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老黃也來養(yǎng)馬了!英偉達(dá)版 Hermes Agent 發(fā)布

英偉達(dá)版 Hermes Agent也來了!

今天凌晨,英偉達(dá)官方連發(fā)兩條帖子,力推Hermes Agent+NemoClaw 方案

這咋說呢…老黃你最終還是對(duì) Hermes 下手了哈。

直接哐哐兩支視頻,教你把 Hermes 配上英偉達(dá)自家的部署方案,做一個(gè) " 會(huì)自我進(jìn)化、還跑得安全 " 的企業(yè)級(jí) AI。

官方 X 上發(fā)的那條視頻,長達(dá) 55 分鐘,技術(shù)博客、代碼倉庫什么的,也都一應(yīng)俱全了。

由于視頻太長,實(shí)在是看不完。

于是我總結(jié)了一下,英偉達(dá)版 Hermes Agent 的核心主要有三件事:

越用越聰明、數(shù)據(jù)不出本地、學(xué)到的技能重裝系統(tǒng)都忘不掉。

英偉達(dá)版 Hermes Agent,有啥特別?

這次發(fā)布的主角呢,就是大名鼎鼎的 Hermes。

如果你要問 Hermes 是什么,我只能說…

不會(huì)吧不會(huì)吧,不會(huì)還有人不知道 Hermes 是什么吧??

咳咳,正經(jīng)解釋一下,Hermes 是 Nous Research 開源的 agent 框架,MIT 協(xié)議,代碼完全公開。

目前在 github 上也是跑到 17 萬星了。

自從 Hermes 釋出之后,不少人覺得它比 OpenClaw 更加穩(wěn)定,所以熱度一直只增不減。

在最近的 GTC Taipei 上,老黃在發(fā)布 RTXSpark 時(shí),也把 Hermes 和 OpenClaw 并列提及。

Hermes 最核心的設(shè)計(jì),是一套內(nèi)置的學(xué)習(xí)閉環(huán)。

完成一個(gè)復(fù)雜任務(wù)之后,它會(huì)把自己的做法總結(jié)成一個(gè)技能存下來,下次遇到類似的事直接調(diào)用,不用再從頭摸索。

用的時(shí)間越長,積累的技能越多,越趁手。

更厲害的是,Hermes 還會(huì)隨著時(shí)間建立一個(gè) " 你是誰、你習(xí)慣怎么工作 " 的用戶模型。

版本較新的 Hermes 還有一個(gè)自主運(yùn)行的 Curator,會(huì)按周期給技能庫打分、合并重復(fù)的、歸檔過時(shí)的,讓整個(gè)庫保持干凈。相當(dāng)于 agent 自己在給自己做性能調(diào)優(yōu)。

那么這次,英偉達(dá)給它配了一套完整的企業(yè)級(jí)裝備:

NemoClaw作為整體部署藍(lán)圖,OpenShell在里面負(fù)責(zé)安全沙箱,底層推理默認(rèn)跑Nemotron3Super模型。

從消費(fèi)級(jí)的 RTXPC 到企業(yè)級(jí)的 DGXSpark,整套方案主打全本地運(yùn)行。

整個(gè)架構(gòu)主要分為三層:

模型層(Nemotron 3 Super 120B-A12B):負(fù)責(zé)推理、選工具、起草回復(fù);

Harness 層(Hermes):負(fù)責(zé)技能、記憶、會(huì)話管理、消息橋接;

運(yùn)行時(shí)層(OpenShell):負(fù)責(zé)文件和網(wǎng)絡(luò)策略、憑證代理、沙箱隔離。

使用場景上,英偉達(dá)特意出了個(gè)官方視頻,來演示如何把它接入 Slack、Outlook、GitHub 和 NVIDIA 開發(fā)者論壇。

大家可以看看:

里面也演示了 Hermes 的自我進(jìn)化能力:

比如你讓 agent 每天拉一份 GitHub issue 日?qǐng)?bào),它回了一堆散裝文字,格式太亂。

你說:

我只要 5 個(gè) issue 加 3 個(gè)討論,每條帶編號(hào)、標(biāo)題、狀態(tài)、鏈接和一句話說明。

它給的格式對(duì)了,你就順口夸一句:

對(duì),以后都這樣。

就這一句夸,Hermes 自己就寫了個(gè) SKILL.md 文件存了下來。

第二天換個(gè)全新的對(duì)話窗口,同樣的問題問下去,格式直接對(duì)了,數(shù)據(jù)是最新的,完全不需要重說之前的要求。

因?yàn)樗孢M(jìn)了技能文件,而不是那次對(duì)話的記憶里。就算把沙箱整個(gè)刪掉、重建、恢復(fù),但技能還在。

那么,如何部署呢?

