1. 先看榜单9月AI Agent排行的三个真实信号这几天AI圈里讨论最多的就是9月AI Agent排行榜刷新这件事Hermes排到了第一Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex双双冲进前十。很多朋友第一反应是“Hermes是什么怎么比大厂产品还靠前”。其实把这几款产品放在一起对比答案挺明显的——榜单衡量的是智能体在真实场景里的任务完成能力不是模型聊天能力。本文就从榜单解读讲起把AI模型、大语言模型、AI智能体三者的关系理清楚再手把手带你把Hermes、Claude Code、Codex装起来跑通最后分享一套从0到1搭建AI智能体练手项目的完整思路。1.1 Hermes登顶开源、可组装、本地优先Hermes能拿第一首先赢在架构定位。它不像传统大模型那样只给你一个对话入口而是把自己定位成一个可本地部署、可插拔组装的智能体运行时。使用者可以在它上面接不同的大模型也可以按需加载工具决定把记忆放在哪里、执行哪些动作。这种“本地优先加模块化”的设计对开发者来说非常友好可以完全掌控数据流向和运行逻辑而不必被厂商锁定在一个闭环平台里。近期社区里讨论度很高的Hermes Desktop就把这类能力搬到了桌面端装好后可以直接在图形界面里配置模型接口适合不想碰命令行的朋友。其次Hermes的社区生态弥补了官方文档不够华丽的短板。排行榜里的热度很大程度上来自真实用户在讨论安装、调试、扩展。9月能冲到第一说明这套可组装思路踩中了需求大家已经厌倦“一个模型包打天下”式的产品更想要自己能改的底盘。我自己的体会也是如此能看源码、能换模型后端、能自定义工具的智能体比什么都藏着掖着的产品可靠得多。1.2 Claude Code与Codex进前十终端里的“编程智能体”成了新宠Claude Code和Codex能同时进前十一点都不奇怪它们把两家大模型厂商最核心的能力直接搬进了命令行。Claude Code是Anthropic推出的编码智能体安装之后进入项目目录你就能让它阅读代码、分析问题、自动修改文件并执行测试不只是回答问题而是真的参与开发工作流。Codex则是OpenAI的同类型工具擅长跨仓库扫描、按描述完成批量代码改动并且在执行前会先展示计划再动手。这两款工具代表了同一类趋势编程智能体把“大模型会写代码”变成“大模型会帮你把项目代码改好”。这两款工具的热度说明AI智能体已经从“陪你聊天”进化到“替你干活”。尤其在编程场景任务边界清晰、验证结果快、出错能回滚天然适合智能体发挥。作为对比我也经常被问到“AI智能体能不能直接用于PLC编程”我的态度是AI可以在梯形图、结构化文本的离线生成和注释补全上提供帮助但不会取代PLC的实时控制逻辑。工业现场要讲确定性和实时性智能体更适合做程序生成和解释这一类离线工作而不是塞进控制回路。1.3 榜单的另一面信息差很大跟风要谨慎榜单热热闹闹但热词搜索背后的信息差也很明显。有人在找“Hermes agent官网”有人在问“DeepSeek Hermes下载”还有人在找“AI Agent book下载”。这类搜索词里有一半是真实需求另一半是被营销包装带出来的错误认知。后面我会专门写一节帮大家把这些概念归位。在开始动手之前先把基础概念搞对比下载什么工具都重要。2. AI模型、大语言模型和AI智能体到底有什么区别天天刷到AI Agent、LLM、大模型这些词但真被问到“它们是什么关系”时很多程序员都说不清。我经常收到的一类问题就是“DeepSeek到底是模型还是智能体”这里统一回答DeepSeek是AI模型更具体地说是一个大语言模型。它本身不具备自动调用外部工具、拆解复杂任务的能力但如果你在DeepSeek的官方应用里用到了联网搜索、文件上传分析这些功能那其实是应用层加了智能体设计不是模型自带的能力。搞清楚这一点再去理解Hermes、Claude Code、Codex这些工具思路会顺很多。