这期榜单出来群里直接炸锅了。Hermes 第一Claude Code、Codex 挤进前十乍一看都是熟面孔但细品一下风向确实变了。过去聊 AI Agent 都是比谁的模型推理能力强这一期榜单明显把天平偏向了“谁做出来的东西能真正跑起来、能接上业务”。作为一个从去年就开始折腾 Agent 框架的人我对这个排名的反应是有点意外但又在情理之中。今天这篇就不做榜单复读机了我想把 Hermes 为什么能拿第一、Claude Code 和 Codex 靠什么冲进前十拆开聊透然后直接给一套从零把 Agent 跑起来的实操路径——包括把 Hermes 接到 DeepSeek 的配置细节、Claude Code 和 Codex 的上手踩坑记录最后整理几个我在实际使用中遇见的报错和排查思路。无论你是第一次接触 Agent 的新手还是已经在公司里做 Agent 落地的工程师这篇文章应该都能给你点实在的东西。1. 榜单背后9月AI Agent排行的风向标意义1.1 这期榜单到底在评什么现在市面上叫“AI Agent”的东西太多了从命令行工具到完整的智能体平台都有所以评判标准就显得特别关键。这期榜单给我的感觉是它不再单纯看模型跑分或者宣传页上的参数而是把好几个工程化维度拉进来一起打分。大概包括这么几项任务完成稳定性让 Agent 跑一组长任务看它能不能自己规划、自己执行、自己纠错而不是做一半卡死。多模型适配能力能不能自由切换 Claude、GPT、DeepSeek、国产开源模型这些后端而不是被某个模型绑架。工具调用和工程集成能不能读写文件、执行命令、调用 API、跟 GitLab/Jenkins 这类系统打通。上手成本和部署方式是开箱即用还是需要研究半天是必须上云还是可以本地一键跑起来。仔细看这个评选逻辑其实是把 Agent 从“玩具”往“生产力工具”拉。以前我们关心模型智商现在更关心模型能不能作为 Agent 的“执行大脑”去驱动真实工具链。谁在这条路上走得务实谁就能排在前面。1.2 前三名真正赢在哪里Hermes 拿第一我觉得核心赢在“本地优先”和“多模型”这两张牌。它在架构上把编排层、工具层和模型层解耦得很开你可以在完全不依赖云端服务的情况下把它部署在本地服务器甚至一台普通台式机上然后自由选择后端的模型。这种思路对开发者和中小企业特别友好因为代码和中间过程不需要全部送进第三方服务数据安全性高了一截。Claude Code 和 Codex 能进前十则代表了另一条路线——把 Agent 深度嵌进程序员的工作流。Claude Code 是直接在终端里运行的 Coding Agent它能把整个项目的上下文捕捉起来像“结对同事”一样帮你改代码、跑测试、提交 PR。Codex 则是 OpenAI 的编码 Agent主打和 IDE 深度集成以及沙箱式执行环境。这两个工具对做研发的人来说非常顺手而且背靠成熟的大模型底座单看编码场景的完成度比大部分开源框架高一个段位。所以这期榜单最有意思的地方是一类选手在拼“通用 Agent 底座”另一类在拼“专用 Agent 体验”。没有谁对谁错只是赛道不同。你要是问我自己更看好谁我的答案是先把 Hermes 这种通用底座跑明白再把 Claude Code 和 Codex 作为专项工具补充进去两者根本不冲突。2. 榜首实操Hermes Agent从0到1搭建2.1 为什么我首选Hermes很多人一上来就问“哪个 Agent 最强”其实这个问题本身就是陷阱。Agent 框架不是一个孤立软件它得跟你现有的代码库、服务器、基础设施、团队协作方式匹配。Hermes 在我这儿的评分高主要原因有三个。第一部署极度轻量。它的核心不依赖重型运行时安装完成后内存占用比我想象中小得多跑在 4C8G 的服务器上都没有压力。第二模型后端可以随时换。我最近几个项目里客户数据不能出域就需要把后端从云端模型换成内网部署的开源模型而在另一个项目里又想直接用 DeepSeek 的 API 降低成本。Hermes 这种“换后脑勺”的能力让我特别省心。第三它有桌面版。虽然命令行爱好者可能觉得桌面上多此一举但对产品经理、测试、运营同学来说一个可视化面板比终端友好太多。我也踩过一些框架的坑配置复杂、文档过时、社区没人、随便弄个 Demo 就敢叫 Agent 框架。Hermes 的文档相对清楚社区回复也活跃至少不用对着报错干瞪眼。所以这次它排第一我是服的。2.2 十分钟跑通一个本地Agent先说结论如果你只是想快速体验 Hermes默认配置下十分钟内就能让它跑起来。我以自己的实际操作顺序为准写下完整步骤。准备环境。Hermes 依赖 Python 3.10 和 Node.js 18机器上最好有 Git。用终端验证一下版本避免装到一半才发现缺东西。获取安装包。官方推荐从 GitHub Releases 下载对应系统的安装包。