官網(wǎng)給出了一行命令:

curl -fsSL https://www.nvidia.com/nemoclaw.sh | NEMOCLAW_AGENT=hermes bash

如果你實(shí)在懶得打命令行,官網(wǎng)也提供了其他方式:

Help me install nvidia.com/nemoclaw

直接把這行命令復(fù)制給你的 AI 助手,讓它幫你裝上。

這行命令能拉起 Hermes+NemoClaw 的基礎(chǔ)環(huán)境,但要復(fù)現(xiàn)演示里的四路數(shù)據(jù)源接入,還需要額外的配置步驟,具體可以參考技術(shù)博客。

演示的視頻里接的是四個(gè)數(shù)據(jù)源(Slack、Outlook、GitHub、英偉達(dá)開發(fā)者論壇),但社區(qū)倉庫里能接的遠(yuǎn)不止這些:

Google Workspace 全家桶(Gmail、日歷、Drive、Docs、Sheets)、實(shí)時(shí)航班追蹤、衛(wèi)星圖像(Planet)、定時(shí)喚醒任務(wù)……

還有一個(gè)多模態(tài)版本,把 Hermes 接上 Nemotron Omni,直接能處理視頻、音頻、圖片和 PDF。

基本上,你想接什么數(shù)據(jù)源,自己加集成就行。

主打一手安全牌

講真," 越用越聰明 " 這件事對(duì)企業(yè)來說不是最大的顧慮。

他們擔(dān)心的主要問題是:這玩意兒能不能別把內(nèi)部數(shù)據(jù)傳出去?

英偉達(dá)這套方案在安全上做了幾層設(shè)計(jì),而且有意思的地方在于,它的安全靠的是策略代碼,而非靠模型自覺。

這部分在技術(shù)博客中也有詳細(xì)說明。

首先,agent 根本看不到你的 Slack 或 Outlook 令牌。

鑒權(quán)發(fā)生在沙箱代理的出口,token 壓根不會(huì)進(jìn)入 agent 的視野。agent 只管發(fā)出請(qǐng)求,真正的憑證由外面的代理注入,兩者隔離。

其次,能接觸內(nèi)部敏感數(shù)據(jù)的 agent,被硬性禁止訪問公網(wǎng)。

就算這個(gè) agent 哪天出了什么問題被人鉆了空子,它也沒有路徑把數(shù)據(jù)發(fā)出去。

演示里的 GitHub 數(shù)據(jù)和論壇數(shù)據(jù),是另走 ETL 流程同步好存下來,agent 只有只讀權(quán)限,不能主動(dòng)拉取外部信息。

圖片由 AI 生成

第三,網(wǎng)絡(luò)策略寫在一個(gè) policy.yaml 文件里:哪些主機(jī)、哪些端口、哪些 HTTP 方法——全部列死。

agent 想碰白名單以外的目標(biāo),代理會(huì)直接返回 403,Hermes 把它當(dāng)成一次普通的工具報(bào)錯(cuò)處理,連鬧幺蛾子的機(jī)會(huì)都沒有。

最后是可觀測(cè)性

agent 每一步的決策——用了哪個(gè)技能、調(diào)了哪個(gè)工具、傳了什么參數(shù)、回了什么——都會(huì)以軌跡的形式記錄下來,通過 NeMo Relay 和 Arize Phoenix 查看。

出了問題不是黑盒,有跡可查。

英偉達(dá)盯上 Hermes,不是一天兩天了

本來文章到這里就差不多結(jié)束了。

但經(jīng)過一番深扒,我發(fā)現(xiàn)英偉達(dá)早就對(duì) Hermes Agent 有想法了。

如果把時(shí)間線往前翻一翻,會(huì)發(fā)現(xiàn)英偉達(dá)在 5 月 13 日發(fā)布了一篇博客。

這篇博客的內(nèi)容是,把 Hermes 優(yōu)化適配到了 RTX PC 和 DGX Spark 上,走的是面向個(gè)人開發(fā)者的消費(fèi)側(cè)路線,配的模型是阿里的 Qwen 3.6。

而在 5 月 31 日的 GTC Taipei,英偉達(dá)又來了一波:

發(fā)布了面向個(gè)人 agent 的 Windows PC 新品 RTX Spark,把 OpenShell 運(yùn)行時(shí)帶上 Windows,NemoClaw 藍(lán)圖擴(kuò)展到全線 RTX 和 DGX 產(chǎn)品。

同時(shí),也宣布 Hermes Agent 和 OpenClaw 都將把 OpenShell 集成進(jìn)各自即將推出的 Windows 原生應(yīng)用。

這背后反映出一個(gè)大的趨勢(shì):英偉達(dá)也在搶 agent 入口。

從 " 賣芯片、扔個(gè)模型權(quán)重讓你自己折騰 ",一路往上做到了模型 + 藍(lán)圖 + 安全運(yùn)行時(shí) + 技能庫這一層。

誰掌握了好用又安全的部署層,誰就掌握了 agent 時(shí)代真正的入口。

但說到底,當(dāng) agent 從一次性的問答工具變成常駐的、會(huì)越來越了解你工作習(xí)慣的 " 同事 " ——

企業(yè)敢不敢把數(shù)據(jù)交給會(huì)自己寫技能的 agent,才是真考驗(yàn)。

參考鏈接:

[ 1 ] https://x.com/NVIDIAAI/status/2061870499232190967

[ 2 ] https://x.com/NVIDIAAI/status/2061858457519575280

[ 3 ] https://developer.nvidia.com/blog/deploy-self-evolving-agents-for-faster-more-secure-research-with-a-hermes-agent-and-nvidia-nemoclaw

[ 4 ] https://github.com/NVIDIA/nemoclaw-community

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