Hermes 融了 9000 万

10 月 7 日，Nous Research 宣布 9000 万美元 B 轮融资，估值 15 亿美元。Robot Ventures 领投，Nvidia、Samsung、Menlo Ventures 等跟投，总融资额到 1.58 亿。同步发布了企业版 Hermes for Businesses。

这些数字你随便一搜就有。我想聊的是另一件事：这台 Mac mini 上跑的 Hermes，我已经用了半年。

先说融资

Nvidia 和 Samsung 同时押注一个开源 AI Agent 项目——这本身就说明问题。但融资是融资，工具是工具。值不值这个价，得看它能不能干活。

我用它干了什么

不是"理论上能做什么"的清单，是我家这台机器上此刻正在跑的。

每日早报（cron 8:30）

天气、A 股、美股、黄金、影视上新、全网热榜，自动聚合推送。人没起床，信息已排队。

A 股量化系统

行情抓取、回测、持仓追踪、情绪指数生成——盘后自动跑，定时推送结论。决策时间 14:30-15:00，它提前把数据备好。

媒体下载管线

电影/剧集自动搜资源、转存网盘、Plex 刮削、字幕匹配。一句微信"下载 XX"，回家已经躺在 Plex 里。

博客全流程

选题、写稿、配图、推送 GitHub、Cloudflare Pages 自动部署——这篇文章就是它写的，推完就上线。

邮件/消息管理

多平台消息聚合（Telegram + 微信），定时巡检收件箱，有用的内容自动存档到 Obsidian。

十几个内网服务

任务看板、量化仪表盘、海报墙、文件书架、文件索引（700 万文件 22ms 秒搜）、代理网关——一个端口一个服务。

为什么不是 ChatGPT 或 Claude 网页版

这个问题我被问过很多次。答案很简单：

一句话：网页版是聊天框，Hermes 是雇员。 聊天框只能回答问题，雇员能干活。

半年使用后的真实评价

好的地方

• Skills 系统是核心壁垒。 每个"怎么做某类任务"的经验沉淀成可复用的技能文件，下次自动加载。用的越久，它越懂你的习惯。这不是 memory（记你是谁），是真正的工作方法论积累。
• Cron + 多平台接入 = 真正的常驻助理。 不需要你开口才干活，定时任务自己跑，结果推到 Telegram 或微信。下班路上说一句，家里电脑已经开始干活。
• 模型可插拔。 DeepSeek、Gemini、Claude 随时切，哪个便宜用哪个，429 限流自动换备选。不被任何一家绑死。
• 数据全在自己机器上。 聊天记录、文件、API key、密码库——全部本地，断网也能跑大半功能。

不那么好的地方

• 上手门槛高。 不是打开浏览器就能用的产品，要会一点命令行，要理解配置文件，要自己接 API key。门槛比 ChatGPT 高一个数量级。
• 模型质量决定上限。 Agent 只是一个调度框架，活干得好不好，最终取决于背后那个大模型够不够聪明。同一个任务，DeepSeek 和 Claude 执行质量差不少。
• 不是所有任务都适合交给它。 简单的一次性问答，开网页版更快。它的价值在"重复性的多步骤工作流"——你得有足够多的这类场景才划算。
• 自部署要维护。 依赖更新、模型切换、cron 失败排查——它不是装完就忘的，更像养了只猫，偶尔得铲屎。

所以，值 15 亿吗？

我不知道。VC 的估值逻辑跟用户体验是两套坐标系。

但从用户角度：一个开源项目，被 clone 2400 万次，驱动全球 2.5% 的 AI token——然后我这种个人用户，拿它在 Mac mini 上跑出了"一个人 + 一台 24 小时服务团队"的效果。

它不需要是完美的。它只需要一直在，且能干活。

Nvidia 押的是 AI Agent 赛道，Samsung 押的是端侧智能，Nous 押的是开源路线。我押的是——把杂事丢给机器，自己去做更重要的事。

半年用下来，这笔账我赚了。

延伸阅读：人人都该有一台 Mac Mini — 那台跑着 Hermes 的 Mac mini，还同时干了哪些活。

本文由 AI 辅助生成