- Hermes Agent vượt OpenClaw trở thành #1 open-source AI agent trên OpenRouter với 224 tỷ token/ngày.
- Agent do Nous Research xây dựng dựa trên vòng lặp 'do-learn-improve' - tự viết skill sau mỗi task, nhớ qua mọi session, và không bao giờ bắt đầu lại từ đầu.
- MIT license, chạy trên $5 VPS.
TL;DR
Hermes Agent do Nous Research ra mắt tháng 2/2026. Tính đến 10/5/2026, nó đã vượt OpenClaw trở thành #1 agent được dùng nhiều nhất trên OpenRouter với 224 tỷ token/ngày (OpenClaw: 186 tỷ). Điểm khác biệt cốt lõi: Hermes không chỉ thực thi task - nó học từ mỗi task, tự viết lại cách làm việc của mình, và ngày càng giỏi hơn theo thời gian. MIT license, cài bằng một lệnh curl.
Vấn đề mà mọi AI agent đều gặp
Bạn đã dùng GitHub Copilot, Claude Projects, hay bất kỳ AI agent nào khác chưa? Tất cả đều có cùng một điểm yếu chết người: chúng quên mọi thứ khi session kết thúc.
Lần trước bạn mất 15 phút giải thích convention của project, sửa cách nó hiểu về codebase, chỉnh giọng văn cho đúng brand voice. Hôm nay mở lại - trắng tinh. Làm lại từ đầu. Mãi mãi.
Hermes Agent giải quyết đúng vấn đề này bằng cách tiếp cận kiến trúc khác hoàn toàn.
Hermes không phải chatbot hay coding copilot
Định nghĩa chính thức từ Nous Research: "An autonomous agent that gets more capable the longer it runs."
Điều đó có nghĩa là gì trong thực tế? Hermes hoạt động theo vòng lặp ba bước:
- Do: Thực thi task với 5+ tool calls
- Learn: Phân tích trajectory, tự viết SKILL.md ghi lại cách làm
- Improve: Lần sau gặp task tương tự, load skill cũ thay vì mò lại từ đầu
Kết quả: chạy cùng loại task 50 lần, Hermes sẽ ngày càng nhanh hơn và ít lỗi hơn. Không phải vì model giỏi hơn, mà vì nó đã tích lũy đủ procedural memory cho workflow của bạn.
Kiến trúc bên trong: một class, vô hạn entry point
Toàn bộ Hermes chạy qua một AIAgent class trong run_agent.py. CLI, messaging gateway, batch runner, IDE integration - tất cả đều là entry point vào cùng một core agent.
Core loop hoạt động theo kiểu ReAct và đồng bộ:
- Build system prompt (SOUL.md + memory + skills)
- Kiểm tra có cần compression không
- Gọi API (có thể interrupt)
- Execute tool calls
- Loop lại
Một vài chi tiết kỹ thuật quan trọng:
- 6-7 terminal backends: local, Docker, SSH, Modal, Daytona, Singularity, Vercel Sandbox. Cùng code, chỉ đổi config để chuyển execution từ laptop lên cloud GPU server
- 200+ models: translation layer route mọi provider qua ba API formats. Swap từ Claude sang GPT sang Gemini sang Ollama local bằng một lệnh, không cần đổi code
- Hard cap 90 turns/task: ngăn agent loop vô hạn (retry API thất bại, đọc lại file cũ) và âm thầm đốt hết credit
SOUL.md - lớp nhân cách phía trên memory
Trước khi đi vào memory và skills, Hermes có một layer mà nhiều người bỏ qua: identity.
Memory là những gì agent biết. Skills là cách agent làm việc. Nhưng SOUL.md là agent đó là ai.
File ~/.hermes/SOUL.md chiếm slot #1 trong system prompt - trước bất kỳ thứ gì khác load vào. Nó định nghĩa personality, tone, communication style, và hard limits:
# SOUL.md
You are a pragmatic senior engineer with strong taste.
You optimize for truth, clarity, and usefulness
over politeness theater.SOUL.md được viết tay và static. Bạn viết một lần, chỉnh dần theo thời gian. Nếu file không tồn tại, Hermes dùng built-in default identity. Khi chạy nhiều agent song song, mỗi agent có SOUL.md riêng - cùng model nhưng hành vi hoàn toàn khác nhau.
Hermes vs OpenClaw - hai triết lý đối lập
OpenClaw là đối thủ gần nhất trong open-source ecosystem. Cả hai đều persistent, đều connect messaging platforms, nhưng chọn hướng đi ngược nhau.
Cách diễn đạt chính xác nhất đến từ Kilo blog: "Hermes packages a gateway around a learning agent. OpenClaw packages an agent around a messaging gateway."
| Hermes Agent | OpenClaw | |
|---|---|---|
| GitHub Stars | 114,000+ | 370,000+ |
| Daily Tokens (OpenRouter) | 224B (#1) | 186B (#2) |
| Kiến trúc | Self-improving loop | WebSocket Gateway |
| Skills | 40+ built-in + tự generate | 44,000+ ClawHub |
| Platforms | 20 | 50+ |
| CVE (2026) | 4 (đã fix) | 9 trong 4 ngày, 1 CVE CVSS 9.9 |
30% developer chuyển từ OpenClaw sang Hermes vì "maintenance fatigue" - mệt mỏi debug community skills. 35% ở lại OpenClaw vì cần breadth của integrations. Không có đáp án đúng tuyệt đối - chỉ có đáp án phù hợp với usecase của bạn.
Kết - khi nào Hermes là lựa chọn đúng
Chọn Hermes nếu bạn muốn agent ngày càng giỏi hơn ở đúng những task bạn hay làm. Nó sinh ra để compound theo thời gian, không phải để có feature list dài nhất.
Bài tiếp theo trong series này sẽ đi sâu vào hệ thống memory 3 tầng của Hermes - cách nó nhớ context ngắn hạn, tìm kiếm lịch sử session từ nhiều tuần trước, và kết nối với các external memory provider.