如果你习惯用命令行也可以直接用pip install hermes-agent或npm i -g hermes-agent看你自己偏好。初始化项目目录。进入工作目录后执行hermes init它会生成一个配置文件hermes.config.json里面包含模型端点、api_key、工作目录、工具开关等。启动服务。执行hermes start默认会把一个本地服务跑在127.0.0.1:8080上。看到控制台输出Agent is ready基本就成了。打开桌面版可选。如果你需要管理界面下载 Hermes Desktop 后填写同样的端口号就能连上。这里有个容易被忽略的点hermes init生成的是默认配置它默认会连一个公共的模型端点。这个端点适合体验但不适合正式项目。生产环境务必改成自己的模型后端否则既有隐私风险性能和稳定性也无法保证。2.3 把Hermes接到DeepSeek的配置细节热搜里“DeepSeek Hermes”这个词其实就是“用 Hermes 对接 DeepSeek API”的场景。DeepSeek 作为国产模型 API性价比很高跟 Hermes 配合起来的组合拳是Hermes 提供 Agent 框架DeepSeek 提供大脑。配置步骤我踩过不少坑整理如下。打开hermes.config.json把模型配置段改成类似这样{ model: { provider: openai-compatible, base_url: https://api.deepseek.com/v1, api_key: sk-你的key, model_name: deepseek-chat } }有三处特别容易错base_url末尾一定要带/v1不带会报 404 或者 handshake 失败。我一开始就漏了这个排查了快半小时。provider写成openai-compatible因为 DeepSeek 兼容 OpenAI 的接口协议。如果你用的国产模型也提供 OpenAI 兼容 API比如通义、智谱、Moonshot都可以用同样的方式接进来。model_name是写deepseek-chat而不是deepseek-v3或什么宣传名。以 DeepSeek 官方文档为准不同时期模型标识符可能不一样。改完配置后重启服务然后用一句简单的任务测试“帮我列出当前目录下的文件并按修改时间排序”。如果它正确调用了终端工具说明模型链路通了。我还习惯在配置里打开一个“审阅模式”开关。Hermes 支持在执行敏感操作前要求确认这在接到真实 API 上时非常重要。毕竟 Agent 自己改了配置、删了文件这种事故我遇到过不止一次。3. Claude Code与Codex两份进前十的体验报告3.1 Claude Code到底强在哪Claude Code 是 Anthropic 出的官方命令行编程 Agent。第一次用的时候我甚至觉得“这就是我一直想要的结对程序员”。它做的事情很简单你把任务用自然语言描述出来比如“把登录接口的异常处理重构一下加上重试机制”它就会自己读取项目文件、理解上下文、修改代码、运行测试然后把结果汇报给你。它强在什么地方我总结为三件事。第一是上下文管理。它能把整个项目的目录结构、关键文件内容、最近的 git 提交都拉进来进行一个全局的“项目理解”。用过的应该都有感知它不像是那种只盯着一个文件的补全工具而是一个站在项目全局视角的 AI。第二是长任务执行力。普通 Chatbot 聊着聊着就忘了前面讲了什么Claude Code 能在一个终端会话里连续执行几十步操作中途自己检查测试结果、回到上一步修 bug。第三是终端原生。不需要额外 IDE 插件在终端里就能完成一切这让它有天然的高自由度可以操作任何命令行工具。安装也不复杂如果你的机器装了 Node.jsnpm install -g anthropic-ai/claude-code装好后在项目目录里执行claude就会进入交互式终端。第一次启动会让你登录账号授权然后就能开始干活。用完的体感是它对 GitHub 项目特别友好直接说“帮我把这个分支的代码 review 一遍指出问题”它真的会逐文件给建议。3.2 Codex的使用场景与上手要点Codex 是 OpenAI 的编码 Agent很多人容易跟旧的 Codex 模型混淆。现在的 Codex 产品形态更接近“AI 编程代理”它可以连接你的 IDE比如 VS Code 插件版也可以直接在云端起一个沙箱环境来跑代码。上手方式很简单同样是走 npmnpm install -g openai/codex装好之后你可以用codex命令在终端里开启会话也可以在 VS Code 里搜索 Codex 插件安装。两者的差别在于终端版更适合批处理任务比如“重构整个 utils 目录并保证测试全部通过”IDE 版更适合边写边问比如选中一段代码让 Codex 解释或优化。Codex 最大的特色是沙箱执行。