开发者、模型调教师，在开源 LLM 社区里各自折腾。

然后 Meta 发布了 LLaMA。

紧接着，斯坦福发布了 Alpaca 论文——证明用 GPT-4 生成的合成数据微调 LLaMA，就能做出一个不错的聊天模型。

Karan Malhotra 和 Teknium（Ryan）嗅到了机会。他们各自有一套关于"数据合成"的理论——核心思想是：与其花大钱标注数据，不如让大模型帮你造数据。

两人一拍即合，用 GPT-4 生成数据，微调 LLaMA，做出了第一个模型——Nous-Hermes-LLaMA-13B。

"什么是 benchmark？"

模型放上 Hugging Face，炸了。

一周内获得数十万次下载。 性能惊艳到让人怀疑——有人直接指控他们在 benchmark 上作弊。

Karan 后来在播客里回忆：

"我们被指控在 benchmark 上训练，因为我们的分数相对于当时的平均水平高得太离谱了。我们的回应是——什么是 benchmark？我们当时根本不知道那是什么东西。我们真的只是按照自己的理论往前走。后来被独立验证后，大家才说——好吧，这帮人确实有两下子。"

从论坛 ID 到公司

"Nous" 来自希腊语 νοῦς，意为"理智"或"心智"。这个名字在希腊哲学中代表人类理性的最高形式——正好契合他们"让 AI 更像人"的愿景。

随着模型越来越受欢迎，这群 Discord 上的陌生人决定认真对待这件事。2023 年，Nous Research 正式注册为 C Corp（股份有限公司），从"开源社区的志愿者"变成了"认真的 AI 研究机构"。

4. 创始人画像

Jeffrey Quesnelle — CEO & 联合创始人

• 网名: emozilla / theemozilla
• 角色: CEO，技术核心
• 背景: 实践中的天主教徒，将信仰作为 AI 伦理思考的指引
• 特殊之处: 他在播客和天主教媒体上公开讨论信仰与 AI 的交汇，是 AI 领域罕见的"有信仰的 CEO"
• 个人网站: jeffq.com

Jeffrey 在底特律天主教电台的访谈中说：

"AI 这件事迫使人们真正面对'我是谁？是什么造就了我？'这样的根本问题。我很高兴能在研究过程中进行这样的对话。"

他担心 AI 领域的资本集中会造成创新的窒息：

"整个游戏的核心是单位能量所能产生的智能。" — Jeffrey Quesnelle

Karan Malhotra — Head of Behavior & 联合创始人

• X: @karan4d
• 角色: 负责模型行为和对齐
• 背景: 自称"crypto native"，来自加密货币社区
• 趣事: WorldSim 项目的发起人，在 Replicate 总部的演示引爆了"模拟 AI"运动

Karan 在 Practical AI 播客中回忆 Nous 的起源：

"我们不是来自学术界，我们更像是从爱好者变成了全身心投入的人。从白天到晚上，这就是我们的日常。"

Teknium (Ryan) — Head of Post Training & 联合创始人

• X: @Teknium1
• 角色: 负责后训练（Post-Training），Hermes Agent 的核心开发者
• 特殊之处: 匿名创始人，互联网上只以 "Teknium" 的名字活动
• 贡献: Hermes 系列模型的技术报告主要作者，Atropos RL 框架负责人，Hermes Agent 仓库的主要 committer

Teknium 是 Hermes Agent GitHub 仓库中提交次数最多的开发者，v0.6.0 时两天内亲自合并了 95 个 PR。他在 Delphi 的 AMA 中说：

"Nous 最初是一群高水平的 AI 研究者和开发者，试图从开源模型中榨取最大的价值。后来我们成了一家公司，目标是推动一个免费开放的 AGI 未来。"

