Hermes Agent vs OpenClaw：两个”数字员工”到底有什么区别？

上周跟朋友吃饭，聊到现在 AI 能帮我们干什么。有个朋友说他在”养龙虾”——我愣了一下，后来才知道他说的是 OpenClaw，那个图标像龙虾的开源 AI Agent。

另一个朋友立刻接话，说他在用一个叫 Hermes Agent 的东西，说这玩意儿”用久了会变聪明”，越用越懂你。

两个人各执一词，都说自己用的那个更好。我当时就来了兴趣，回去好好研究了一番。

今天想跟你聊聊：这两个框架到底有什么区别？你该选哪个？

先搞清楚一件事：它们在解决什么问题？

在说区别之前，得先说清楚它们在解决什么问题。

我们平时用的 AI 助手，说实话挺”健忘”的。你今天跟它聊项目背景，明天再开一个对话，它完全不认识你。你们之间的对话，不会变成它的”经验”。

这就是 Hermes Agent 和 OpenClaw 想要解决的核心问题：让 AI 不只是问答机器，而是真正能记住、能学习、能替你干活的”数字员工”。

但它们的解题思路，完全不一样。

Hermes Agent：越用越聪明的那个

Hermes Agent 是 Nous Research 开发的产品。他们 2026 年 2 月才发布这个框架，但 GitHub 上已经有 42,000 多颗星了。

它的核心定位是“与你共同成长的 Agent”——官方 slogan 叫 “The agent that grows with you”。

这可不是随便说说，它从架构层面就设计成这样了。

它的记忆系统分三层。

第一层是会话记忆，每次对话结束后自动存档，用 FTS5 全文检索，下次需要的时候能精准找回来。

第二层是知识记忆，它会主动判断哪些信息值得长期保存。你反复提到的项目背景、个人偏好，它会悄悄记下来。

第三层最有意思——技能记忆。当你让 Agent 完成一个复杂任务，它会把整个解决方案提炼成一个”技能文件”。下次遇到类似任务，它不需要从零开始，直接调用这个技能。更重要的是，这个技能还会越用越好用，因为它会自己优化自己。

这个过程叫”闭环学习”。简单来说就是：做任务 → 总结经验 → 存成技能 → 下次调用 → 做得更好。

整个循环是自动完成的，你不用管。

再说它的 GEPA 自我进化引擎。

这是 Hermes Agent 的核心技术之一，由 UC Berkeley、Stanford、MIT 的研究者联合开发。它能以类反向传播的方式优化 prompt，传统强化学习需要上万次评估才能收敛，GEPA 只需要 100 到 500 次。

他们还在记忆系统里引入了 Honcho 组件，做”辩证式用户建模”——不只是记住你说过什么，而是尝试理解你这个人。比如你偏好简洁的答案，比如你是那种决策比较谨慎的人。

