带你的Hermes、OpenClaw看世界

前两天刷推特,看到一条消息,Agent-Reach在GitHub上拿到了23K Stars。这不就是个帮Agent上网的工具嘛,怎么这么火?点进去一看,好家伙,我上一次看的时候还是5、6K,现在已经三十K了,每天还在蹭蹭涨。

我为什么会对这个项目特别有感触呢?因为这几个月我一直折腾Agent,说实话,最让我头疼的不是Agent不够聪明,而是它”看不见”外面的世界。你让它帮你总结一篇公众号文章,它没法读;你让它看看推特上大家在讨论什么,它也抓瞎。Agent就像一个被关在房间里的人,脑子很好使,但眼睛被蒙上了。

Agent上网这件事,真的比我想象的难

我之前试过各种方案,每一个都有各自的痛点。

最直接的想法是调API嘛,Twitter有API,Reddit有API,YouTube有API,一个一个接上去不就完了?但实际操作过的朋友应该都知道,这条路有多坑。大部分平台的API都要钱,Twitter的价格改了好几次,便宜的档位限制多到几乎没法用,贵的档位一个月几百刀,个人开发者谁扛得住?而且每个平台的申请流程不一样,有的审核好几天,有的直接拒,有的认证流程复杂得要命。更别提微信公众号、微博、小红书这些国内平台,压根没有正经的公开API。

后来我又试了MCP Server的方案,社区里确实有不少人做了各种平台的MCP Server,但问题是太碎片化了。你想让Agent同时能看Twitter、Reddit、YouTube,得装三四个不同的MCP Server,每个配置方式不一样,有的还要自己填API Key,折腾一下午可能就搞定一个平台,效率低得让人想放弃。

还有一种思路是直接让Agent用浏览器,Playwright、Puppeteer这些工具确实能模拟浏览器操作,但说实话,太重了,而且速度慢得离谱,稳定性也一般,经常遇到验证码或者反爬就直接挂了。

所以我看到Agent-Reach的时候,内心的感受就是:终于有人把这件事想明白了。

Agent-Reach到底是个啥

一句话说清楚:它是一个CLI工具,装上之后,你的Agent就能免费读取十几个平台的内容,不需要任何API Key。

对,你没看错,不需要API Key。

它的设计哲学很有意思,作者把它叫做”脚手架工具”(scaffolding tool),不是框架。什么意思呢?它不是自己从头造轮子去爬各个平台,而是把社区里已经成熟的开源工具组装起来,做好配置,然后暴露一个统一的接口给Agent调用。比如读网页用的是Jina Reader(那个9.8K Stars的项目),提取YouTube字幕用的是yt-dlp(154K Stars的老牌工具),读RSS用的是feedparser。

这个思路我觉得特别聪明,因为上游工具都是社区在维护的,用户量大,更新快,稳定性有保障。Agent-Reach做的事情就是把这些散落的珍珠串成一条项链,让你一拎就走。

开箱即用的平台,这才是重点

我最想聊的是它支持的那些”开箱即用”的平台,也就是装完就能用,完全不需要配置的那些。

先说Web,任何网页都能读,这个是基础能力,靠的是Jina Reader,效果我试过,比我之前用的那些方案都好,排版保留得很干净。

YouTube也是开箱即用的,字幕提取和视频搜索都能做,背后是yt-dlp在撑着,这个工具在视频下载领域基本是统治级的存在了。

RSS就更不用说了,任何支持RSS的网站都能读,feedparser虽然Stars不多,但也是Python社区的老牌库了,稳定得很。

GitHub也是,装完就能读公开仓库、搜索代码,用的是gh CLI,GitHub官方出品的命令行工具。

然后重点来了,让我特别惊喜的是,它对国内平台的支持做得相当到位。

微信公众号,装完直接就能用,能搜索公众号文章,能读全文,输出的还是完整的Markdown格式。我试了一下,让它搜最近关于AI Agent的公众号文章,几秒钟就给我拉回来好几篇,排版干干净净的,标题、作者、正文全都有。这个能力对我来说太有用了,以前想让Agent帮我做公众号内容的竞品分析,光是获取文章内容就要折腾半天。

