有了 Codex CLI 的 75K Star，为什么 Hermes Agent 还能 165K Star 大火？

数据先说清楚

截至 2026 年 5 月底：

Hermes Agent（NousResearch/hermes-agent）：165,000+ GitHub stars，从发布到这个数字约 10 周
Codex CLI（openai/codex）：75,000+ GitHub stars，2025 年 4 月发布至今约 14 个月

Hermes 的 star 数是 Codex 的 2.2 倍，增速是 Codex 的 5 倍以上。

这不是"Codex 不好"的问题。Codex 是目前工程上最精良的终端 Agent 之一。问题在于：Codex 和 Hermes 解决的不是同一个需求。

定位根本不同

Codex CLI 是一个终端 AI 编程工具。它的核心场景是：开发者在本机终端运行，让 AI 帮忙写代码、改文件、跑命令。它的设计目标很明确——替代或增强开发者在终端里的手动操作。

Hermes Agent 是一个 Agent 基础设施。它的核心场景是：在任何地方运行，通过任何消息平台交互，自动学习和改进，连接任何模型。它的设计目标不是替代终端操作，而是构建一个持久化、跨平台、自进化的 Agent 系统。

用一句话概括：Codex 是"更好的终端"，Hermes 是"Agent 操作系统"。

五个维度解释 Hermes 为什么能大火

1. 模型自由度

Codex CLI 虽然支持自定义 provider，但绑定 OpenAI Responses API。要接 DeepSeek、Kimi、GLM 等国产模型，需要这些模型实现 Responses API 协议，或者通过 LiteLLM 做协议转换。

Hermes 原生支持 200+ 模型，通过 OpenRouter、Nous Portal、NVIDIA NIM、Xiaomi MiMo、GLM、Kimi、MiniMax、HuggingFace、OpenAI 等。切换模型只需要 hermes model 命令，零代码修改，零锁定。

对于国内开发者来说，能直接用 DeepSeek V3 或 Kimi K2 跑完整的 Agent 工作流，这个吸引力是 Codex 给不了的。

2. 多平台消息网关

Codex 运行在你的终端里。你坐在电脑前，它才能工作。

Hermes 同时接入 22 个消息平台：Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、iMessage、WeChat、QQBot、Yuanbao、Teams、Google Chat、LINE、Email、CLI。你在地铁上用手机 Telegram 发一条消息，它在云端的 Agent 执行完任务，结果推回给你。

这不是"终端工具 vs 非终端工具"的区别，而是"本地单设备"和"随时随地"的区别。

3. 自进化能力

Codex 每次会话结束就清空了。下次打开是一个全新的 Agent。

Hermes 有完整的学习闭环：

从任务经验中自动创建新 skill
在使用过程中持续改进已有 skill
主动提醒自己持久化重要知识
搜索历史对话找回上下文
跨 session 建立用户画像

这意味着你用得越多，它越懂你。Codex 是工具，Hermes 是助手。

4. 部署灵活性

Codex 运行在你的本地机器上。

Hermes 支持 7 种执行后端：本地、Docker、SSH、Singularity、Modal、Daytona、Vercel Sandbox。可以在 $5 的 VPS 上跑，可以在 GPU 集群上跑，可以在 serverless 基础设施上跑（空闲时几乎零成本）。

对于想部署自己 Agent 服务的企业和个人开发者，Hermes 的部署选项覆盖了从个人到企业的全部场景。

5. 开源生态

Codex CLI 是 Apache 2.0 开源，但围绕它的生态主要是 OpenAI 自己维护。

Hermes 在 Atlas 追踪的生态系统项目已达 123 个，总 star 数 390K+。Skills 注册表、GUI 前端、Memory 提供商、Workspace 工具——围绕 Hermes 已经形成了一个完整的开源 Agent 生态。

那 Codex 的优势在哪？

公平起见，Codex 在以下场景仍然更强：

安全沙箱：OS 内核级沙箱（Seatbelt/Bubblewrap/Landlock），Hermes 没有同等级别的沙箱
工程精良度：Rust 实现，单二进制，毫秒级启动，内存占用低
Responses API 深度集成：prompt caching、compaction、ZDR 等企业级功能
代码编辑能力：专门为代码场景优化的 tool calling 和文件操作

如果你的需求是"在本机终端安全地让 AI 写代码"，Codex 是更好的选择。

结论

Hermes Agent 大火不是因为 Codex 不好，而是因为 Agent 的需求远不止"终端编程"。

开发者需要：

随时随地通过手机和 Agent 交互
用国产模型跑完整 Agent 工作流
Agent 能记住自己、持续学习
部署在自己的服务器上，不依赖任何云厂商
一个完整的开源生态，而不是单一工具

这些需求 Codex 不打算满足，而 Hermes 全部满足。165K star 反映的是 Agent 基础设施的市场需求，不是终端编程工具的需求。两者不是竞争关系，是不同层次的产品。

如果你觉得本文有用，请点赞，收藏，转发

你有什么问题，请留言，我来帮你解答。