夜雨聆风
OpenClaw vs Hermes,两个最火的开源AI助手到底有什么不同
最近看AI群里很多人在讨论，
OpenClaw 和 Hermes 到底怎么选。Hermes 要不要装。
说实话这问题不太好回答，因为他俩解决的不是同一个问题。
这个真得看你实际想要用来干什么。
但确实值得掰开揉碎说一说。因为这两个项目恰好站在AI Agent赛道最热闹的两个路口上，一个主打”全能管家”，一个主打”自我进化”。
先说几个基本数字，建立一下体感。
OpenClaw，GitHub 36万星，177个贡献者，96个版本发布，最新版2026.4.15。MIT协议。
创始人Peter Steinberger，奥地利开发者，一开始就是给自家龙虾AI助手Molty做的。从2025年底上线到现在，4个月时间星标数超过了Linux，成了GitHub历史上最火的开源项目。
Hermes Agent，GitHub 9.9万星，496个贡献者，9个版本发布，最新版v0.10.0。MIT协议。
背后是Nous Research，做AI研究的公司，不是一个人周末项目的玩法。
两个项目都是MIT开源，这点一样。但体量和节奏差得远。OpenClaw是一路狂奔的爆品，版本号刷得飞快。
Hermes还在v0.10，节奏慢不少，但每个版本的变化都比较大。
他们各自在解决什么问题？
OpenClaw解决的是“AI助手怎么真正住进你日常生活的每一个聊天窗口里”。
他不是一个Agent框架，是一个个人AI助手的产品。你装好之后，他能在大部分主流的通讯平台上跟你说话，就像一个朋友同时加了你所有社交账号。你不用专门打开某个APP去找他，你在哪他就在哪。
这个定位决定了他的所有设计决策。
为什么做Gateway？因为你需要一个统一的消息入口把这么多个平台接进来。
为什么做多Agent路由？因为你可能想让不同的Agent负责不同的事。
为什么做语音唤醒？因为一个”始终在线的私人助手”得能被叫到。
Hermes解决的是”AI Agent怎么真正学会自己变强”。
他的核心是闭环学习系统。
Agent在完成复杂任务之后，会自己创建技能。技能在使用中会被改进。他会自我提示把知识持久化。他能用FTS5搜索自己的历史对话。他会在跨会话中不断构建对你的深度认知模型。
这不是”记住更多”，是”认知结构在变化”。
Hermes文档里有一句话我很认同，“唯一内置学习循环的Agent”。这个闭环是他跟其他所有Agent框架最大的差异点。
技术栈，完全不同的两个世界。
OpenClaw是TypeScript写的，占比89.9%。跑在Node.js上，用pnpm管理依赖。你要是想自己改代码，得会TS。
整个项目是个monorepo，packages、apps、extensions、skills四个大目录，结构很清晰。
Hermes是Python写的，占比87.4%。用uv做包管理（Astral出品，ruff同团队的现代Python包管理器）。
子模块里甚至塞了一个Atropos强化学习环境，用来训练下一代工具调用模型。这不是一个普通的应用项目，他带着研究基因。
选TypeScript还是Python，这不是简单的语言偏好问题。这决定了你的扩展方式和生态。
如果你是前端/全栈开发者，想用JS/TS写技能和工具，OpenClaw顺滑得多。如果你是Python开发者，或者你的工作流里大量用到Python脚本、数据管道、ML相关的东西，Hermes更自然。
当然，普通用户也能用自然语言的方式部署这两个产品，相信很多人都很熟悉了。网上类似的教程太多。
消息渠道，OpenClaw碾压。
OpenClaw支持非常多的通讯渠道，从WhatsApp到微信到飞书、钉钉、企微全覆盖。
Hermes支持5个，Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal。最新还支持了微信接入，但实际上通过安装插件也能很方便接入飞书。
差距很明显。
OpenClaw在这个维度上是认真做了产品化的，他的Gateway设计就是为了把所有渠道统一管理。Hermes更像”我也能接消息平台”，但不是核心卖点，Hermes最重要的还是他自进化的体系。
如果你只在意的是能有个Agent在通讯软件上而已，也能花一点时间研究和折腾，OpenClaw现在已经非常成熟了可以直接选。
大部分轻量服务器和Skill的平台都对OpenClaw的适配性很强。
记忆系统，Hermes更有野心。
OpenClaw的记忆系统是工作区文件。SOUL.md存人格，TOOLS.md存工具说明，AGENTS.md存Agent配置，技能存在skills目录下。记忆主要靠文件和对话上下文，没有专门的”记忆引擎”。
Hermes的记忆系统要复杂得多。他用了FTS5做全文搜索，Honcho dialectic做用户建模，支持跨会话回忆。更重要的是，他的记忆不是被动存储，是主动构建的。
Agent会在对话中不断更新对你的认知模型，不只是记你说了什么，而是理解你为什么这么说。
这个差异在实际使用中体现得很明显。
OpenClaw的Agent，你关掉对话窗口，下次开一个新对话，他基本是从零开始（除非你手动设置了SOUL.md之类的东西）。
Hermes的Agent，因为他有跨会话搜索和用户建模，你跟他聊了一个月之后，他真的会越来越”懂你”。
但是通过装Skill和调整记忆系统，OpenClaw在这方面来说，也能很好用。
技能系统，各有各的玩法。
OpenClaw的技能是SKILL.md文件。