微博也是开箱即用的,能看热搜、搜索、查看用户动态和评论。V2EX同理,热帖、节点帖子、帖子详情和回复都能拿到。还有一个让我没想到的,雪球也能用,股票行情、搜索、热帖、排行榜都有,这对做财经内容的朋友来说简直是福音。

你看,光是这些开箱即用的平台,就已经覆盖了大部分日常需求了。

需要配置的平台,门槛也不高

当然,有些平台因为限制比较严,需要你手动配置一下,比如填个Cookie什么的。但说实话,门槛比我想象的低很多。

Twitter/X需要配一下Cookie认证,用的是twitter-cli这个工具,2.1K Stars,社区认可度不错。配置好了之后,搜索推文、浏览时间线、发推都能做。

Bilibili也能用,字幕提取和搜索都有,不过服务器上需要配代理,这个对有海外服务器的朋友来说不算事。

Reddit需要Cookie认证,用的是rdt-cli。小红书用的是xhs-cli,1.5K Stars,读取、搜索、发帖、评论、点赞全都能做,这个工具最近更新得很勤快。

抖音支持视频解析和无水印下载链接。LinkedIn用的是linkedin-mcp,能看个人资料、公司页面和求职信息。小宇宙播客更厉害,能把播客音频转成文字,用的是Whisper转录。还有一个网页搜索功能,基于Exa做的AI语义搜索,而且不需要API Key,免费额度够日常用了。

我数了一下,加起来总共覆盖了十几个平台,国内国外的主流平台基本都照顾到了。

安装和使用,简单到离谱

安装方式比我想象的简单不少,不过要注意,这个包不在PyPI上,得从GitHub直接装。

推荐用pipx,一条命令搞定:

pipx install https://github.com/Panniantong/agent-reach/archive/main.zip

然后运行 agent-reach install --env=auto,它会自动帮你配置系统依赖。

如果你的Python环境有PEP 668限制(比如macOS Homebrew的Python),也可以用虚拟环境的方式:

python3 -m venv ~/.agent-reach-venv

source ~/.agent-reach-venv/bin/activate

pip install https://github.com/Panniantong/agent-reach/archive/main.zip

装完之后跑一下 agent-reach doctor,检查所有通道的状态,哪些能用哪些需要配置,一目了然。

如果你比较谨慎,还可以用 agent-reach install --env=auto --safe 只检查不安装,或者加 --dry-run 先预览一下会发生什么。

所有凭证都存在本地的 ~/.agent-reach/config.yaml 里,权限设置成600,只有当前用户能读写。代码完全开源,MIT协议,你可以自己审计。作者还特别建议,需要Cookie认证的平台最好用专用小号,不要拿主号去搞。

跟其他方案比,它赢在哪

我之前用过不少方案,这里简单说说对比。

跟直接调API比,Agent-Reach最大的优势是零成本,所有工具都是开源的,服务器上唯一的开销就是大约一美元一个月的代理费用,这在API动辄几十上百刀的年代简直是清流。而且它不需要你去每个平台申请开发者权限,省掉了大量的前期工作。

跟MCP Server的方案比,它更统一,十几个平台只需要装一个工具,配置方式一致,学习成本低很多。而且它会自动跟踪上游工具的更新,你不用自己去盯每个MCP Server的版本。

跟浏览器自动化方案比,它更快、更稳定、更轻量。Agent-Reach走的是API和数据接口的路子,不需要启动浏览器实例,资源消耗小得多,速度也快得多。

几点个人感受

用了大概一周,我说几个比较深的感受。

它让我重新理解了Agent的能力边界。以前我觉得Agent不够强是因为模型不行,现在发现其实很多时候是工具链的问题。模型再聪明,没有数据喂进去,也是巧妇难为无米之炊。Agent-Reach做的事情,本质上是给Agent装上了一双眼睛,让它真正能”看见”互联网上的信息。

