夜雨聆风
放弃 OpenClaw,拥抱 Hermes | 附0代码无痛安装教程
这段时间，我一直在学习AI编程，同时也开始折腾Agent。一开始是前段时间爆火的OpenClaw。
AI编程实战03：5分钟，让你拥有自己的AI“小龙虾”（附保姆级教程）
它让我们很多人第一次感觉到，AI 这东西开始不只是聊天了。它也可以开始跑任务，调工具了。像是给自己招聘了一个数字员工。
但真正上手之后，另一个感受也很快冒出来了。要用好Opencalw，你得花很多时间去理解它、配置它、维护它。很多时候，养龙虾的成本，和龙虾实际为我们带来的产出严重不成正比。
为了单纯的把它弄顺，自己先被折腾得够呛。这就是我这一个多月玩龙虾的真实写照。
如果一个 Agent 只是“看起来很猛”，但却很难把它真正放进自己的日常工作里，那它对大多数人来说，其实并不值得花这么大的精力去投入。
也是在这个时候，我开始接触最近很火的Hermes。
折腾了一圈之后，或许它才是现阶段更适合普通人真用起来的Agent 工具。
今天这篇文章，我也想和大家分享一些我这段时间的真实使用体验，以及我是怎么让 Codex 帮我，用一种几乎 0 代码、低成本的方式，把 Hermes 装起来的。
一、什么是Hermes，它和Openclaw有什么区别
Hermes是 Nous Research 做的一个开源 AI Agent 项目。大概是在今年 2 月底正式放出来的，时间并不算长，但热度起得很快。
我觉得Hermes之所以会火，不是单纯的多了一个新的Agent（很多人已经被前一波 Agent工具“教育”过了），而是Open claw不好用，Hermes一定程度上解决了这个问题。
它和Openclaw的核心去区别是什么呢？
1.任务执行逻辑
我举个一个我的真实使用经历你就明白了。
先说Openclaw，它更像是需要你先把工具箱和规则搭好，再让模型在里面调度的工具。如果你没有提前把sop梳理清楚，没有把相关的配置给它配置好，它极有可能选择罢工。所以你就感觉，它好像总是在偷懒一样。
Open claw经常罢工
所以，有固定流程、重复的任务，在配置好相关插件或技能后，Open claw也是可以做的。但需要我们先花功夫帮它清除障碍，这也是为什么我们很多人把龙虾玩不明白最重要的原因。
而Hermes是既能直接用工具，也能在需要时自己写点东西把流程串起来的Agent。即便没有配置相关工具，它也能把任务执行下去。
还是一样的任务，Hermes不会说这件事我干不了，而是一步步找到解决办法。
Hermes执行相同任务的反馈
2.回复执行细节
第二点也是让我非常头疼的一点，就是openclaw经常会出现，你布置了一个任务，它“人没了”的情况了。需要你主动让它同步进度才能反馈。否则你压根不知道发生了啥。我之前下一个每5min同步一次进度的指令，但它还是需要你主动发信息才会触发。
Open claw需要你主动找它
而Hermes则是会主动同步它的进度，复杂任务时，你下一个指令它会给你回复很多条。而Open claw大概率只回复你一条。这个就不放案例了，上面有展示。
3.上下文记忆和自我进化
Openclaw虽然也有上下文记忆，但它还是会忘记之前的一些事情。
Hermes是往前走了一步。它会把和你有关的一些信息、偏好、习惯，还有做事过程中积累下来的经验，慢慢沉淀下来。它会自动化进化。
说白了，就是它不只是做完一件事就结束了。它会把一些有用的方法、踩过的坑、重复出现的流程，慢慢沉淀成可以复用的东西。你可以理解成，它不是每次都重新学一遍，而是有机会越用越顺，越用越像你的工作习惯。
当然我目前使用Hermes的时间还不是很长，所以对这点的体会还不是特别的深刻。我个人觉得Hermes对小白来说更友好。
有了以上信息，剩下的就是把我上面那段提示词复制粘贴给codex就可以了。剩下的等着它操作就行。中间只是需要我们授权一次，其它的都不用管。如果你在安装过程中碰到什么问题，也可以直接截图问codex，让它自己解决就好。
补充一点，如果你之前有安装龙虾，你也可以补充一句，你也可以让codex执行一个操作，让Hermes迁移重要记忆。这样就不需要从0开始去在养一遍新的Agent了。
最后安装好了，我们也可以在飞书简单确定一下。
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