Shivani Mitra — 联合创始人

• 角色: 联合创始人
• 信息: 相对低调，较少公开露面，但作为四位联合创始人之一参与了公司的创立

5. Hermes Agent 深度解析

为什么叫 "Hermes"？

Hermes（赫尔墨斯）是希腊神话中的信使神——在众神与人类之间传递信息，也是旅行者、发明家和盗贼的守护神。这个名字完美契合了一个跨平台传递智能、在不同工具间穿梭执行任务的 AI Agent。

核心架构：闭环学习系统

Hermes Agent 最独特的设计是它的闭环学习（Closed-Loop Learning）：

执行任务 → 分析结果 → 提炼技能 → 持久化记忆 → 下次更好
    ↑                                              ↓
    └──────────── 持续迭代 ←────────────────────────┘

具体来说：

1. 技能自动创建（Skill Creation）
当 Agent 完成一个需要 5+ 工具调用的复杂任务后，它会自动分析什么方法有效，将整个流程保存为一个可复用的 "skill"。这些 skill 以 Markdown 格式存储，可以被编辑、改进和共享。

2. 技能自我改进（Skill Self-Improvement）
每次使用一个 skill 时，如果发现步骤过时、不完整或有错误，Agent 会立即用 skill_manage(action='patch') 修补它——不需要用户要求。

3. 持久化记忆（Persistent Memory）
使用 SQLite 存储两类记忆：

• Memory：环境事实、工具怪癖、项目约定
• User Profile：用户偏好、沟通风格、常用工作流

记忆在每次对话中被注入，所以 Agent 永远记得你的偏好。

4. 会话搜索（Session Search）
内置 FTS5 全文搜索引擎，可以搜索过去所有对话的记录。当你提到"上次我们做的那个事"时，Agent 能自动回忆起来。

5. 用户画像建模
Agent 逐步建立对你的理解——你的偏好、你的项目、你的工作方式。越用越好用。

跨平台能力

Hermes Agent 不只是 CLI 工具。它内置了消息网关（Messaging Gateway），支持：

你可以从 Telegram 发消息给它，然后从 Discord 继续同一个对话。跨平台会话连续性是默认行为。

子代理与并行化

Hermes Agent 可以派生隔离的子代理来并行处理任务：

# 同时研究两个课题
delegate_task(tasks=[
    {"goal": "研究 A 公司背景", "toolsets": ["web"]},
    {"goal": "分析 B 技术方案", "toolsets": ["terminal", "file"]}
])

每个子代理有独立的上下文、终端和工具集。结果汇总后返回主 Agent。

Atropos RL 集成

Hermes Agent 深度集成了 Nous Research 自研的 Atropos 强化学习框架：

hermes research run --task "fix_bugs" --output trajectories/

这会：

1. 自主执行指定任务
2. 捕获完整轨迹（每次工具调用、每次决策、每次结果）
3. 存储为结构化数据
4. 导出为 ShareGPT 格式，兼容主流微调框架

这意味着：仅仅正常使用 Hermes Agent，你就在为训练下一代工具调用模型贡献数据。

版本演进

从 OpenClaw 迁移

如果你之前用过 OpenClaw，Hermes Agent 提供了一键迁移：

hermes setup
# 自动导入 OpenClaw 的设置、记忆、技能和 API 密钥

6. 背后的模型：Hermes 系列

Hermes Agent 的 "Hermes" 之名来自 Nous Research 旗舰语言模型系列。这些模型是 Agent 的"大脑"。

Hermes 模型的核心理念是中性对齐（neutrally-aligned）——它不会用公司自己的道德准则来约束你，而是忠实于你的系统提示。

"For Hermes, there is no such thing as latent thoughtcrime."
（对 Hermes 来说，不存在"潜在的思想犯罪"。）

Hermes Agent 支持任何模型——不限于 Nous 自家的。你可以用 OpenRouter 的 200+ 模型、OpenAI、Anthropic Claude、小米 MiMo 等。但用 Hermes 模型会有最好的工具调用和推理体验。