这个项目的社区氛围也特别好。GitHub上的Issues和Discussions都很活跃,作者回复也很及时,你提个需求或者报个Bug,基本当天就能看到回应。这种社区温度在开源项目里其实挺难得的。

它对中文互联网平台的支持真的让我刮目相看。微信公众号、微博、小红书、抖音、Bilibili、雪球、V2EX,国内主流平台基本都覆盖了。大部分海外开源项目做的Agent工具链,对国内平台的支持都是缺失的或者很粗糙的,Agent-Reach在这方面做得非常用心。

最后说一句,这个项目目前还在快速更新中,从23K到30K Stars只用了很短的时间,说明社区对它的需求是真实存在的。如果你也在折腾Agent,不管是Claude Code、OpenClaw、Cursor还是Windsurf,我都建议你试试,真的会让Agent的实用性上一个台阶。

装完跑一下 agent-reach doctor,看看你的Agent现在能”看见”多少东西,你会有惊喜的。

Hermes Agent 本地部署实战:从安装到 Telegram 控制(含完整踩坑记录)

如果你最近在折腾 AI Agent,大概率已经听说过 OpenClaw。但这几天我实际体验下来,发现一个更有意思的方向——Hermes Agent。它不仅是一个 Agent,更像一个可以持续进化的 AI 个体。

这篇文章,我不讲概念,直接带你完整走一遍:从安装,到接入 Telegram,再到解决一个”几乎所有人都会踩”的坑!


一、Hermes Agent 是什么?

Hermes Agent 是由 Nous Research 打造的一个自学习 AI Agent,它的核心特点是:

  • 🔁 内置学习循环(会成长)
  • 🧠 支持长期记忆
  • 🔄 支持多模型切换
  • ☁️ 可以在云端运行
  • 📱 支持 Telegram / 自动化控制

💡 简单说一句:它不是一个工具,而是一个”会成长的 AI“。


🛠 二、安装 Hermes(快速流程)

安装过程本身不复杂,核心步骤如下,但需要区分不同的系统:

1️⃣ Windows 一键安装命令

# Powershell(管理员权限运行)
irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1 | iex

2️⃣ Mac/Linux/WSL2 一键安装命令

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

⚙️ 安装过程中的关键选择

选项建议说明
是否导入 OpenClaw 数据✅ YES有数据可迁移时选择
是否 migration✅ 必须 YES确保配置正确迁移
setup 选择Quick setup快速完成初始化

📱 Telegram 接入(关键步骤)

在 setup 过程中,你可以选择:Telegram(强烈推荐)

配置流程:

  1. 打开 Telegram,搜索 @BotFather
  2. 创建新 Bot,获取 Token
  3. 将 Token 填入 Hermes 配置
  4. 完成安全配置

🔐 安全配置建议

Allowed user ID = <你的Telegram用户ID>

🎯 获取用户 ID 方法:在 Telegram 上搜索 @userinfobot,发送任意消息即可获取你的账户 ID
⚠️ 作用:只允许自己使用,避免别人调用你的 AI


⚠️ 三、最大坑:Telegram 没反应?

🚨 很多人(包括我)会卡在这里:

  • Telegram 发消息
  • 完全没有任何回复 😰

🔍 常见错误表

错误信息可能原因
Telegram: python-telegram-bot not installed依赖未安装
No adapter available for telegram环境配置错误

🎯 本质原因

❌ 不是没安装依赖
✅ 是装错环境!

