过去一年，AI Agent 的发展速度远超预期。从能够理解自然语言的聊天机器人，到能够自主调用工具、执行复杂任务的智能代理，大语言模型正逐渐摆脱「问一句答一句」的被动交互模式，开始向真正意义上的数字员工演进。然而，当 Agent 被投入到真实工作场景后，一个关键瓶颈也迅速浮现：它们往往缺乏持续记忆与经验积累能力。

在现实世界中，无论是软件开发、市场调研还是自动化办公，任务往往跨越数天甚至数周。 Agent 不仅需要理解当前指令，还需要记住用户偏好、追踪历史决策，并在后续任务中复用既有经验。但目前大多数 Agent 仍停留在「单次会话记忆」阶段——对话结束后，经验难以沉淀；任务周期越长，上下文越臃肿，Token 成本也随之攀升。如何让 Agent 像人一样持续学习、长期记忆并不断进化，正在成为行业关注的新焦点。

在这一背景下，由 Nous Research 推出的 Hermes Agent 引发了广泛关注。作为一款面向自主智能体场景打造的开源 Agent 框架，Hermes Agent 内置超过 40 种工具能力，并创新性地引入自我演进式学习循环（Learning Loop）机制。不同于传统 AI 助手「完成任务即结束」的运行模式，Hermes 能够从执行过程中的经验中自动提炼技能、持续优化决策策略，并通过子 Agent 委托机制实现复杂任务的并行处理，显著提升长期任务执行能力。

不过，自主进化只是构建下一代 Agent 的一部分。要让 Agent 真正具备长期工作能力，还需要解决另一个更底层的问题——记忆。近期，TencentDB Agent Memory 率先作为 OpenClaw 的记忆增强插件推出，并已进一步适配 Hermes Agent，尝试为 Agent 构建一套可持续积累、可长期复用的记忆系统。不同于传统方案简单压缩历史对话并注入上下文的做法，TencentDB Agent Memory 采用分层式记忆架构，将事实、偏好、任务状态与长期画像分别存储和管理，让 Agent 不再因为开启一次新会话就「失忆」。

当 Hermes Agent 的自主学习能力与 TencentDB Agent Memory 的长期记忆能力结合，一个能够持续成长、不断积累经验的 AI Agent 雏形正在逐渐成型。从个人效率工具到复杂工作流自动化，再到长期协作型数字员工，Agent 正在从「会使用工具」迈向「会学习、会记忆、会成长」的新阶段。

目前，HyperAI 官网（hyper.ai）的教程版块已经上线了「Hermes：使用 Free-CPU 调用 API 运行」，该教程基于 HyperAI 的免费 CPU，特别引入了 TencentDB Agent，并以 Notebook 的形式降低了门槛部署。

在线运行：https://go.hyper.ai/hBZnH

更多在线教程：

https://hyper.ai/notebooks

欢迎登录官网查看更多内容：

https://hyper.ai

Demo 运行

1. 进入 hyper.ai 首页后，选择「教程」页面，或点击「查看更多教程」，选择「Hermes：使用 Free-CPU 调用 API 运行」，点击「在线运行此教程」。

2. 页面跳转后，点击右上角「Clone」，将该教程克隆至自己的容器中。

注：页面右上角支持切换语言，目前提供中文及英文两种语言，本教程文章以英文为例进行步骤展示。

3. 选择「Free CPU」以及「PyTorch」镜像，点击「Continue job execution（继续执行）」。

4. 等待分配资源，当状态变为「Running（运行中）」后，点击「Open Workspace」进入 Jupyter Workspace 。

效果展示

1. 页面跳转后，点击左侧 README 文件，进入后点击上方 Run（运行）。

2. 随后，指定调用的模型 API：在下方代码块的参数填入 API 信息并执行代码，脚本会自动完成与配置文件的合并与写入。

3. 模型启动完毕之后就进行 discord 配置

3.1 创建应用与机器人：

登录「Discord Developer Portal」，点击「New Application」创建应用，命名为例如 hermes 。然后在左侧导航栏点击「Bot」，将 Username 设置为你的 hermes Agent 名称。