默认情况下它会在一个安全的隔离环境里运行生成的代码这样即便代码有问题也不会直接污染你的真实项目环境。对于企业级开发来说这是一个非常加分的设计能避免 Agent 乱改文件带来的破坏。不过也要说句公道话Codex 目前的强项集中在编码领域如果你让它去处理跨系统的复杂任务比如“把数据库表结构同步到消息队列再触发钉钉通知”它就需要额外配置工具列表不像 Claude Code 那么游刃有余。所以它排进前十不意外但离“通用 Agent”还有一些距离。3.3 三款工具的横向对比既然三个工具我都实际用了直接放一张横向对比表大家按需取用维度HermesClaude CodeCodex定位通用 Agent 框架编码专用 Agent编码专用 Agent部署方式本地/服务器/桌面版终端工具终端 IDE 云沙箱多模型支持极强可换任意 OpenAI 兼容 API基本绑定 Claude 模型基本绑定 OpenAI 模型工具调用能力文件、命令、API、第三方服务均可扩展项目级读写、shell 命令、git 操作沙箱内执行、IDE 操作适合人群想搭建 Agent 底座、接私有模型的开发者深度使用 GitHub 工作流的程序员VS Code 重度用户、需要安全隔离的团队上手难度中等需要配模型低装完就能用低装完就能用扩展性很强可编写自定义工具较弱专注编码场景中等支持插件从这张表能看出来没有哪个工具是通吃的。我的建议是如果你正在选型一个公司级的 Agent 基础设施优先考虑 Hermes 这类通用框架如果你只想让自己写代码更痛快Claude Code 或 Codex 二选一即可——选哪个取决于你日常用哪家模型更顺手。4. 从排行榜到生产线搭建自己的AI Agent架构4.1 别盲从榜单你的Agent需要哪些能力我在无数个群里见过这样的问题“榜单第一的 Agent 能不能直接用到我们项目”很遗憾不能。榜单排名反映的是普遍能力和社区热度但具体到你的业务你需要的能力组合可能完全不一样。做选型之前我建议你先列出四个问题的答案你的 Agent 是给谁用的程序员、运营、客服还是管理者不同角色的交互方式完全不同。你的 Agent 要动真系统吗如果只是查资料、汇总文本那不需要很强的工具层如果要改代码、操作数据库、发消息那工具安全和权限隔离就是首要问题。你的数据能出域吗很多企业内部数据不能出域这意味着你大概率需要一个本地部署的模型以及一个能连私有模型的 Agent 底座。Hermes 在这点上有天然优势。你的团队有没有能力运维一个框架再强没人会配置、没人会排查最终还是会烂尾。我见过一个团队买了最好的商业 Agent 套餐结果发现自己的业务系统根本没有开放 APIAgent 只能当一个高级聊天机器人用钱全打水漂。所以千万先看自己的系统接口再决定要不要上 Agent。4.2 一个可落地的Agent中台参考方案如果你认可“通用底座 专项工具”的思路那可以参考我目前在用的一个 Agent 中台分层方案。这个方案跟榜单无关但跟稳定落地有关。模型接入层统一封装各类模型 API不管是 OpenAI、Claude、DeepSeek还是内网部署的 vLLM 服务都走同一套接口。这样上层 Agent 可以随时切换模型不会因为某个模型的限流或涨价而被迫重构。Agent 编排层负责任务拆解、上下文管理、模型调度。这一层就是 Hermes 这类框架的核心职责。工具层把“读文件”、“写文件”、“执行命令”、“调企业内网 API”、“发企业微信通知”等都做成标准化工具。想加入新能力就写一段工具代码注册进去。审核与权限层所有敏感操作都记录日志并且可以配置人工确认。这里是保命层千万不能省。展示与集成层提供 Web 面板并把能力封装成 API 供上层业务系统调用方便跟企业微信、钉钉、Jenkins 这些系统对接。我这里再多说一句不要把 Agent 中台想成一个巨大的平台项目它完全可以先用 Hermes 跑通一条最小链路比如“读取日报生成周报并发送到企业微信群”之后再慢慢往里面加工具。从最小闭环开始比一开始就规划十几个模块要稳得多。4.3 进阶玩法Spring AI、Jenkins与PLC场景聊到这里估计有 Java 背景的朋友会问“Spring AI 能不能跟 Agent 结合”。可以而且 Spring AI 做 Agent 编排有自己的优势尤其是团队本身就是 Java 技术栈的时候可以避免引入一套异构系统。用 Spring AI 时思路跟用 Hermes 类似把模型调用封装成 Service再用工具注解暴露业务方法给 Agent 调用。核心难点不在 Spring 本身而在于你的 Agent 需要哪些“工具”以及怎么控制它的权限边界。Jenkins 集成是另一个实用性极高的玩法。你可以让 Agent 在代码合并后自动触发流水线如果测试失败Agent 会读取日志、判断失败可能原因、甚至可以生成修复补丁提交到新分支。这一步我实测下来能把一次失败构建的平均处理时间缩短一半。