Oh My Hermes 为 Hermes 增加模型路由、任务编排与验证状态

先说结论

Oh My Hermes（OMH）不是一个新模型，也不是 Hermes 的替代品。它是加在 Hermes Agent 上的一层运行层：你照旧跟 Hermes 说话，它把每件事拆成几条 lane，每条 lane 配一个「带技能、带模型、带推理档位」的同事，并行去干。

三条最实在的设计：18 类工作各有模型链、153 个专家技能由路由器自己挑、没验证过不算做完。MIT 许可，5.4k 星，当前 v4.0.7。

官网首屏长这样

一句话定位写在最显眼的地方：The ultrawork agent with AI coworkers wired into you（把 AI 同事接进你工作流的 ultrawork agent）。

下面直接给安装命令，四种系统一键装；再下面是一整排接入的模型——OpenAI、Claude、Gemini、Grok、Kimi、DeepSeek、GLM、Qwen、MiniMax、豆包、混元、StepFun、OpenRouter、Bedrock……近三十家。

桌面端：一个窗口装下所有同事

它的桌面 App 是这次发布里最直观的部分：左边是 Bot 列表和会话（Kami、Friren、Juno，以及跑在 Claude Code、Codex、oh-my-pi 上的 session），中间是聊天，右边是当前任务的分片——「2 of 6 done，2 waiting」，每片标着负责的模型和执行状态。

一个窗口里，你既在跟人聊天，也在看工程进度。

桌面端还有一个角色：Kami，官网专门给它开了一节，可以「捏脸」。README 里也把它列为协作者之一（和 Friren 一起），承担了一部分实际的开发工作。这类项目里，把 AI 同事真的写进 contributor 列表，比写在宣传语里更有说服力。

它到底做了什么

三件事。

不替换、不打补丁。你继续用原来的 Hermes，OMH 只把「哪条线该用哪个模型、带哪些技能」这套编排加在上面。Hermes 自己的记忆它从不读取，也不改写。

每条 lane 是一个同事。lane 不是线程，是「一个有技能、有模型、有档位的执行单元」。一句话定目标，它拆成若干 lane 并行跑。

没验证过，不算做完。每个状态都写明自己在哪一步，只有真跑过测试/评审/CI 的那一档才算 verified。

官网那句话说得最准

「你继续跟 Hermes 说话。OMH 给每条 lane 挑一个技能和一个模型，然后并行把活干完。」

这句话解释了它全部的产品哲学：入口不变，内部换架构。你不用学新语法，也不用把工作流搬进新工具——它把复杂度藏在下面。

概念不是它发明的

ultrawork 这个词来自OmO（oh-my-openagent），作者 code-yeongyu。OMH 做的事是把这个概念搬到 Hermes 上：原来一套 ultrawork 工作流绑在某一个 agent 上，现在它成了可以跑在 Hermes 之上的通用层。

底下的 Hermes Agent 由 Nous Research 出品。OMH 明确写着自己是独立、非官方的上层，MIT 许可，与 Anthropic、OpenAI 都没有关系。

核心命令：/dag-ulw

就一个词。敲下去，你的目标变成一张图：拆成小节点，就绪的节点并行跑，每条用自己的模型和档位；同时跑的几个节点保证不共享写入范围，不会互相踩。

跑完还有一个单独的节点专门验收目标达成没有；失败的节点会先被修复，然后才出报告——不是把错误原样甩给你。

图是长这样的

这是它自己的截图：DAG · 5 tasks。一个 Export API 拆出三个并行分支（按钮、文档、CLI 参数），最后汇到一个 Verify export。

右边是每个节点的状态和耗时，下面列着完整依赖。你能一眼看出哪条跑完了、哪条失败了。

lane 树：每条线的模型和 token

跑起来之后是这棵 lane 树。每条 lane 显示它用的模型、推理档位、消耗的 token、当前状态。

这是「并行」这件事第一次变得可观察——不是黑箱里同时烧钱，而是每条线摊开给你看。

这也解释了它为什么强调「不共享写入范围」：并行最容易出的问题不是慢，是两个节点同时改同一个文件，最后一个把另一个覆盖掉。把写范围切开，是并行的前提，不是优化项。

除了这些，README 里还有三条容易被忽略的能力。

LSP 进环路。定义、引用、重命名来自语言服务器，而不是文本搜索；别名、re-export、被遮蔽的同名变量，都按语义改，不按字符串匹配。默认关闭，要在插件设置里开lsp_tools。

可审计的长期记忆。没有任何东西被偷偷记住：每条候选记忆要么保留、要么拒绝、要么延后，都带一句书面理由；下一次会话拿到的是一份按任务排序、按 token 预算裁剪的召回包。

OMH Native。直接敲omh打开它自己的 TUI，跑在 Hermes 的 gateway 上；/dag-ulw会先打印那张框线图，再给一棵实时 lane 树，每条 lane 标着模型、档位和 token。可以用!跑一行 shell，Esc Esc 回退。

十八个分类，每条一条模型链

这是它最反直觉的设计：模型不是全局选一个，而是按工作分类选。

ultrabrain（最深推理）走 Fable 5.2 → Opus 5.5 → Kimi；quick（短任务）走 GLM 5.3 Flash → GPT-6 Luna → Haiku；review（换模型挑刺）走 GPT-6.1 Sol → Opus 5.5；swarm（多工人分片）走 DeepSeek Flash → GLM Flash。