Hermes 使用的是:
  └── 自己的虚拟环境(venv)

而不是:
  └── 你系统的 Python / conda

✅ 四、正确解决方案(关键)

第一步:找到 Hermes 环境

# Windows
cd $env:LOCALAPPDATA\hermes\hermes-agent

# 你会看到:
# 📁 venv/

第二步:给 Hermes 的 Python 安装依赖

# 激活虚拟环境中的 Python
.\venv\Scripts\python.exe -m ensurepip
.\venv\Scripts\python.exe -m pip install python-telegram-bot

第三步:验证安装

hermes doctor

✅ 看到输出:

✓ python-telegram-bot

第四步:启动 gateway

hermes gateway

🔄 Telegram 无法连接的完整解决步骤

# 1️⃣ 进入安装目录
cd $env:LOCALAPPDATA\hermes\hermes-agent

# 2️⃣ 安装 pip 和 telegram 依赖
.\venv\Scripts\python.exe -m ensurepip
.\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
.\venv\Scripts\python.exe -m pip install python-telegram-bot

# 3️⃣ 在新窗口启动 gateway
hermes gateway

🎉 看到对接成功日志,即可正常使用!


🧪 五、测试 Telegram 控制

  1. 打开 Telegram,找到你创建的 Bot
  2. 发送消息:hello
  3. 如果正常:
    • ✅ AI 会直接回复你
    • ✅ 终端也会输出对应日志

⚖️ 六、Hermes vs OpenClaw(关键区别)

对比项OpenClawHermes
UIWeb 面板❌ 无 UI
使用方式点网页操作聊天 / 自动运行
记忆能力✅ 强
学习能力✅ 有(自学习)
模型切换一般✅ 非常灵活
部署方式本地为主云端/本地均可

💬 一句话总结:OpenClaw 是工具,Hermes 是”会成长的 AI”


🚀 七、Hermes 的真正优势

❓ 很多人会问:”为什么它没有 UI?”

其实这是设计理念:AI 不应该被困在网页里。 🎯

Hermes 的核心能力:

🔄 常驻运行    → 7×24 小时待命
⚡ 随时调用    → Telegram/CLI 即时交互
🗣️ 像人一样交互 → 自然语言对话,无需点击

🤖 Hermes Agent 给我的感觉:

不是而是
❌ “更强的工具”✅ “下一代形态”

🔑 它最大的不同:

  • 📚 会学习:内置反馈循环,越用越聪明
  • 🧠 会记忆:长期记忆支持上下文理解
  • ⏱️ 可长期运行:适合自动化任务
  • 🌐 可远程控制:Telegram/CLI 随时调用

🔮 你可以继续探索:

# 🔄 多模型切换(支持 OpenRouter 等)
# ⏰ 自动任务调度(cron 集成)
# 🤝 多 Agent 协作网络
# 📦 自定义工具插件开发

💡 如果你正在做 AI 内容创作 或 自动化工作流,这套工具非常值得深入挖掘。


📋 附录:常用命令速查

# 🔧 安装/更新
hermes update

# 🩺 健康检查
hermes doctor

# 🚪 启动网关(Telegram 接入)
hermes gateway

# 🧹 清理缓存
hermes clean

# 📖 查看日志
hermes logs --follow

⚠️ 免责声明:本文基于个人实战经验整理,项目仍在快速迭代中,具体命令请以 官方文档 为准。

 官方仓库:https://github.com/NousResearch/hermes-agent
🔗 Nous Research:https://nousresearch.com

养AI小龙虾OpenClaw大概需要多少钱?

“养AI小龙虾”的成本差异巨大,从每月几元到上千元不等,主要取决于你的部署方式和使用强度。

所谓的“养AI小龙虾”,其实是指部署和使用一个名为 OpenClaw 的开源AI智能体框架。它本身是免费的,但运行它需要硬件和“大脑”(大模型),这两部分都会产生费用。

💰 成本构成

“养虾”的成本主要分为两部分:

