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原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-ai-garage-hermes-agent-dgx-spark/
原文作者：Abhishek Gore
智能体 AI 正在改变人们完成工作的方式。继 OpenClaw 取得成功后，社区正拥抱全新的开源智能体框架。最新的成果是 Hermes Agent，它在不到三个月的时间里获得了超过 14 万颗 GitHub 星标，据 OpenRouter 数据显示，截至上周，它已成为全球使用率最高的智能体。
由 Nous Research 开发的 Hermes 专为可靠性和自进化而设计——这是智能体历史上难以实现的两大特质。它在设计上具备模型和供应方无关性，且针对持续运行的本地化使用进行了优化，使得 NVIDIA RTX PC、NVIDIA RTX PRO 工作站以及 NVIDIA DGX Spark 成为运行该框架的理想硬件。
阿里巴巴推出的新一代高性能开源权重模型 Qwen 3.6 系列非常适合运行 Hermes 等本地智能体。其中的 27B 和 35B 参数模型表现远超上一代 120B 和 400B 参数模型，并可在 NVIDIA RTX 和 DGX Spark 上实现加速运行。
Hermes：本地 AI 智能体能力的加速器
与其他主流智能体一样，Hermes 可以集成消息应用、访问本地文件和程序并实现 24/7 全天候运行。但它具备四大独特优势：
- 自进化技能：Hermes 能编写并完善自己的技能。每当遇到复杂任务或获得反馈时，它会将学习成果保存为技能，从而随时间不断适应与改进。
- 受控子智能体：Hermes 将子智能体视为短期、孤立的工作单元，专注于子任务。这种方式保持了任务组织的整洁，减少了智能体的困惑，并允许在较小的上下文窗口下运行，非常适合本地模型。
- 可靠性设计：Nous Research 对 Hermes 随附的每一项技能、工具和插件都进行了严苛的压力测试，确保其即使在 300 亿参数级别的本地模型上也能平稳运行。
- 同一模型，更优结果：开发者对比测试表明，Hermes 作为主动编排层而非轻量包装器，实现了持久的设备端智能体功能。
Qwen 3.6：数据中心级的本地智能
最新的 Qwen 3.6 模型在 Qwen 3.5 的基础上实现了飞跃。全新的 35B 模型仅需约 20GB 内存，性能却超越了需要 70GB+ 内存的 120B 模型。此外，Qwen 3.6 27B 模型在保持 400B 级别模型准确性的同时，体积仅为其十六分之一。运行在高端 RTX GPU 上，可为其提供充足的算力支持，带来极速体验。
DGX Spark：全天候智能体计算设备
NVIDIA DGX Spark 是 Hermes 这类需要持续运行、自主规划及自进化的智能体的理想伴侣。它拥有 128GB 统一内存和 1 petaflop 的 AI 性能，能够全天候运行大规模专家混合（MoE）模型。用户可以通过 Hermes DGX Spark 使用指南 来获取最佳实践。
如何上手
在 NVIDIA 硬件上运行 Hermes 非常简单。您可以访问 Hermes GitHub 仓库，并通过 llama.cpp、LM Studio 或 Ollama 配合 Qwen 3.6 模型进行配置。
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