关键是那句No silent downgrade：服务商拒绝某个模型时，链往下顺延，而不是悄悄换成便宜货。

链是可以改的

~/.omh/routing/model-chains.json里改，改完omh model-chains show看实际生效的配置。

命令行里还有一个选择器：方向键选分类，左右换主模型，加减号调推理档位。桌面端和 TUI 都能调。

再补一层：为什么「按分类路由」比「手动选模型」省事。

真实工作里，同一件事在不同阶段需要的模型其实不一样——写代码要强推理，写文案要语感和一致性，做视觉要另一套审美，跑长任务要能撑住上下文。手动选就得每一步都想一次；按分类路由等于把这个判断提前做成了模板，你只在结果不对时才动手改链。

「完成」这件事，被拆成了四级

这是我觉得整个项目最值钱的一条。

Plan · 未运行：计划写好了，什么都没跑。Code · 运行中：执行者正在跑。Code · 执行者说完成：它说做完了，但没人检查。Test · 已验证：测试、评审或 CI 真的过了。

大多数 agent 报完成，你只能信它。这里把「谁说的」和「验过没有」分开了。

为什么这条比功能表重要

因为 agent 最常见的失败不是不会做，是做了但没做成，还说做成了。

OMH 把这件事变成状态机：你在任何时刻都知道进度停在哪一档，也大概知道该不该信。自己搭流水线的话，这条设计可以直接抄。

十条长跑线，中文也能喊

ulw-*是它的旗舰工作流族，十条，覆盖长周期任务的不同阶段：

术语对齐（先统一叫法再谈计划）、深访澄清（一次只问一个问题）、有据研究（实时网页证据）、评审过的计划、并行交付、图执行、外派给 Claude Code / Codex（真的起会话，可中途干预）、目标循环、对抗式 QA、可测优化。

每条都能用中文触发：「deep-interview 帮我理清需求」「ultraqa 做发布前验收」。

十条各自干什么

上面这张是其中的触发卡：ulw-plan起手，产出经过评审的计划（Ralplan），底下那堆连线就是后续所有 lane 的依赖。

十条工作流的完整分工在图里——从「把话说清楚」到「证明它真的行」，每一段都有对应的入口。

153 个技能，你一个都不用点

随包发 153 个omh-*专家技能：前端、后端、Rust、安全评审、验证闸门……你不需要记名字，也不需要调。

路由器会根据当前这一步在干什么，把该用的技能作为工具调用装进运行里。这也是它「开箱就能干活」的来源——技能是资产，不是配置负担。

官网就这么写的

「153 skills. You never call them. The router loads the right ones into the run.」

配图里那行小字也挺有意思：0 skills · omh-plan，10 ulw workflows——意思是你的技能计数从零开始涨，工作流是固定的十条。

装它只要两步

curl -fsSL https://omher.app/install | sh，然后omh setup。

macOS / Linux / Windows 都有对应脚本；Homebrew、bun、npm 也都能装。装完还有omh doctor体检、omh update顺着安装方式自我升级（顺带刷新技能和插件）。

有意思的是它还给了一段「粘给你的 AI agent」的安装指令，里面专门要求先把 main 解析成完整 commit SHA 再按那个 SHA 执行——防的是「仓库中途被改」这类供应链风险。

三条命令的分工

装、配、验是分开的三件事：安装脚本只负责把命令装上去（自己找 Python 3.11+），omh setup负责模型与分类的引导，omh doctor负责出问题时排查。

npm / bun 路线额外要求 Node 18+。这套拆分比「一条命令装完再说」要靠谱。

装完之后第一件该做的事，其实不是跑一个复杂任务，而是先跑omh doctor，再用一条最普通的任务看它怎么拆 lane、怎么标状态。等你确认了「它报完成的时候是真完成」，再把长活交给它。

产品界面再近一点

这是官网里的产品特写：左侧是会话与运行记录，右侧是这条 lane 正在做的事，中间是它的输出。

整个视觉语言是深色 + 紫蓝点缀，跟它「一群同事在后台干活」的定位挺贴。

该泼的五盆冷水

它是加在 Hermes 上的层。没有 Hermes 就没有它；Hermes 本身你仍然要装、要配、要给模型和凭据。

模型是要花钱的。18 条链串的是各家前沿模型，跑长活就是真金白银；路由配置不等于额度。

并行不等于免费。lane 越多同时烧得越多，swarm档就是为这个准备的，但该用哪档得你自己判断。

证据要靠测试撑着。verified 那一级要求真跑过测试/评审/CI；项目里没有测试，它也只能停在「执行者说完成」。

桌面端还在迭代。v4.0.7，issue 常开；桌面 App 和 TUI 两套入口，能力不完全对齐。

最后

在所有人都在比「谁的模型更强」的时候，这个项目赌的是另一件事：编排和证据，比模型本身更稀缺。

一个目标进来，拆成图，交给一群各有所长的同事，跑完还得有人签字——这套流程其实不是 AI 的发明，是工程管理本来的样子。OMH 只是把它写成了代码，然后开源了。

文章来自于"布鲁斯AI"，作者 "布鲁斯AI"。