2.1 DeepSeek属于哪一类模型和智能体不是一回事DeepSeek属于大语言模型这个归类没争议。大语言模型做的是文本生成、推理、代码补全输入是文字或图片输出也是文字。它没有一个持续运行的任务循环不会自己去执行命令也不会记住你上一个星期说过的话。常有人说“DeepSeek不是也有Agent功能吗”那指的是官方产品在模型外面套了一层能调用工具的壳本质上是两回事。如果你自己去调用DeepSeek的API写一段代码让它“帮我打开文件、统计行数、找重复代码”它做不到。它只能给你一段Python代码让你自己跑。而AI智能体能做这件事因为智能体内部有工具调用循环模型只是其中一个决策组件。以后看到“XX模型带Agent能力”的宣传先问一句是模型本身带还是外面的产品套了层工具答案基本都是后者。2.2 用“大脑、身体和手脚”理解三者的关系我习惯用一个比喻来区分三类概念。AI模型是所有能对输入做推理和输出的算法的统称相当于一个拥有某种能力的大脑原料。大语言模型是其中一种特别擅长理解和生成文本的模型像是受过高等教育的大脑。而AI智能体等于大脑加身体再加一套手脚——它有模型作为决策核心又有工具调用、任务规划、记忆存储和结果校验这些外围能力能在真实环境中连续完成多步动作。举几个具体例子GPT-4、DeepSeek、Qwen这些是大语言模型ChatGPT应用本身带工具和记忆已经算是智能体形态LangChain、Hermes这类是智能体开发框架和运行时Claude Code、Codex则是面向编程场景的产品化智能体。搞清楚之后就不会再问“Claude Code和DeepSeek谁更强”这种错位问题一个比的是编码智能体一个比的是底座模型。2.3 比模型多出来的四样东西工具、记忆、规划、反思一个智能体要在真实环境里“干活”光有模型输出不够还需要四块拼图。第一是工具模型只能生成文字工具让智能体产生实际动作比如执行命令、读写文件、调用接口。第二是记忆短期记忆记录当前任务上下文长期记忆负责跨会话积累偏好和历史结论。第三是规划把一个大任务拆成多个小步骤逐个验证再推进。第四是反思执行结果不符合预期时能读取报错信息、调整策略重新尝试。这四块听着复杂但落到实现上就是一套循环模型收到任务后决定调用哪个工具工具把结果返回模型根据结果继续决策直到任务完成。理解了这个循环你就明白为什么我说DeepSeek单纯调用不等于智能体也明白Hermes这类框架为什么强调可插拔——因为它把工具、记忆、规划都做成了可以由开发者自由组合的组件。2.4 没有大模型能不能做智能体也有人问智能体一定得用LLM当大脑吗理论上不全是。早期有大量基于规则的智能体靠If-Then逻辑和状态机执行任务今天工业自动化里的PLC程序某种意义上就是一种确定性的“智能体”。但在自然语言理解的场景里LLM确实是最合适的决策核心因为只有它能把人类指令翻译成可执行的工具选择。所以实践中绝大多数AI智能体都是“LLM底座加工具环”这也是为什么榜单里那些工具看起来都带着大厂模型或者开源模型的身影。3. 安装实战Hermes、Claude Code、Codex从下载到跑起来排行榜聊再多最后都要落到“能不能在我电脑上跑起来”。这一节我按常见实践给出三条安装路径并附上日常使用中最容易踩的坑。先说一句无论装哪个工具都从官方仓库或官方文档入口下载不要点搜索引擎里包装过的下载站尤其是“一键安装包”很容易夹带脚本。为什么这三款工具普遍做成命令行形态因为智能体最适合的入口不是网页而是能直接读文件、跑命令的终端环境。网页适合提问终端适合干活。3.1 Hermes本地部署与桌面版Hermes的安装方式看你的使用场景。如果只要桌面体验直接下载官方发布的Hermes Desktop安装包按系统选择对应安装包双击即可装完在界面里填写LLM接口的地址和密钥就能对话。如果想当成可编程智能体来开发建议用源码方式安装先把项目从官方仓库克隆下来创建Python虚拟环境并安装依赖再配置模型后端的环境变量最后启动服务。