你在workspace/skills目录下放一个文件夹，里面写一个SKILL.md描述技能是什么、怎么用，Agent就能调用。还有一个ClawHub技能市场，可以安装别人发布的技能。这个体系简单直接，上手快。
Hermes的技能是可以自动生成的。
Agent在完成复杂任务后，会自主创建技能。这些技能在使用中会被改进。还有agentskills.io开放标准和Skills Hub。理念不同，OpenClaw是”你给我写技能”，Hermes是”我自己长技能”。
自主创建技能是Hermes的特点。
两种方式各有利弊。OpenClaw的方式简单可控，你清楚Agent能干什么不能干什么。
Hermes的方式更灵活，Agent能自己发现需要什么技能然后自己造。这个说不定真能给你带来惊喜。
部署和运行方式。
OpenClaw主打本地运行。装好之后在你自己机器上跑Gateway，守护进程保持在线。支持macOS、Linux和Windows（WSL2）。
还有macOS菜单栏应用和iOS/Android伴侣应用，产品化程度很高。
Hermes也支持本地运行，但他多了一个”随处运行”的能力。6种终端后端，local、Docker、SSH、Daytona、Singularity、Modal。Daytona和Modal提供无服务器持久化，
Agent环境空闲时休眠，按需唤醒，空闲期间成本几乎为零。
这个差异很关键。如果你只是想在自己笔记本上跑一个AI助手，两者都行。
如果你想让Agent 7×24小时在线且不占自己电脑资源，Hermes的无服务器方案更合适。
安全模型。
OpenClaw有完整的安全设计。默认DM策略是配对制，陌生人发消息需要配对码。支持Docker沙箱隔离非主会话。还有openclaw doctor命令检查安全配置。
Hermes也有命令审批、DM配对和容器隔离。但文档里对安全模型的描述没有OpenClaw那么详细和系统。
两个项目都重视安全，但OpenClaw在这个维度上花了更多心思，可能是因为他支持的平台更多、暴露面更大。
一个容易被忽视的区别，迁移工具。
Hermes提供了一个hermes claw migrate命令，可以从OpenClaw迁移。能导入SOUL.md人格文件、记忆、技能、命令白名单、消息平台设置、API密钥、TTS资产、工作区指令。
这个迁移工具的存在本身就说明了一件事，Hermes把OpenClaw用户当成自己的目标用户群。他知道自己需要从OpenClaw那里吸引人过来。
反过来看，OpenClaw没有提供从Hermes迁移的工具。可能是因为OpenClaw的用户基数太大，不需要主动去拉，也可能是觉得Hermes的用户不太会往OpenClaw迁移。
适合谁？
如果你满足以下条件中的大多数，OpenClaw可能更适合你
-
• 你想在一个已有多平台的聊天窗口里直接跟AI对话，微信、WhatsApp、Telegram等 -
• 你是JS/TS开发者，想自己写技能和扩展 -
• 你重视产品化体验，想要macOS菜单栏应用、语音唤醒、Live Canvas -
• 你的使用场景是”AI帮我处理日常事务”，日程管理、消息转发、信息查询 -
• 你想要一个开箱即用的、社区庞大的、文档齐全的方案
如果你满足以下条件中的大多数，Hermes可能更适合你
-
• 你最在意的是Agent能不能自我进化、越用越聪明 -
• 你是Python开发者，或者你的工作流大量依赖Python -
• 你需要Agent 7×24在线且不占本地资源，偏好无服务器部署 -
• 你对AI Agent的记忆和认知建模有研究兴趣 -
• 你不介意项目还在v0.x，愿意接受一些不稳定性
不完美的地方，都得说。
OpenClaw的问题，社区里讨论最多的几个。
一是版本迭代太快，有时候更新一个版本技能就坏了，兼容性不够稳定。
二是Token消耗大，25个渠道同时在线，如果你配置了多个Agent，一天烧的Token比你想的多。
三是核心架构是”单用户私人助手”，如果你想做团队协作或多用户场景，他不是为这个设计的。
Hermes的问题也很明显。
一是国内很多通讯平台不支持，部分Skill不兼容，对多数用户来说这是硬伤。
二是还在v0.10，0.x版本意味着可能有破坏性更新，生产环境用要谨慎。
三是社区规模比OpenClaw小很多（9.9万 vs 36万星），遇到问题可参考的资料少。
四是自动技能创建听起来很酷，但实际上技能质量不一定很稳定，有时候Agent自己造的技能还不如手写的好使。而且还有可能会造成Token浪费。
我的判断。
这两个项目不是竞品关系，更像是AI Agent赛道的两个分支。
OpenClaw在解决”AI助手的产品化”问题，怎么让一个AI真正住进你生活的每一个角落，像管家一样随时待命。他在渠道覆盖、产品体验、开箱即用方面做得最好。
Hermes在解决”AI助手的自我进化”问题，怎么让一个AI真的能从经验中学习、在对话中成长、越用越懂你。他在记忆系统、技能自创、用户建模方面走得最远。
短期看，如果你要的是一个马上能用的AI助手，OpenClaw更稳妥。长期看，如果你相信AI助手必须能自我进化才有未来，Hermes的方向更值得关注。
当然，最理想的状态是两者合一。一个拥有25个渠道覆盖和产品化体验的助手，同时具备闭环学习和自我进化能力。谁先做到这个，谁就是下一代AI助手的定义者。
目前看，两个项目都在往对方的方向靠。OpenClaw在加强记忆和个性化能力，Hermes在扩展渠道和产品化体验。