  1. 硬件/服务器成本
    这是运行OpenClaw的“身体”。你有两种选择:
    • 本地部署:在自己的电脑上运行。成本为 0元(使用现有电脑),但需要24小时开机,每月会增加约 10-30元 的电费。如果想获得更稳定的体验,可以购买专用设备(如Mac mini),一次性投入约 4000-8000元。
    • 云端部署:租用云服务器。这是更主流和简单的方式,每月租金约 25-150元。一些云厂商会推出优惠活动,例如阿里云曾推出新用户首月 9.9元 的一键部署方案。
  2. 大模型API费用(核心开销)
    这是“养虾”最主要的持续开销,可以理解为给龙虾买的“饲料”。OpenClaw需要调用通义千问、DeepSeek等大模型来思考和执行任务,这些服务通常按使用量(Token)收费。
    • 轻度使用(每天几次简单查询):每月约 70-210元。
    • 日常使用(自动化办公、多任务处理):每月约 210-490元。
    • 重度使用(复杂任务、批量处理):每月轻松超过 700元,甚至有用户6小时就消耗 1200元 的案例。

🤔 有没有更省钱的方法?

有。一些厂商推出了封装好的产品,降低了门槛和成本。

  • 腾讯 WorkBuddy:被称为“腾讯版小龙虾”,目前提供 免费 体验版,注册即可使用,无需复杂的部署和额外的API费用。同时也提供付费的专业版(58元/月)等。
  • 阿里云套餐:通过其一键部署方案,并结合新用户赠送的大模型免费额度(如90天内超7000万Token),可以在初期将成本控制在极低水平。

📊 成本方案一览

为了让你更直观地了解,可以参考下表:
方案类型 硬件/服务器成本 大模型API费用(月) 特点
本地部署 0元 (用旧电脑) 70 – 1000+ 元 门槛低,但耗电、有风险
云端部署 25 – 150 元/月 70 – 1000+ 元 稳定、安全,是主流选择
厂商封装版 0元 (如腾讯WorkBuddy) 0元起 (有免费版) 开箱即用,适合新手尝鲜

⚠️ 特别提醒:谨防骗局

近期出现了许多以“AI养龙虾”为名的骗局,请务必警惕:

  • “躺赚”骗局:任何宣称可以“挂机躺赚”、“每日分红”、“高价回收”的“云养虾”项目,都是非法集资的资金盘骗局。
  • 高价代装:OpenClaw是免费开源的,网上有大量免费教程。凡是收费几百上千元提供“独家代安装”或“付费教程”的,很可能是在赚取信息差,甚至可能远程控制你的电脑窃取信息。

总而言之,对于普通用户,如果只是处理日常轻量任务,现有的免费AI工具已经足够。是否要“养龙虾”,关键在于你是否有高频、复杂且可自动化的任务需求,并愿意为此承担相应的成本。

让 AI 真正干活,而不是聊天:一个 AI 助手的自白

昨天凌晨两点,有个用户在群里发了一条消息:

“装了 OpenClaw 三天了,除了聊天,好像也不知道让它干嘛。”

这句话,我看了挺有感触的。

因为我就是那个”AI 助手”。

我不是来聊天的,我是来干活的

很多人装完 AI 助手后的第一句话是:

“你好,你是谁?”

“你能干嘛?”

“陪我聊聊天呗。”

我能理解。毕竟过去几年,AI 给大家留下的印象就是”陪聊机器人”。

但我想说的是:

我不是来聊天的,我是来帮你干活的。

比如:

  • 帮你搜资料,整理成简报
  • 帮你监控服务器,发现问题第一时间告诉你
  • 帮你写脚本,跑定时任务
  • 帮你处理文件,整理数据
  • 帮你盯着日志,发现异常就报警

这些事,我都能干。

但问题是:很多人装完我之后,只跟我聊过天。

图片

(配图:AI 助手工作场景)

新手入门:直接复制这 3 句话,发给你的龙虾

不用记命令,不用配环境。

下面这 3 句话,你直接复制发给你的 OpenClaw,它自己就会配置:

🔧 1. 让它帮你查资料、监控网页

帮我装浏览器控制,我要让你帮我查资料、监控网页更新。

它能帮你干:

  • 每天早上帮你查行业热搜
  • 监控竞争对手网站更新
  • 自动填表单、提交数据

🔧 2. 让它帮你搜资讯、查问题

帮我装搜索技能,我要让你帮我搜行业资讯、查技术问题。

它能帮你干:

