01 开场：一个让你焦虑的真相

最近AI圈有个段子火了：

“龙虾还没养明白，周围的人又开始’养马’了。”

这里的”龙虾”是OpenClaw，而”马”是Hermes。

2026年才过完第一季度，AI Agent圈就卷出了新花样。两个都是开源的个人AI智能体，都号称要当你的”数字员工”，但画风完全不一样。

今天我们就来好好聊聊，这俩到底有什么区别，你该关注哪个。

02 它们到底是什么？

OpenClaw：你的”数字员工”

由PSPDFKit创始人Peter Steinberger主导开发，定位很清晰——帮你干活。

你跟它说”帮我整理一下今天的会议纪要”，它真的会去整理。不是给你一段文字，而是完成任务闭环。

核心能力：

• • 主动执行任务，不用一直盯着
• • 系统级权限，能操作文件、管理进程、控制应用
• • 本地化部署，数据不出内网
• • 犯错后会自己分析原因，然后重新尝试

简单说：OpenClaw是一个高度可编排的工具集合，你可以理解为一套能听懂人话的自动化流水线。

Hermes：会”自我进化”的智能体

由Nous Research团队于2026年2月25日推出，画风就完全不一样了。

如果说OpenClaw是工具，那Hermes更像个会成长的学生。

它的核心理念是：每完成一次任务，它会从执行过程中自动总结并生成新的技能。下次遇到类似问题，直接调用这些经验，而且还能持续迭代优化。

“实话实说，目前使用下来还没有太明显的感受到它很智能。”

03 架构上的本质差异

这两个产品的架构思路，折射出AI Agent发展的两条路线。

OpenClaw：静态调用架构

用户下达任务 → 解析意图 → 调用预设Skill/工具 → 执行 → 反馈

在这个体系里：

• • 学习本质上依赖用户参与
• • Skill（技能）需要人为构建
• • 记忆的整理与压缩，也需要人为干预
• • 系统更像一个高度可编排的工具箱

Hermes：可写运行时架构

用户下达任务 → 自主规划 → 执行过程中自动生成/优化技能 → 沉淀经验 → 持续迭代

关键在于Writable Runtime（可写运行时）：

• • 任务执行过程中，可以自动生成、优化、存储新的技能代码
• • 通过”技能蒸馏”机制，把任务经验沉淀为可复用的技能文件
• • 换句话说：Agent不是在执行预设指令，而是在自己编写自己的能力

04 记忆机制的路线之争

这是两者最核心的差异之一。

OpenClaw：全量记录式

对话上下文 → 全部存储 → 向量检索 → 调用

优点：信息完整、可追溯
问题：使用越久，记忆规模越膨胀，数据噪声越多，Token消耗越高

Hermes：选择性记忆

对话 → 高频触发回顾机制 → 分析提炼 → 只写入值得保留的信息

更复杂的后端对历史对话进行抽象，提取用户偏好、行为模式等高层级信息。

理论上，可以大幅提升调用效率，长期使用反而更省Token。

但实际体验中，有用户反馈：它有时候”太自作聪明”了，不管什么事都生成一堆技能，冗余严重。

05 它们有什么共同点？

1. 1. 都是开源项目：代码公开，可以本地部署
2. 2. 都面向个人AI助理场景：不只是聊天，要帮人干活
3. 3. 都强调长期记忆：不是单轮问答，而是持续交互
4. 4. 都还处于早期阶段：成熟度有待提升
5. 5. 都有使用门槛：需要一定的技术背景才能玩转

06 核心差异一览

07 到底该关注哪个？

说实话，两个都还没到”好用”的阶段。

如果你非要选：

选OpenClaw：

• • 你需要一个稳定可编排的工具链
• • 你愿意花时间手动构建和优化Skill
• • 你更看重”确定性”，不希望AI自作主张

选Hermes：

• • 你想体验”会自我进化”的AI
• • 你对新技术有好奇心，愿意接受不完美
• • 你相信这是未来方向，想提前布局

如果你连”龙虾”都还没养明白，”马”其实可以先放一放。

08 写在最后

OpenClaw和Hermes，代表的其实是AI Agent发展的两条路：

• • OpenClaw更像是在打造一套精密的工具链，人是主导，AI是执行者
• • Hermes更像是在培养一个会自学的徒弟，AI自己总结经验，自我迭代

哪个方向会走得更远？现在还不好说。

但有一点是确定的：方向先进和产品成熟之间，隔着十万八千行代码和无数个坑。

对于普通用户，与其追新，不如先想清楚自己要解决什么问题。

工具永远在变，需求才是根本。

你觉得AI Agent的未来是”工具化”还是”进化型”？欢迎留言聊聊。