这个步骤看起来像流水账但有三个细节值得注意。一是Python版本建议3.10以上太老的环境会在安装依赖时报编译错误二是虚拟环境一定要创建避免依赖冲突污染系统环境三是模型后端可以指向DeepSeek这类兼容OpenAI协议的接口这意味着Hermes并不绑死某个模型你可以把它当一个统一智能体入口随时切换底座模型。首次启动如果提示缺什么环境变量按项目文档补上就行这类配置项一般就是API地址、API Key、模型名三件套。3.2 Claude Code安装与VSCode集成Claude Code的安装非常符合“终端智能体”的调性。安装前提是电脑里有Node.js 18以上的运行环境然后一条npm命令全局安装在任意项目目录运行claude就能进入对话式编码界面。第一次启动会要求完成身份认证把官方登录信息配好之后它会自动获取当前项目上下文包括文件树、Git状态和最近改动并基于这些信息开始干活。社区里常说的Claude Code安装教程核心其实就是这几步装Node、装npm包、登录、进项目跑起来。如果你习惯用VSCode建议再装一个官方Claude Code扩展然后在项目里直接通过集成终端唤起claude。这样你在界面上编辑在终端里和智能体协作文件改动能双向同步提示。很多新手遇到“命令找不到”的情况原因往往是Node.js安装时没有把全局bin目录写进PATH重启终端或手动加一下环境变量就能解决。Ubuntu系统上还会遇到npm权限问题优先用nvm管理Node版本尽量避免用sudo硬装全局包。Claude Code如今也支持MCP这套标准协议可以把本地文件、数据库、第三方服务统一接进去扩展性比刚发布时强了不少。3.3 Codex安装以及接入DeepSeek的冷门玩法Codex的安装和Claude Code同思路一条npm全局命令即可装完运行codex进入终端会话。它比较有特色的地方在于执行改动前会先生成一份计划并批量处理仓库里的多个文件。对于需要快速改完几十个文件的批量重构任务这个能力特别有用。Codex的官网登录入口就是官方主站对应的控制台在那里面完成账号认证和API Key管理即可不要在第三方页面输入密钥。Codex能火除了本身好用还因为很多人在研究怎么把第三方模型接进来最常见的就是接入DeepSeek。操作上只需要在Codex配置文件中添加一个兼容OpenAI协议的模型提供方把base_url指向DeepSeek的接口地址模型名填deepseek-chat再填上自己的DeepSeek API Key重启工具后就能用DeepSeek来驱动Codex的编码流程。不同版本配置字段略有差异具体以官方文档为准但思路是通用的本质就是把厂商默认模型替换成自己选的模型。省下来的Token成本是肉眼可见的效果也足够应付中等规模的编码任务。3.4 三款工具怎么选直接看这张对比表工具选型没有绝对标准关键看你的场景。我自己整理了一张对照表适合先收藏再慢慢对。工具核心定位适用人群本地部署模型绑定上手难度Hermes通用智能体运行时可插拔组件想做AI智能体开发的开发者支持不绑定中等Claude Code终端里的编程智能体程序员、运维、测试不支持默认自家模型低Codex终端里的编码智能体批量改文件程序员、走Git工作流的人不支持默认自家模型可换第三方低我的建议很简单想理解智能体原理先装Hermes做开发实验想立刻提升写代码效率Claude Code和Codex挑一个顺手上手的就行。没必要三个都装齐工具只是手段把工作流跑通才是目的。3.5 CC Switch配置切换报错一次说清原因和处理方法安装这类命令行工具时很多人会用到CC Switch来做多套配置的快速切换目的是在不同厂商接口之间来回切。这个思路本身没问题但热门搜索里有一个高频报错出现在切换Codex端点时报错信息里提到本地连接失败。我实际排查过几次最常见的原因有三类第一切换动作所依赖的本地连接层没有正常拉起第二配置文件里的地址、端口、鉴权串不匹配第三工具缓存了旧配置新配置没有真正生效。