不过要注意自动修 bug 必须配合测试门禁否则 Agent 可能为了“通过测试”而直接删掉断言逻辑——这我踩过真坑。再往前走一步就是工业领域场景。热搜里出现“AI Agent 与 PLC 编程”说明已经有人想把这个思路引入工业自动化。PLC 编程的特点是逻辑紧凑、可读性差、调试成本高。Agent 如果能从梯形图注释或结构文本描述中生成可参考的 PLC 逻辑块对产线工程师来说价值巨大。这个方向还比较早期但我建议关注因为工业软件的可维护性痛点太明显了谁先跑通流程谁就拿到了下一个时代的门票。5. 常见问题与排查实录5.1 Codex接口报错的完整排查过程最近在群里看到有人贴过一条报错信息cc switch local proxy failed while handling codex endpoint /responses。我自己也遇到过类似的症状是 Codex 在切换服务端配置后调用/responses接口时报错。第一次见到这个信息的时候我一度怀疑是本地网络问题折腾了很久才发现根本不是。这个报错的实际含义是Codex 在请求一个本地服务转发地址时失败了。这通常不是 Codex 本身坏了而是它的本地配置文件里残留了旧的端点信息。排查思路我按顺序列一下先看服务是否在运行。Codex 有时候依赖一个本地后台服务如果服务停了就会出现这类 endpoint 处理失败。检查配置文件。Codex 的配置文件中可能写了一个本地转发地址如果你的服务端口换过这个配置就必须同步更新。最直接的解法执行配置重置命令比如codex config reset或者手动删除配置目录中的旧配置文件然后重新执行登录流程。如果还报错去查看 Codex 的日志文件。日志里会给出具体的 HTTP 状态码比错误提示本身有用得多。这个经验的核心是遇到这种报错先重配置再查日志不要一上来就怀疑模型或网络。很多本地工具报错都是配置残留导致的假故障。5.2 Claude Code安装中被卡住怎么办Claude Code 的安装整体很顺但也不是没坑。最常见的两个问题一个是 npm 全局安装权限不足另一个是首次启动时卡在登录授权环节。权限问题很好解决。如果你在 macOS 或 Linux 上执行npm install -g时报 EACCES 错误说明当前用户没有全局写入权限。可以用sudo安装但我个人更推荐改一下 npm 全局目录避免长期用 sudomkdir -p ~/.npm-global npm config set prefix ~/.npm-global然后把~/.npm-global/bin加到 PATH 里再重新执行安装基本就能绕过权限问题。Windows 上如果遇到类似问题通常会建议用管理员身份的终端来跑。首次启动卡住的情况多数不是网络问题而是某些终端环境配置不兼容。Claude Code 启动时会读取当前目录的 git 上下文、用户配置等信息如果项目目录特别大或者有奇怪的符号链接它就可能在启动阶段处理很慢。解决办法是先切到一个空白目录里执行claude确认能正常启动再回到真实项目里跑。如果空白目录也会卡可以考虑换一个终端软件很多诡异的交互问题换终端就能解决。5.3 从应用到生产Agent落地的几条忠告前面说的都是工具层最后再补充三条我反复跟团队强调的忠告。第一条永远给 Agent 加一个人工确认开关。尤其是它会执行命令、改文件、发消息的时候没有确认机制就是在给自己埋雷。虽然多一步确认会让效率看起来变低但真正出一次事故你就知道它值多少。第二条日志和审计不能省。Agent 做了哪些操作、调用了哪个工具、传了什么参数全部记录下来。这不只是为了排查问题更是为了给团队建立信任让大家敢于把更多工作交给 Agent。第三条模型选择要以“最小成本满足任务”为准。不是所有任务都要上最强模型。简单的文本分类、抽取用小模型又快又稳复杂的多步推理才需要大模型。用 Hermes 这类支持多模型切换的底座就可以做一个简单的智能路由简单任务走便宜模型难任务走贵模型。我实测过这种方式成本可以降到原来的三分之一而且响应速度还变快了。最后再分享一点我个人体会回头再看这期榜单我突然意识到一件事AI Agent 的竞争已经过了“谁的模型聪明”的阶段现在是“谁能让聪明模型真正干活”的时代。Hermes 能排第一是因为它把干活这件事的底座做得足够开放Claude Code 和 Codex 能进前十是因为它们在特定场景里把干活这件事做到了极致。不同思路最后殊途同归。如果你正准备搭自己的 Agent我的建议是别急着把榜单所有工具都装一遍。先想清楚你要让 Agent 干的第一件真实任务是什么拿一个成熟框架把它跑通再加上权限控制和日志这就算成功。学习 Agent 搭建最重要的不是工具多酷而是你对“任务拆解”、“工具调用边界”、“模型选型”这几个基本问题的理解有多深。工具会一直变但这一层底子永远值钱。