模型支持方面，Hermes Agent 接入了 200 多种模型，切换只需要一行命令。消息平台支持 15 种以上，包括飞书、钉钉、企业微信这些国内常用的。

安全方面下了不少功夫，v0.5.0 版本合并了 200 多个安全补丁，至今保持零 CVE 记录。

OpenClaw：真正动手干活的那个

OpenClaw 是奥地利开发者 Peter Steinberger 的作品，他也是 PSPDFKit 的创始人。

这个项目 2025 年底开始出圈，GitHub 上现在有 31.5 万颗星，比 Hermes Agent 高多了。

它的核心定位是“真正干活的 AI”——slogan 叫 “The AI that actually does things”。

如果说 Hermes Agent 的特点是”会学习”，那 OpenClaw 的特点就是“会执行”。

它不是一个 AI 模型，而是一个执行框架。它把大模型的”大脑”和系统操作的”手脚”结合起来，让 AI 能直接操控你的电脑、文件、浏览器。

举几个具体的例子你就明白了。

你可以在飞书群里发一句”帮我在项目 src/utils.js 里删除所有 console.log”，Agent 会直接打开文件、执行修改、返回结果。

你也可以说”帮我整理本周的竞品价格数据，生成对比表推送飞书”，它会自动爬数据、做表格、发消息，全程不用你动手。

它的架构分四层：

最上层是通道层，支持 50 多种通讯平台，包括微信、飞书、钉钉、Telegram、Discord 等等。

第二层是网关，负责消息路由和状态管理。

第三层是大模型层，支持 25 种以上的模型提供商，包括 Claude、GPT、DeepSeek、通义千问、Kimi 等等。

第四层是技能工具箱，内置 75 种以上的原生工具，包括 Shell 执行、文件操作、浏览器自动化、Canvas 控制、语音合成等等。

OpenClaw 还内置了沙箱执行环境，所有工具调用都跑在隔离的 Docker 容器里，避免恶意代码影响系统。

它的技能系统 ClawHub 社区已经有 5700 多种现成技能可以一键安装，覆盖办公、开发、数据处理各种场景。

核心区别在哪里？

说了这么多，到底怎么选？我帮你整理了几个关键区别。

学习能力的差异。

Hermes Agent 的技能是自动生成的。你完成一个复杂任务，它自动把解决方案提炼成技能，下次直接调用。而且这个技能还会自己优化自己。

OpenClaw 的技能需要手动配置，或者从社区下载。它本身工具很强大，但技能进化依赖你或者社区的维护。

如果你希望 Agent 自动学习你的习惯和偏好，Hermes Agent 更适合你。如果你喜欢自己掌控一切、配置一切，OpenClaw 更对你的胃口。

架构设计的差异。

Hermes Agent 强调”闭环学习”，整个系统都是围绕”让 Agent 越用越聪明”设计的。它的记忆系统、技能系统、进化引擎是三位一体的。

OpenClaw 强调”执行能力”，它的目标是让 AI 能真正操控你的电脑。它有沙箱隔离、有 75 种工具、有 5700 多种社区技能，工具链非常完整。

安全设计的差异。

Hermes Agent 有专门的安全团队维护，零 CVE 记录，企业级安全保障。

OpenClaw 因为开放性强，安全风险相对高一些。有用户报告过 Prompt 注入的实际损害案例。它需要用户自己做好安全加固。

社区生态的差异。

OpenClaw 的社区更成熟，GitHub Stars 高达 31.5 万，腾讯、阿里这些大厂都在拥抱这个生态。

Hermes Agent 虽然新，但背后是 Nous Research，有完整的学术团队支持，GEPA 这些技术是有科研背书的。

该选哪个？

说了这么多，你可能还是有点懵。我给你几个具体的使用场景，对号入座就行。

选 Hermes Agent 的情况：

你是那种希望”设置一次、长期使用”的人。你希望 AI 自动记住你的偏好、自动学习你的习惯、自动优化自己的能力。你需要的是那种”用久了就像另一个自己”的工具。

比如你是个人开发者，想要一个长期在线的”第二大脑”，帮你管理项目上下文、知识库、个人待办。

选 OpenClaw 的情况：

你更喜欢自己掌控配置，喜欢折腾各种技能和插件。你的工作流需要强大的浏览器自动化、文件批处理、系统命令执行。你希望 AI 能真正操控你的电脑，完成端到端的任务。

比如你是运营人员，需要每天定时抓取竞品数据、自动生成报表、推送消息到各种群。

两个都用的情况：

其实不矛盾。OpenClaw 负责执行，Hermes Agent 负责学习。你可以让 OpenClaw 处理具体的任务，让 Hermes Agent 记住你的习惯和偏好。

OpenClaw 官方也注意到了这一点，他们最近加了 hermes claw migrate 命令，方便从 OpenClaw 迁移到 Hermes Agent。

最后说几句

研究了这两个框架，我最大的感受是：AI Agent 正在从”会说话”进化到”会干活”，从”健忘症”进化到”持久记忆”。

Hermes Agent 代表了一个方向：让 AI 自动学习、自动进化。你用它越久，它越懂你，能力也越强。

OpenClaw 代表另一个方向：让 AI 真正操控你的数字世界。它不一定要学，但它什么都能干。

哪个方向更对？老实说，现在还看不出答案。两条路都在快速迭代，都在解决真实的问题。

你可以先试试 Hermes Agent，感受一下”越用越聪明”是什么体验。如果你发现你更需要的是执行能力，再切换到 OpenClaw 也完全来得及。

反正都是开源的，都免费，都支持中文文档。

上手门槛都不高，关键是先动起来。

以上内容基于 2026 年 4 月的最新产品信息撰写。如有疏漏，欢迎指正。