实测 DeepSeek-V4 接入 Hermes：一句话爬取几十个网页，真的丝滑！

你好，我是郭震。

这段时间我一直在用 OpenClaw 龙虾做本地电脑上的智能体实验。体感还不错，哪怕接入 Qwen3.5:9B 这种本地小模型，也能做到 Token 自由，回复速度和操作体验都比较顺。

比如让它生成一个 HTML 风格的文件结构树，效果如下：

再比如让它把数据整理成一个 HTML 数据分析看板，也能比较快地跑出来：

这篇文章重点记录我最近实测 Hermes 的过程：Windows 电脑如何安装 Hermes，如何接入 DeepSeek-V4，以及它能不能真的一句话抓取多个网页并保存成 Markdown 文件。

1 先看 Hermes 是什么

最近智能体工具更新很快，OpenClaw、Hermes、OpenHuman 这几个名字很容易混在一起。我先把它们的定位放在一起看：

我的理解是，Hermes 更像一个可以长期积累经验的智能体。它不只是执行一次命令，而是希望把任务过程里的知识、偏好和操作经验慢慢沉淀下来。

这点很适合个人电脑上的自动化场景：整理资料、抓取网页、生成文件、保存结果。只要流程能跑通，后面就可以反复复用。

2 Windows 安装 Hermes

Mac 上安装 Hermes 相对简单，通常一行命令就能搞定。Windows 用户稍微麻烦一点，需要先准备 WSL2，也就是 Windows 里的 Ubuntu 子系统。

第一步：安装 WSL2

用管理员身份打开 PowerShell，然后运行：

wsl --install

系统会开始下载并安装 Ubuntu：

安装过程比较快，完成后可以进入 Ubuntu 子系统：

进入 Ubuntu 后，先更新一下软件源：

sudo apt update

然后安装基础工具：

sudo apt install -y curl git build-essential

开始安装后，终端会显示类似下面的输出：

第二步：安装 Hermes

在 Ubuntu 终端里运行：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

运行后会开始拉取并安装 Hermes：

安装完成后，会出现下面这个界面：

按下回车后，开始配置大模型 API。这里我接入的是性价比较高的 DeepSeek-V4 Flash：

继续回车，填入 API Key。这个 Key 可以从 DeepSeek 官网生成后复制过来，注意不要公开暴露：

Base URL 默认即可，直接回车：

模型选择 Flash：

看到下面这个界面，就说明 Hermes 已经安装并配置成功：

3 实测：一句话抓取多个网页

Windows 进入 Ubuntu 子系统后，输入 hermes 启动：

输入 hi，如果能得到正常回复，就说明 Key 和 Base URL 配置没问题。如果回复异常，可以输入 hermes setup 重新检查配置。

接下来做一个更真实的任务。我以自己的网站 zglg.work 为例，目标页面是：

https://zglg.work/ai-news/97

这个页面里有很多文章链接：

我让 Hermes 先帮我抓取前 20 篇文章的标题和链接：

很快，这 20 篇文章的标题和链接就被整理出来了：

为了节省篇幅，我继续让它只抓取前三篇文章，并保存为 Markdown 文件：

实测下来，48 秒左右，前三篇文章全部抓取完成：

保存路径也写得很清楚：

打开文件检查，图文内容也都保存下来了：

这个结果基本达到了我的预期：不用自己写爬虫，也不用来回复制网页链接，只用自然语言描述任务，Hermes 就能读取网页、整理资料、保存文件。

4 最后总结

这次实测下来，Hermes 给我的感觉是：轻量、顺手，适合做资料收集和本地自动化。

如果你的需求是让 AI 帮你批量读网页、整理链接、生成 Markdown、保存到本地，那么 Hermes 这类智能体工具已经有比较实用的价值。

当然，它还不是万能的。遇到复杂网站、登录页面、反爬机制、动态加载内容时，仍然需要人工检查结果。但对个人日常资料整理来说，它已经能明显减少重复劳动。

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