真心觉得学老半天AI的收益，还不如直接买AI资产躺平。 零代码部署了一个Hermes Agent，每天自动推送美股财报解读和盘前简报到Telegram 。持仓纳指、谷歌、英伟达，再也不怕错过行情。🔗 🐂 I built my own AI stock agent in 5 minutes — zero coding required. It sends me daily pre-market briefings, earnings analysis, and personalized portfolio alerts on Telegram. All powered by ClawMama + Hermes Agent. Holding NASDAQ, $GOOGL, $NVDA — now I never miss a move. #AIAgent# #USStocks# #ClawMama# #HermesAgent# #美股# #AI投资#

看项目/看代币/看赛道——信息分散在Twitter、新闻站、链上数据——你翻得过来吗？ Hermes的多源搜索能力是这个场景的核心武器。我一条指令让Agent同时搜Twitter（用opentwitter MCP）、新闻（用opennews MCP）、链上数据（用 API），然后汇总成一个"项目速览"——团队背景、融资情况、社区活跃度、链上数据指标、市场情绪。整个过程30秒，比自己翻了2小时还全。 关键参数：用has_coin=true过滤只有币相关的新闻，用min_likes过滤低质量推文。 对比：Claude Code完全做不了这个——它没有多源数据接入能力，只能靠你手动喂信息。OpenClaw理论上能接，但每个源都要单独配MCP，文档还缺。Hermes是唯一把多源搜索做成"一句话搞定"的Agent。 信息搜集能力是衡量Agent实用性的黄金标准。一个Agent能同时搜Twitter+新闻+链上数据，跟只能搜一个源比，完全是两个物种。 如果你靠信息差赚钱（投资/创业/研究），Hermes是当前唯一能同时覆盖多源的Agent。opennews覆盖84个新闻源，opentwitter有完整搜索API，再加自定义API接入——三源合一，30秒出结论。OpenClaw的MCP支持面窄，Claude Code压根不走这个方向。我不是说Hermes完美，但在"信息搜集"这个场景下，它目前没有对手。 🔗 #HermesAgent# #信息搜集# #链上分析# #研究效率#

行业调研要翻几十篇报告、整理数据、写结论——累不累？我现在15分钟搞定。 用Hermes的web_search+delegate_task组合做行业调研：派一个子Agent搜行业报告和最新新闻，第二个子Agent爬关键数据（市场规模、增长率、头部玩家），第三个子Agent做竞品分析对比。全部并行执行，15分钟出初稿。 关键技巧：每个子Agent的goal里写"只返回数据，不写结论"——结论留给自己做，Agent只做信息收集。这样既快又准，还避免幻觉结论污染你的判断。 对比：Claude Code的web搜索需要手动写MCP配置，而且不支持子Agent并行搜索。我给Claude Code做同样的事，花了40分钟配置MCP，然后还是只能单路串行搜。OpenClaw的Agent协作概念很强，但并行搜索这个场景实操下来配置复杂度高了一倍，而且文档缺步骤。 Hermes一条delegate_task搞定多路并行调研。目前我还没看到第二个Agent把"并行调研"做到这个完成度的。 调研最怕的不是信息不够，是信息太多无从下手。Agent的价值不是"替你做判断"，是"先把所有相关事实摆在你面前"。Hermes的并行子Agent模式让调研效率从"小时级"变成"分钟级"。跟Claude Code比，Hermes胜在并行和多源能力；跟OpenClaw比，Hermes胜在配置简单一步到位。听我的：调研类任务一定要用delegate_task，把搜索→整理→分析拆成三个并行流，最后自己汇总判断。 🔗 #HermesAgent# #市场调研# #效率工具# #DELEGATE#

Hermes 底层一抖，全网程序员又集体进化了！ Drawio 智能绘图，AI 写作痕迹重写、跨平台技能大礼包、ACP 多 Agent 编排、官方通用记忆层……全网程序员把 Hermes 玩成了下一代 Agent 画师 + 真人写手 + 方法论宝库 + 协同军团 + 懂你大脑： 1️⃣ drawio-skill（ 
自然语言直接生成流程图/架构图/思维导图。
“终于不用手动拖框框”实锤了！ 2️⃣ avoid-ai-writing（ 
自动审计+重写，消除 AI 写作痕迹。
内容党/SEO 直接起飞😂 3️⃣ wondelai/skills（ 
250+ 跨平台高质量 skill 礼包，Claude Code 兼容。
开箱即用方法论宝库！ 4️⃣ hermes-agent-acp-skill（ 
ACP 风格多 Agent 委托+协同+安全控制。
生产级流水线军团上线！ 5️⃣ mem0（ 
官方通用记忆层，profile/search/conclude 工具全支持。
记忆从“存”进化到“真懂你”！ // 为什么这些新进化体这么炸？ 这些项目全部已验证公开开放，共同点：全吃 Hermes 底层循环当 DNA，社区再疯狂补绘图、写作净化、跨平台 skill、多 Agent 编排、通用记忆…… 生态卷速肉眼可见！

Hermes Agent真的比OpenClaw更好吗？ 今天我们面对面实测对比！ 左OpenClaw，右Hermes Agent， 我们反复问同一个问题， 不断纠错同一个地方： 1. 测试两边的回答质量/消耗token数量 2.显性的要求记住，两者记忆逻辑有何不同 3.隐形的纠错/提要求，谁能主动get到沉淀下来 实测完之后会讲： 原理+如何从OpenClaw迁移到Hermes Agent 👇👇 时间戳 00:00 开场与实验设置 00:50 第一轮实测 01:29 显性记忆测试 02:42 文件对比 03:29 连续纠错测试 05:05 Hermes 学会了 05:56 原理解释 08:50 安装 Hermes Agent 10:08 从 OpenClaw 迁移 10:55 总结

今天 Hermes Agent 登上全球榜单第一 这不仅仅是一份排名，它代表着开源社区、开发者、贡献者和每一个真实用户共同推动出来的结果 同时也很开心看到 @OpenRouter 上越来越多 AI Agent 项目被更多人看见。 CLI、Personal Agents、自动化工作流，整个生态正在进入真正爆发阶段。 恭喜 @NousResearch @Teknium 也恭喜所有还在坚持做产品、做开源、做创新的人。 未来才刚刚开始

在 Hermes Agent 上配套 DeepSeek V4 Pro 模型，链上安全分析能力已经很令我满意了…三笔近期的攻击，复杂度从中等到普通到简单。mark 下。

xAI将Grok直接集成到Hermes Agent中，利用现有130k+活跃用户实现即时分发，无需自行构建代理平台。 Hermes Agent是由Nous Research开发的开源自改进AI代理，支持本地运行、任务学习和技能构建，已通过OAuth支持Grok订阅。

写了一个 8 篇的hermes-agent源码解剖系列，配了大量手绘风技术插图： 1️⃣ 全景图 — 架构分层、代码规模、定位分析 2️⃣ Agent 核心循环 3️⃣ Tool Registry 4️⃣ 多 Provider 适配 5️⃣ 上下文压缩 6️⃣ 消息网关 7️⃣ Memory 与 RL 训练 8️⃣ 三方对比 — Hermes Agent vs OpenClaw vs Claude Code 和之前写的 Claude Code 源码解剖是姐妹篇。一个 TypeScript 写的Agent，一个 Python 写的Agent。 链接： Github：