不到50元拥有“爱马仕”，热度超过养虾，MiniMax调用量全球第一梯队
不到50元拥有“爱马仕”，热度超过养虾，MiniMax调用量全球第一梯队
2026年04月26日 20:43
继OpenClaw掀起全民“养虾热”之后，又一个开源智能体框架走红。它的名字叫Hermes Agent（赫尔墨斯智能体），由于与国际品牌爱马仕拼写类似，开发者将该智能体称为“爱马仕”，而安装Hermes则被称为“养马”。
上线两个月，Hermes在全球最大开源社区GitHub上获得超10万次收藏，多次登上热门榜第一，上海大模型MiniMax成为调用量最多的大模型之一，还率先推出“养马”智能体MaxHermes。
远程“养马”要价低于50元
两个月前，记者亲自体验了300多人排长龙安装“龙虾”，当时上门安装一只“龙虾”要价500元。这样的盛况并未出现在“养马”上，记者在闲鱼等平台上发现，远程“养马”普遍不超过50元，且接单者寥寥。
“养马”生意惨淡，主要是安装门槛并不高，Hermes提供一键迁移功能，几分钟就能把“龙虾”的设置、记忆和技能全部搬过来。
另外，大厂们的动作比“养虾”更快。4月10日，小米模型率先接入Hermes， 阿里巴巴 、腾讯也紧随其后。而在这场卡位战中，上海大模型MiniMax无疑是中坚力量。
4月16日，MiniMax推出MaxHermes，仅需10秒就能“云养马”。更关键的是，MiniMax还将旗下最新大模型M2.7与Hermes深度结合，据官方数据，M2.7是“养马”生态中使用量最高的模型之一。
Hermes开发团队点赞MiniMax。
Hermes对中国开发者也更加友好。开发团队宣布Hermes原生支持微信，用户扫码即可链接，图片、视频、文件、语音消息全部兼容。普通用户不用折腾复杂配置，在微信里就能直接“养马”派活。
技能会自动进化
与“对话式AI”不同，智能体最大的作用是干活，而智能体能干多少活，归根结底取决于它掌握了多少技能。
“OpenClaw的技能来自人工配置和开源社区的贡献，但Hermes的技能是自己训练出来的。每个人的Hermes用久了，都会成为独一无二的助手。”蚂蚁数科技术专家吴行行表示，当它每完成一项复杂任务，会自动把解题方法总结成一份技能（Skill），下次遇到类似的事直接套答案，不用从头摸索。
这是Hermes比OpenClaw更受欢迎的功能。
同时，这份技能还会持续进化。Hermes使用GEPA（遗传-帕累托提示词进化）离线优化算法系统，持续打磨已有的技能。“Hermes会读取任务执行时的推理过程、工具调用记录等完整轨迹，并分析错误日志，再用另一个模型分析失败原因，生成更适合的技能，再通过测试场景跑分对比。”吴行行表示，无需额外增加GPU芯片，GEPA的样本效率最高可达传统强化学习方法的35倍，单次运行成本仅需几美元。
技能自动进化的最大好处就是节省算力。Hermes本身完全免费，用户只需要为模型算力付费，有用户实测显示，Hermes的词元消耗量仅为OpenClaw的三分之一，成本优势明显。
超长“记忆力”也是Hermes的优势。常规的 AI智能体 一旦关闭聊天窗口，对话和记忆力就直接清零，但Hermes通过“冷冻快照”机制实现了会话内保持连贯、跨会话积累经验以及长期理解用户的三重功能。
“相当于Hermes每次开工前先存档，在工作中不被新信息打断节奏。这虽然牺牲了实时同步，但换来了稳定的性能，是一个很务实的工程折中。”吴行行解释道。
而在安全方面，Hermes做了多层防护：操作需用户授权，危险命令需额外审批，默认即拒绝，程序运行在隔离的“沙箱”中，密码等敏感信息单独加密存储。目前“养马”的漏洞披露量远远低于“养虾”。
“爱马仕”智能体官网。
呼吁技能共享市场
自我进化是Hermes最大的卖点，但也可能成为最大的风险。
“智能体的经验写入是自动的，缺少对照实验和回放验证，自动生成的经验完全可能是错的。一旦错误沉淀为技能，后续任务就会反复引用它，形成所谓的‘经验污染’。”吴行行举例说，好比一本教材里混入了错误知识点，学生照着学只会越学越偏，还会把错误写进自己的笔记继续传播。
据第三方评测，智能体自动化知识积累的成功率仅约60%，是否保存完全取决于模型的主观判断。尤其是技能“自我进化”后，Hermes可能会越错越离谱。
“如果缺少回溯机制，没有版本管理的技能进化，是不可逆的。”吴行行表示，应该让AI负责“提建议”，而验证和决策留给人类或者独立的第三方AI，新增新旧版本强制对照，通过盲审打分，用户确认后才生效。而且一次只改一个技能，并将旧版本留档，以便出错后可以回溯，“更长远地看，我们希望建成技能共享市场，让技能像商品一样优胜劣汰。”
虽然安全程度远高于OpenClaw，但Hermes并非万无一失。智能体屡屡曝光的安全风险表明，再完善的规则也总有遗漏。
“提示词逻辑漏洞、执行错误责任不明、 多智能体协作失调，都是当前 AI智能体 难以回避的症结。”蚂蚁数科首席技术官闫莺表示，大模型输出内容具备一定概率性，相同的指令未必生成同样的结果，能力越强，出错方式就越多。
因此她建议，没有绝对安全的系统，“养马”仍需要做好密码加密和权限管控。
（文章来源：上观新闻）
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