OpenClaw vs Hermes：两种 AI Agent 路线，正在走向两种不同的未来

如果只用一句话概括这两个项目：

• OpenClaw
  
   更像一个把 AI 接到各种渠道和终端上的基础设施平台
• Hermes
  
   更像一个会记住你、会成长、会自我进化的智能体

这不是一场简单的参数对比。

它们真正代表的，是 AI Agent 领域两种完全不同的发展方向：

• 一种在追求“让 AI 出现在更多地方”
• 一种在追求“让 AI 变成更像人的行动者”

先看结论：它们分别擅长什么

如果你想快速建立第一印象，最简单的方法不是读长表格，而是先看这张总览图。

从整体气质上看，OpenClaw 的优势在“广”，Hermes 的优势在“深”。

• OpenClaw 强在渠道、平台、模型接入、移动端和工程体系
• Hermes 强在记忆、学习、工具能力、自我演化和智能体工作流

这也决定了它们更适合不同的人群和不同的使用场景。

OpenClaw：更像 AI 基础设施

OpenClaw 最突出的地方，不是某个单点能力特别强，而是它把“入口、路由、模型、终端、插件、部署”做成了一整套平台。

你可以把它理解成一个 AI 时代的消息中枢。无论用户从哪个聊天工具进来，请求都能被接住，再分发给模型和工具系统处理。

这意味着，OpenClaw 很适合下面这类需求：

• 想把 AI 同时接到多个聊天平台
• 想做企业级 AI 通信基础设施
• 想把 AI 放进手机、桌面端和更多使用场景里

模型支持层也是同样的思路。它不是押注单一模型，而是尽量把更多模型原生接进来。

所以 OpenClaw 的核心价值，不只是“能不能回答问题”，而是“能不能稳定地把 AI 接到真实世界的各种入口里”。

再看它的底层架构，这种平台化思路会更明显。

如果你是产品团队、平台团队，或者你做的是多端、多渠道、多入口的系统，那么 OpenClaw 的路线会显得特别合理。

Hermes：更像会成长的智能体

Hermes 的重点，不是把 AI 接到更多地方，而是让 AI 本身变得更像一个连续存在的 Agent。

它想做的，不只是回答当前这一轮问题，而是逐渐成为一个：

• 能记住用户偏好的助手
• 能积累经验的执行者
• 能把复杂流程沉淀成技能的智能体
• 甚至能参与自我训练和能力升级的系统

最能体现这一点的，就是它的记忆系统。

如果说 OpenClaw 的记忆更像“资料库 + 检索系统”，那 Hermes 的记忆更像“经过筛选和压缩的长期笔记本”。

• OpenClaw 倾向于记住更多内容，并提供更强的检索能力
• Hermes 倾向于只保留最重要的信息，让记忆更精炼、更有方向感

这种差异背后，其实不是技术实现不同那么简单，而是对“AI 应该如何成长”的理解不同。

Hermes 进一步把这种思路延展到了技能系统。

它不只是让开发者写技能给 AI 用，还试图让 AI 自己把完成过的复杂任务，逐步固化为新的能力。

这也是为什么 Hermes 看起来更像一个“会成长的私人助理”，而不只是一个工具集合。

两者真正拉开差距的，是设计哲学

很多人第一次看这两个项目，会觉得它们都在做 Agent：都有记忆、都有技能、都有工具、都有多智能体。

但如果把视角拉高，你会发现它们在回答完全不同的问题。

更进一步说，它们其实代表了两种不同的 Agent 范式。

可以把这两条路线理解为：

• OpenClaw 路线
  
  ：先把渠道、平台、终端、模型、部署体系铺开，让 AI 成为基础设施
• Hermes 路线
  
  ：先把记忆、技能、执行、自我改进能力做深，让 AI 成为持续成长的行动主体

所以它们不是简单地谁替代谁，而更像在各自定义不同类型的未来。

工具能力：Hermes 更像“全能执行者”

如果把视角落到工具层，Hermes 的辨识度会变得更高。

它不只是“工具多”，而是很多工具都直接服务于 Agent 执行工作这件事，比如：

• 在不同执行环境里运行任务
• 使用浏览器自动化完成流程
• 调用训练工具继续改进模型
• 通过混合智能体模式让多个模型协同判断
• 维护待办、澄清信息、消息发送等工作流能力

其中一些能力，是 Hermes 非常鲜明的标签。

相比之下，OpenClaw 的强项不完全在“执行型工具”，而在于它把平台、渠道和媒体能力组织得更好，更像一个能落到真实产品场景里的系统底座。

安全与工程风格：一边像企业平台，一边像高机动智能体

这两个项目在安全层的差异，也很能说明它们各自的取向。

如果翻译成人话，大致可以这样理解：

• OpenClaw
  
   的安全体系更像企业工程，强调审计、隔离、规范、合规感
• Hermes
  
   的安全体系更像智能体执行防御，强调危险命令识别、注入防护、网站合规和灵活审批

所以它们给人的观感也会不一样：

• OpenClaw 更稳，更像大规模平台
• Hermes 更灵活，更像一个能直接上手做事的 Agent

多智能体：OpenClaw 更完整，Hermes 更务实

多智能体是这篇对比里很关键的一部分，因为这里最能看出两者“系统层设计”的差异。

先看 OpenClaw 这一边。

再看两者横向差异。

如果只保留最重要的判断，那就是：

• OpenClaw 把多智能体当成系统级能力来设计，有更完整的拓扑、路由和通信机制
• Hermes 当前更像主 Agent 把任务分派给子 Agent 去执行，方式更务实，但结构没那么复杂
• 但 Hermes 又有一个很有意思的方向，就是 MoA 混合智能体，强调多模型协作决策

所以如果你特别关心多智能体协作：

• 想看完整的编排网络和 Agent 关系设计，OpenClaw 更强
• 想看多模型协作和研究感更强的玩法，Hermes 更有意思

谁更适合你

讲到最后，最实际的问题还是：到底该选谁？

先看这张图。

如果把选择建议压缩成最直接的话：

更适合选 OpenClaw 的人

• 想做多渠道 AI 产品
• 想做平台、做基础设施、做企业级部署
• 很看重移动端、原生应用和多端覆盖
• 更在意完整工程体系、测试覆盖和合规感

更适合选 Hermes 的人

• 想要一个更像私人 AI 助手的系统
• 更在意记忆、学习、技能沉淀和长期使用体验
• 本身是 Python、AI、Agent 方向的开发者或研究者
• 希望智能体不只是完成任务，还能逐渐形成自己的工作方法

最后的判断

站在 2026 年回看，这两个项目最值得关注的地方，不是谁的参数更多，也不是谁的功能表更长。

真正值得看的是，它们分别在定义两种不同的 Agent 未来。

• OpenClaw 在回答
  
  ：怎样让 AI 更稳定地进入真实世界的每一个入口？
• Hermes 在回答
  
  ：怎样让 AI 逐步变成一个真正能积累经验的行动者？

前者更像基础设施。

后者更像智能体本身。

如果你关心的是“AI 如何铺开到更多场景”，你会更容易被 OpenClaw 打动。

如果你关心的是“AI 如何逐渐拥有自己的连续性、能力沉淀和成长路径”，你会更容易被 Hermes 打动。

未来的 Agent，很可能不会只有一种标准答案。

而 OpenClaw 和 Hermes，正好分别站在这两条路的前方。