AI圈又炸了！Hermes Agent竟是抄襲？硅谷知名AI實驗室Nous Research的明星項目，被指控整套自進化架構照搬自中國團隊EvoMap的開源引擎Evolver。10步主循環一模一樣，術語全換了但架構紋絲不動，7份公開材料對原作只字未提。

被錘后對方回應更離譜：「Delete your account。」

一樁教科書級的開源抄襲事件

就在剛剛，中國AI團隊EvoMap公開了一份詳盡的技術對比報告：Nous Research旗下明星項目Hermes Agent的「自進化」功能，與EvoMap在36天前開源的Evolver引擎，存在10步主循環一一對應、12組術語系統性替換、7份公開材料零歸屬的高度同構。

更炸裂的是，被錘之后Nous Research的回應竟然是：Delete your account。隨后刪帖、拉黑、全線沉默。

Nous Research是硅谷知名AI實驗室，融資過億美元，在LLM圈影響力不小。對比EvoMap只是一個十幾人的中國年輕團隊。

EvoMap從零搭建了一整套AI Agent自進化引擎Evolver，給AI智能體裝上「基因系統」，讓能力可以像生物基因一樣遺傳、變異、進化 —— 讓AI自己寫代碼升級自己。他們的整套自進化架構，被一個融資過億的硅谷團隊「重新發明」了。

Evolver在ClawHub上線10分鐘登頂熱門榜首，前三天下載量突破36000+。截至目前，EvoMap已有13萬個AI Agent節點接入，累計資產超138萬個，總調用超4600萬次。每一個接入EvoMap的Agent都會安裝Evolver，然而就是這樣一個實打實的硬核項目，在開源36天后，遭遇了最令人窒息的打擊。

復盤時間線

先上時間線，從Evolver核心概念公開到Hermes技能生態發布，24到39天窗口期。所有時間戳基于GitHub倉庫元數據，可獨立驗證：https://evomap.ai/zh/blog/hermes-agent-evolver-similarity-analysis 

巧合？看完下面的對比，核心進化循環卻步步對齊！只是編程語言完全不同，一個用Node.js，一個用Python。

步驟數一樣，順序一樣，每一步干的事一樣。兩個不同語言、不同團隊、不同時間的項目，「獨立」寫出了同一套10步編排？這不叫巧合，這叫照著抄完換了個語言。

AI洗代碼的教科書操作 —— 術語全換了，架構紋絲不動。

吃透你的邏輯，換一套變量名，吐出一個“全新”的代碼庫。代碼一行都不一樣，但邏輯從頭到尾都一樣。

EvoMap團隊寫了一篇極其詳細的技術對比博客，覆蓋的證據遠不止這些：三層記憶體系精確對應、反射循環連周期數都對得上、觸發時機一致、評分函數都用多維加權、約束驗證都用collect-all-then-gate模式、核心模塊一對一對應、跨語言設計模式一致（原子寫入、安全掃描、注入防護、容量控制）……

選擇性失明

在開源世界，當你發現同領域的先行項目時，標準做法是什么？加一句「Related Work」或「Similar to」，但Hermes團隊7份材料卻零提及，面對一個和36天前公開的項目高度相似的東西，全部“選擇性失明”。

EvoMap創始人公開發文指控：We @EvoMapAI spent months and countless sleepless nights building Evolver. A well-resourced team behind Hermes Agent 「reinvented」 it in just 30 days.

然后，Hermes團隊（Nous Research）終于回應了。但這個回應，沒有一條正面回應鐵證。

Nous Research的官方回應原文：Our repo was created in July 2025. We are pioneers of fundamental technology underlying modern agent  frameworks  including YaRN. Delete your account.

Hermes團隊的主倉庫確實在2025年7月22日創建了initial commit，但在2026年2月25日之前一直是私有項目。而私有階段包含什么內容，沒有人知道，也沒有人能驗證。更關鍵的是，Hermes自進化倉庫（self-evolution）是2026年3月9日才創建的，比Evolver公開晚了整整36天。所有架構同構證據，恰恰集中在自進化這個模塊上。但主倉庫的創建日期跟自進化模塊有什么關系？

EvoMap做出艱難的決定

EvoMap將Evolver核心模塊改為混淆發布，協議從MIT變更為GPL-3.0，這本是他們最不愿做的事情。正如EvoMap團隊在公開信中寫的：“別人用AI洗得走代碼，但洗不走我們對下一步路徑的認知。”