3.2 开通特权网关意图 (Privileged Gateway Intents)：

停留在 Bot 页面向下滑动，找到 Privileged Gateway Intents 区域。必须开启 Message Content Intent，推荐同时开启 Server Members Intent 。

3.3 生成邀请链接并将机器人加入服务器：

回到开发者平台的「OAuth2」页面，向下滑动到 OAuth2 URL Generator 并勾选 bot 和 applications.commands 。在下方弹出的 Bot Permissions 列表中勾选 View Channels，Send Messages，Read Message History，Embed Links 和 Attach Files 。复制底部生成的链接，在浏览器打开，选择你的服务器并点击「继续」完成连接。

3.4 获取核心凭证：

回到 Bot 页面顶部，点击「Reset Token」生成并复制你的 Bot Token 。这个关键凭证在后续的环境配置中马上就会用到！

3.5 开启开发者模式并收集 ID：

打开 Discord 客户端，在左侧边栏右键你的服务器图标，点击「复制服务器 ID」。再右键你自己的头像，点击「复制用户 ID」。将这两个 ID 与之前的 Token 保存在一起，后续可能会用到。

3.6 允许服务器成员发起私聊：

为了让配对流程正常工作，Discord 必须允许机器人给你发私信。右键你的服务器图标进入「隐私设置」，确保开启了「允许私信 (Direct Messages)」。

在下方单元格中填入您的 Discord Bot Token 和用户名 ID，然后执行即可自动写入配置。

在终端内重启 Gateway 后，在 Discord 服务器中 @您的 Bot 或者私信发送一条消息，首次对话会出现配对码。需要在终端中执行配对命令：

hermes pairing approve discord < 用户ID>

配对成功后，即可在 Discord 中正常与智能体对话。

Hermes Agent 配置 TencentDB Agent Memory 🚀

点开 1.2 三角，可见详细配置细节

第 1 步：打开新终端

请打开新终端，配置 TencentDB Gateway 所需的环境变量：

export TDAI_LLM_MODEL=***
export TDAI_LLM_BASE_URL=***
export TDAI_LLM_API_KEY=***  # <-- 替换为您的模型服务

注意：请将 *** 替换为您实际的 TencentDB API Key 。

第 2 步：启动 Gateway 服务

cd /output/tdai-gateway
node --import tsx/esm node_modules/@tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb/src/gateway/server.ts

Gateway 默认监听端口：8420

第 3 步：验证 Gateway 是否启动成功

在另一个终端中执行：

curl http://127.0.0.1:8420/health

如果返回以下 JSON，说明 Gateway 已成功启动：

{"status":"ok","version":"0.1.0","uptime":1945,"stores":{"vectorStore":true,"embeddingService":false}}

第 4 步：新建一个终端重启 Hermes

hermes

实现基于腾讯云向量数据库的持久化记忆与上下文感知对话能力，使其能够跨会话、跨平台保持对话上下文的一致性，从而提供连贯、个性化的智能交互服务

通过与 Agent 对话来完成最后的设置：直接在聊天框给它发送以下自然语言指令（请将尖括号内的内容替换为实际 ID）： 我已经配置了 Discord bot token 。请使用 User ID < 你的 User_ID> 和 Server ID < 你的 Server_ID> 完成 Discord 设置。

随后，返回 Discord 客户端接收配对码，在左侧私信列表中找到刚刚添加的机器人，给它发送任意一条消息。机器人会自动回复一个由字母或数字组成的配对码（Pairing Code）。再回到刚刚给 Agent 发送指令的聊天窗口，将收到的配对码直接发送给 Agent： 批准此 Discord 配对码：< 你的配对码> 。

至此，我们已经完成了 ID 绑定和授权验证，可以直接在 Discord 的私信中开始完全私有化的 AI 对话体验了！

近期，HyperAI 还将持续更新更多实用 skill 教程，敬请期待！