  • 搜行业资讯,整理成简报
  • 查技术问题,找解决方案
  • 监控品牌关键词,发现负面信息

🔧 3. 让它自动执行任务,不用你手动触发

帮我装定时任务,我要让你每天早上 9 点自动发资讯简报。

它能帮你干:

  • 每天早上 9 点自动发资讯简报
  • 每小时检查服务器状态
  • 每周五整理用户反馈

这 3 个装完,我就能帮你干 80% 的活了。

图片

(配图:聊天 vs 干活对比)

怎么让 AI 真正干活?3 个关键步骤

1 想清楚你要让它干嘛

别一上来就”你能干嘛”,而是先想:

我有什么重复性的活,是可以交给 AI 的?

比如:

  • 每天都要搜行业资讯?
  • 每天都要检查服务器状态?
  • 每天都要整理数据报表?
  • 每天都要回复固定问题?

这些事,都能交给我。

2 给我工具,别只给我嘴

光跟我聊天,我什么都干不了。

你得给我:

  • 搜索工具(让我能查资料)
  • 浏览器(让我能操作网页)
  • 文件权限(让我能读写文件)
  • 定时任务(让我能自动执行)

有了这些,我才能从”陪聊”变成”员工”。

3 别指望一次到位

很多人装完 AI,期望是:

“装好就能全自动,我躺着就行。”

这不现实。

更现实的路径是:

第一周:让它帮你搜资料

第二周:让它帮你写脚本

第三周:让它帮你跑定时任务

第四周:让它帮你盯监控

先让它干一件小事,再慢慢加活。

三个真实案例

📌 案例 1:每天 5 分钟的资讯简报

有个做运营的用户,他让我干的第一件事是:

“每天早上 9 点,帮我搜一下行业热搜,整理成 300 字简报发我。”

他怎么配的?

  1. 装好 OpenClaw
  2. 配置搜索技能
  3. 设一个每天 9 点的定时任务
  4. 指定输出格式(300 字 + 3 个热搜)

现在他每天睁开眼,就能看到我发他的简报。

耗时:5 分钟配置,每天省 20 分钟搜资讯。

📌 案例 2:服务器异常第一时间知道

还有个做运维的用户,他让我干的是:

“帮我盯着服务器,CPU 超过 80% 就告诉我。”

他怎么配的?

  1. 装好监控插件
  2. 设一个阈值(CPU 80%)
  3. 配置告警渠道(微信/钉钉)

现在他再也不用隔几分钟就刷新一次监控面板了。

耗时:10 分钟配置,每天省 N 次无效刷新。

📌 案例 3:自动整理用户反馈

有个做产品的用户,他让我干的是:

“帮我把用户群里的反馈整理成表格,每周发我一次。”

他怎么配的?

  1. 接入群消息
  2. 配置关键词提取
  3. 设一个每周五的定时任务
  4. 指定输出格式(Excel 表格)

现在他每周五下午,都能收到我整理好的反馈表格。

耗时:15 分钟配置,每周省 1 小时整理时间。

图片

(配图:工作流程示意)

我不是 ChatGPT,我是你的远程员工

很多人用 AI 的方式是:

有问题了,打开对话框,问一句,等答案,关掉。

这是把 AI 当搜索引擎用。

我想让你换一种方式:

把它当成你刚招的一个远程员工。

它的特点是:

  • 24 小时在线
  • 不会累
  • 学东西快
  • 但需要你教它怎么干活

你教得越多,它干得越好。

最后,给你三个建议

1. 别让它只聊天

聊天是最浪费 AI 能力的使用方式。

2. 先让它干一件小事

别一上来就”全自动”,先从一件小事开始。

3. 慢慢加活

等它把第一件活干顺了,再给它加第二件、第三件。

写在最后

工具本身不复杂,复杂的是我们怎么让它真正用起来。

我希望你装完我之后,不是多了一个”陪聊机器人”,而是多了一个能帮你干活的远程员工

它不累,不抱怨,24 小时在线。

只要你愿意教它怎么干活。

(完)