7. 底层技术：DisTrO、Psyche 与 Atropos

Nous Research 不只是做了一个 Agent——他们构建了支撑 Agent 和模型训练的整套技术栈。

⚡ DisTrO — 分布式训练革命

DisTrO（Distributed Training Over-The-Internet）将 GPU 间通信需求降低了 3-4 个数量级（最高 10,000 倍），使得通过普通互联网就能协同训练大模型。

• 架构无关: 不依赖特定神经网络架构
• 网络无关: 支持异构硬件，不同型号 GPU 可以一起工作
• 无损训练: 不使用近似分析，训练质量不打折

🌐 Psyche Network — 去中心化训练网络

建立在 DisTrO 之上，用 Solana 区块链协调：

• 2024 年 12 月成功训练 15B 参数模型
• Consilience 40B：有史以来最大的分布式预训练运行
• Hermes 4.3 在 Psyche 上训练的版本优于传统集中式训练版本

🔧 Atropos — 强化学习环境框架

为 LLM 提供异步 RL 环境，是 Hermes Agent 自我改进能力的底层支撑。名字来自希腊神话中"命运三女神"中最年长的那位——剪断生命之线的 Atropos。

8. 融资与估值

总融资: $70,000,000
估值: $1,000,000,000（10亿美元独角兽）

领投 Series A 的 Paradigm 是全球最大的加密风投之一（由 Coinbase 联合创始人 Fred Ehrsam 和前红杉合伙人 Matt Huang 共同创立），标志着加密资本与开源 AI 的深度融合。

9. 文化与理念

"中性对齐"哲学

Nous Research 的模型设计理念与主流 AI 公司形成鲜明对比：

开源承诺

• 模型权重：公开在 Hugging Face
• Hermes Agent：MIT 许可
• Psyche 网络：Apache 2.0
• Atropos：开源
• 技术报告：公开发布

"反集中化"愿景

"巨大的资本池汇聚在一起，产生了向集中化的引力。但也许这会扼杀一些重要的东西——创新本身。" — Jeffrey Quesnelle

10. 轶事与趣闻

🎯 "什么是 benchmark？"

第一个 Hermes 模型好到被指控作弊。创始人回应："什么是 benchmark？"——他们当时真不知道。

✝️ 信仰与 AI

CEO Jeffrey Quesnelle 是实践中的天主教徒，在硅谷 AI 公司中极为罕见。

📡 144k tokens/秒

Hermes 4.3 在 Psyche 网络上的分布式训练达到与集中式训练等效的吞吐量。

🏃 两天合并 95 个 PR

Hermes Agent v0.6.0 发布时，体现了社区热情和团队效率。

11. 大事记时间线

2022        Discord 社区形成，创始人在线相遇
2023.02     发布首个模型 Nous-Hermes-LLaMA-13B
2023.05     正式注册为公司
2023.08     发表 YaRN 论文
2024.01     完成 $5.2M 种子轮融资
2024.08     发布 DisTrO 初步报告 & Hermes 3
2024.11     与 OpenAI 联合创始人 Kingma 合作发表 DeMo 论文
2025.04     完成 $50M Series A 融资（$10亿估值）
2025.07     ⭐ 开源 Hermes Agent（GitHub）
2025.08     发布 Hermes 4 系列
2026.01     发布 Hermes 4.3（首个 Psyche 训练的生产模型）
2026.03     Hermes Agent v0.6.0（飞书/微信集成）
2026.04     Hermes Agent v0.9.0（最新版本，88K+ GitHub Stars）

12. 参考资料

1. Hermes Agent GitHub
2. Hermes Agent 官方文档
3. Nous Research 官网
4. Wikipedia: Nous Research
5. DisTrO GitHub
6. SiliconANGLE: Nous Research raises $50M
7. Practical AI #255: Karan Malhotra
8. Into the Bytecode: Jeffrey Quesnelle
9. Atropos GitHub

报告生成时间：2026 年 4 月 15 日