OpenClaw和Hermes,通过五组真实测试数据告诉你谁更好用
《国语》里说：”和实生物，同则不继。”万物之道，在于异中求和、和中寓争，乃能生生不息；若尽归一同，则流转既息，化机亦穷。也就是说，事物的发展贵在差异中求生机、于多元中激发活力；若完全相同，则变化无由而起，发展也将止于此。而Hermes的出现，正是为OpenClaw注入新机，求同存异，使AI Agent生生不息。
Hermes，中文名叫爱马仕，很多人说它要取代OpenClaw，到底谁更强？我在同一个环境里把两个都装上了，做了5组实验，从响应速度、token消耗、安全性、稳定性、输出质量这几个方面，做个对比。看完你就能清楚：到底是继续“养虾”，还是改“养马”。
为了使测试结果尽可能少受干扰，所有实验都在同一台电脑、同一个环境下进行，安装了相同的Skills和工具，底层调用的是同一个大模型。
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Hermes：Hermes Agent v0.8.0 (2026.4.8）
第一个测试任务为了对比两个Agent谁查找信息更快、条理更清晰、输出格式更友好。
任务描述：“帮我调研OpenClaw和Hermes的核心差异，输出一张对比表，并给出适合个人用户、开发者、企业自动化场景的推荐。”
Hermes人工干预较多，说明它在调用工具时更加谨慎，每一步都需要人工授权，而OpenClaw在耗时和成本方面的优势更加明显。
第二个测试任务为了对比两个Agent的联网检索能力、商品信息抓取与对比能力。
“请打开电商网站，帮我找3家正在销售Mac mini的商家，对比价格、配置、发货/售后信息，并给出推荐购买顺序。”
在多步骤网页任务中，二者都可以成功检索电商的商品，推荐价格，但是OpenClaw的界面以表格形式呈现，可视化程度更高，但它存在一个小缺陷，混淆了人民币￥和美元符号$。
第三个测试任务为了对比两个Agent的代码生成能力、逻辑完整性以及实际可运行性。
“请生成一个可运行的Python贪吃蛇小游戏，并实际运行/测试核心逻辑，确认程序没有语法错误和主要功能bug。”
二者都可以成功生成贪食蛇游戏的代码，并可以运行，但OpenClaw生成的程序需要安装依赖库，所以无法直接运行，在安装依赖库以后，运行界面比Hermes更漂亮.
第四个测试任务为了对比两个Agent的长文档阅读能力、信息提取与结构化总结能力。
文档位置：/home/ws/文档/the-little-book-of-deep-learning.pdf
在对超长文本的处理任务中，OpenClaw暴露了短板，两次卡住，任务并没有结束，且没有任何提示自动结束了，在人工追问下继续执行任务，而Hermes表现很稳定。
第五个测试任务为了对比两个Agent的项目拆解能力、任务规划能力以及交付落地的可行性。
“我要做一个AI客服MVP，目标是一周内上线。请拆解需求、技术方案、任务排期、风险和验收标准。”
OpenClaw可以自动执行，而Hermes处处需要人工授权，但这也体现了其谨慎和安全性。在token成本上，虽然Hermes宣称对优化了上下文，但是实测显示还是OpenClaw更省钱。执行效率上，除了长文本分析，其他任务上依然是OpenClaw更快。输出结果的可视化程度，OpenClaw擅长以表格结构化显示。但在长文档分析和复杂推理上，OpenClaw干着干着睡着了，两次自动停止了任务，在我强制唤醒之下，才继续执行任务。简单说，日常任务选OpenClaw，长文本有性能壁垒的选Hermes。
夜雨聆风