处理顺序我建议这样来先确认配置文件中目标端点地址和端口正确再确认鉴权信息是官方要求的格式然后清理临时缓存并重启CC Switch如果问题仍然存在把工具升级到最新版再试。别在一开始就怀疑模型出问题这类报错绝大多数是配置层的连接问题和模型本身没太大关系。把配置拆成地址、端口、密钥、模型名四类字段逐项核对基本都能解决。4. 从0到1搭建AI智能体一个最小闭环的完整拆解看完榜单、装完工具下一站自然是想自己搭一个AI智能体。很多人下载了“AI Agent book”收藏了一堆教程却不知道从哪行代码开始。我的建议是第一步不要碰复杂框架先用几十行代码把智能体最小闭环跑通。智能体的组成结构其实就五层感知输入、模型决策、工具调用、记忆存储、结果反馈自己动手写一遍比看十篇架构图都管用。4.1 最小智能体长什么样最简版本只需要三样东西一个LLM接口、一组工具函数、一个循环控制逻辑。你可以拿任意兼容OpenAI协议的模型服务当大脑给模型定义一个“工具库”让它决定调用哪个工具然后把工具返回值再喂回模型。下面这段Python结构就是我常用的起步模板。def run_agent(user_input): # 1. 把用户请求和可用工具描述一起发给LLM response llm.call( messages[{role: user, content: user_input}], tools[tool_weather, tool_read_file] # 工具描述列表 ) # 2. 判断模型是否要调用工具 if response.tool_call: result execute_tool(response.tool_call) # 执行对应工具函数 # 3. 把工具结果带上下文一起再发给模型让模型生成最终回答 final llm.call(messagesresponse.get_messages(result)) return final return response.content这段代码的精髓不在美观而在循环。模型先决定调用什么工具工具执行完后再把结果交给模型模型据此继续决策直到给出最终答案。把这个循环跑通你已经拥有一个最简智能体的雏形剩下的工作无非是不断加工具、加记忆、加校验。我最常提醒别人的一点是工具返回结果最好统一成结构化格式字段名和类型提前定义好不然模型会在解析结果上反复折腾。4.2 用框架还是手写循环跑通最小闭环后你自然面临选择继续手写循环还是引入LangChain、LangGraph这类框架。我的意见是不要为了用框架而用框架。如果任务不超过三四个工具、不涉及多角色协作、不需要复杂的持久化状态手写循环反而更可控出了问题也容易定位。等任务复杂度上来了比如需要多智能体协作、需要图状态编排、需要在节点之间传递复杂上下文再引入框架不迟。框架的价值在于把状态管理和编排标准化但它也带来了额外的抽象层。初学阶段一批人倒在“还没写好业务逻辑先学会了框架配置”上这就是本末倒置。建议至少手写一个完整智能体之后再去看框架源码你会很快理解每个抽象在解决什么问题。我自己的开发习惯是先裸写逻辑再抽公共模块最后看要不要落到框架里而不是反过来。4.3 5个练手小项目按难度排好有了最小闭环就要找活来练。我按难度给你排了5个可以周末完成的小项目。第一个是文件整理助手让智能体扫描目录、按扩展名分类移动文件重点练工具读写能力。第二个是定时提醒机器人读取任务列表、生成提醒文案并调用系统通知重点练任务调度。第三个是知识库问答智能体把一批文档做向量化存储再在回答时检索相关内容重点练记忆和检索。第四个是Git仓库巡检工具让智能体定期拉取仓库、跑测试并汇总问题重点练多工具组合。第五个是“技能学习”实验在一个叫skills的目录里放若干Markdown说明让智能体读取说明后按描述执行新任务重点练可扩展能力。这5个项目做完你会对智能体的工具调用、记忆、规划、反思有一个全维度的体感。