Nous Research 於週日發布 Hermes Mixture of Agents 2.0（簡稱 Hermes MoA 2.0），這是一套新一代「代理混合」框架，可同時調用多個大型語言模型——包括 GPT、Claude 與 DeepSeek——綜合各自輸出後，再生成單一答案。官方釋出的基準測試顯示，Hermes MoA 2.0 在多項標準評測上，整體表現優於任何一個單一模型。
根據一份報導，MoA 2.0 是在原有 Hermes Agent 架構上進行升級，延續其開源設計與可組態特性。
系統如何運作
Hermes MoA 2.0 扮演的是「集成層」（ensemble layer）的角色：它會並行向多個底層模型發送請求，收集所有回應後，再進行整合與重寫，產出最終回答。這種作法被稱為「Mixture of Agents」（代理混合），核心概念是把不同 AI 模型當作各具專長的「專家代理」，而非依賴單一模型橫跨所有任務。
使用者可以自行設定要納入集成的模型組合。預設設定包含 GPT、Claude 與 DeepSeek，這三款模型在訓練策略與資料結構上各有不同，MoA 2.0 透過匯集它們的輸出，試圖放大彼此優勢、彌補個別短板。
隨產品釋出的基準測試結果顯示，在推理、程式撰寫與指令遵循等任務上，MoA 2.0 的得分均高於每一個單獨模型。優勢在「長程推理」題目上尤其明顯——這類題目常讓單一模型在推論過程中逐步失去一致性與連貫性。
由於整個框架維持開源，研究人員與開發者能檢視架構細節、替換底層模型，並依據自身需求調整代理協作策略，打造客製化的集成代理系統。
延伸閱讀：Anthropic 估值上看 9,650 億美元 募資戰重洗 AI 牌局
開源權重實驗室搶攻「代理編排」新戰場
Nous Research 近年以釋出開源權重模型聞名，主要面向研究社群。2026 年初版本的 Hermes Agent，已率先為「多模型協作／代理編排」建立參考範本。
更廣泛的背景是：開源權重（open-weight）AI 正處於加速演進期。Z.ai 在 2026 年 7 月初發布 GLM-5.2，主打長程工程與程式設計任務的開源權重模型。這延續了近年趨勢——開源實驗室逐一切入那些仍由封閉模型主導口碑的專項能力領域。
延伸閱讀：專家示警 OpenAI 若被政府持股 5% 恐加深 AI 國家控管
Qwen 前技術負責人林俊陽於 2026 年 6 月底公開表示，「代理型系統」才是 AI 發展的合理下一步。他的主張與 MoA 2.0 的設計哲學高度一致：透過多代理與多模型的組合，拉升綜合能力，而不是單純依賴一次次更龐大、更昂貴的訓練。
Hermes MoA 的推出，也正值學術與產業界針對「基礎模型」與「代理層」應如何分工的爭議白熱化之際。
Andrej Karpathy 本週稍早則提出警告，認為「代理優先」的開發路線，可能重蹈 OpenAI 過去研究週期的錯誤。Nous Research 則試圖走出一條中間路線：在強大基礎模型之上，加上一層靈活的代理編排，而非完全捨棄基礎模型中心的思維。
延伸閱讀：OpenAI 傳籌備兆美元 IPO 微軟手握最大籌碼
後續觀察重點
目前 Hermes MoA 2.0 尚未針對最新一代前沿模型進行全面對比測試。2026 年中釋出的 Claude Sonnet 5 與新款 GPT 變體，可能改寫現有基準分數版圖。Nous Research 目前也尚未同步發表正式學術論文。
對開發者而言，其實際意義相對明確：若能透過開源工具，把多家封閉模型的優勢整合起來，在標準評測上取得更好成績，就能在不為每一次推論付出高額 API 成本的前提下，享有接近「頂規推理能力」的服務。
對整體 AI 產業來看，MoA 2.0 強化了另一種敘事——下一階段的 AI 佈局，可能不是單一「最強模型」一統天下，而是透過「模型多樣性＋代理編排」拉開差距。未來數月，市場將關注 OpenAI 與 Anthropic 是否、以及如何正面回應這種集成式路線。
下一步閱讀：白宮說不清的川普—Anthropic 雙面政策