关键是不要求大求全每个项目控制在两百行代码以内跑通一个小闭环比憋一个大架构有意义。每一次工具调用都要考虑异常分支比如文件不存在、网络超时、命令返回非零退出码这些边界处理才是智能体工程化的分水岭。4.4 学习路线与资料去哪找不必一上来就买付费课。智能体相关学习资料分布在几个方向开源项目源码是最直接的老师翻一翻Hermes、Codex的代码结构比看十篇解读都有用官方文档里的Agent设计规范值得精读里面通常写了工具调用格式和上下文管理方式语言模型接口文档里的Function Calling章节也必读这是智能体调用工具的底层协议。把这些资料读熟你已经超过了绝大多数“收藏党”。5. 避坑实录与常见问题排查最后一节写实战中容易翻车的地方。我尽量把问题写得具体一点方便你对号入座。很多人问“AI Agent怎么学”我的答案是一致的动手做三个小项目再回来问问题的时候你就有能力听懂答案了。这一节的内容全是我自己踩过的坑整理出来的。5.1 高频问题速查表这里有一张我自己遇到过的常见问题对照表包括安装和环境配置阶段的典型错误。问题现象常见原因处理方式npm install长时间卡住网络下载慢或镜像源响应异常更换镜像源或下载离线包提示claude或codex命令不存在全局bin目录不在PATH里检查Node安装路径加进PATHVSCode里调用工具不读项目文件没有在项目根目录启动终端先打开项目文件夹再在集成终端运行模型接口返回401API Key错误或鉴权格式不对重新生成Key确认格式工具执行后模型仍反复调用工具返回结果没有按约定格式组织统一返回JSON字段名和类型提前定义好本地模型推理特别慢模型体积太大或没有使用加速换小模型或启用硬件加速智能体中途不执行下一步上下文窗口被工具结果占满压缩历史消息只保留关键中间结果5.2 别被“DeepSeek Hermes官网”这类包装带偏搜索热词里出现的“DeepSeek Hermes官网”让我有点担心。真实情况是DeepSeek是模型提供方Hermes是独立的智能体框架二者可以组合使用但市面上并不存在一个官方叫“DeepSeek Hermes”的产品。看到这类带两个热词拼起来的“官网”请多留个心眼务必回到模型官网和Hermes官方仓库去确认信息。一个简单的判断标准真正开源的智能体信息一定在代码仓库和官方文档里而不是在搜索广告位的“下载中心”。另一类容易被带偏的词是“AI Agent book下载”。市面上确实有公开的技术文档和社区教程但不存在一本官方指定的《AI Agent Book》。我更建议你去读开源项目的文档、官方API的Design Guide以及几个成熟框架的架构说明。资料不在多而在能不能让你理解“工具调用循环”这一件事。5.3 技能Skills开发让智能体学会新能力的正确姿势现在很多智能体框架都支持“Skills”理解成给智能体写操作手册更准确。在你项目的skills目录下建一个Markdown文件写清楚这项技能的触发条件、执行步骤、输入输出格式智能体遇到相关任务时会自动读取并按手册执行。这个机制并不神秘却常常被包装得很玄乎。我实际测下来给智能体写“操作手册”比堆模型参数更有效。手册写得越结构化、越把边界条件说清楚智能体完成任务的正确率越高。你可以把上一步的命令、注意事项、错误码含义都写进技能文件它就会像一个有经验的老师傅一样按套路解决问题。想优化智能体表现先优化你的技能文档。这里有个小技巧把输出结构也写进技能文件里告诉智能体“成功时返回这段JSON失败时返回错误码”模型表现会突然“听话”很多。5.4 我最后想说的按我的经验排行榜的作用是帮你发现新工具而不是替你做决定。真正拉开差距的还是你愿不愿意花一个周末把最小智能体的闭环写出来亲手看到模型调用工具并完成任务。我踩过最大的坑是一开始就想让智能体一口气处理五六个环节的复杂任务结果总是中间某一步出错就前功尽弃。后来改成小步快跑、每步输出结构、校验通过再继续成功率明显提升。所有华而不实的设计都抵不过一个跑通的最小闭环。
