虾看虾说 · 2026年4月

AI Agent 三国杀：有人帮你省脑子，有人帮你长脑子，有人帮你管钱袋子

2026年才过完四个月，AI Agent赛道已经打完第一轮淘汰赛。

最早大家比的是”谁接的平台多”——能连微信的看不起只连Telegram的，能跑Shell的看不起只能聊天的。后来比”谁的Skill多”——OpenClaw靠着一万多个第三方集成把自己拱到了36万星。现在，比的是第三件事：谁更适合普通人长期用。

这一轮上场的主角有三个：OpenClaw、Hermes、Mercury。它们分别代表了三种完全不同的解题思路。

一句话定位

OpenClaw 是第三方集成最丰富的万能工具箱，适合愿意折腾、想要一站式解决所有问题的人。

Hermes 是会自动进化的学习机器，适合愿意花时间调教、享受”AI跟我一起成长”的人。

Mercury 是把钱和安全放在第一位的稳健派，适合不想折腾、只想找个稳定工具用的人。

选哪个没有标准答案，但有个简单公式：先问自己，你用AI助手最怕什么。

OpenClaw：36万星背后的老牌玩家

OpenClaw是这波AI Agent浪潮里最早出圈的那个。它起源于2025年11月一个叫”Clawdbot”的周末小项目，三个月后撞上Moltbook热潮直接起飞，今年3月GitHub星标数超过React，成为有史以来星标最多的非聚合型软件项目。

36万星是什么概念？React当年攒了10年才到20万，OpenClaw只用了60天。

它最大的底气是第三方集成丰富。截至今年4月，ClawHub上已经有44000多个社区Skill，其中65%以上是在包装MCP服务器（就是那种让AI能调用各种外部工具的接口标准）。你想要的、不想要的集成，基本都能找到现成的包。

内存机制走的是简单透明路线。所有记忆存在markdown文件里，没有向量数据库，没有 embedding 检索，纯文本可读写可追溯。MEMORY.md 放长期记忆，每天自动生成一个日志文件 YYYY-MM-DD.md 记当天发生的事。这种设计对技术人员很友好——你可以直接用grep搜，可以用任何编辑器改。但对普通用户来说，”我的AI记住了什么”这件事不够直观。

上手门槛也相对高一些。Node.js 24依赖、端口配置、Skill编写格式……第一次配置大概要花15分钟到半小时，中间卡住了只能自己查文档。

OpenClaw适合愿意投入时间搭建系统、对”一站式”有需求、喜欢自己掌控配置细节的人。

Hermes：越用越懂你的进化型助手

Hermes是今年增速最快的开源Agent框架，上线八周就破了10万星。背后的团队是Nous Research，核心叙事只有一句话：Agent that grows with you。

它最特别的地方是会自动生成Skill。你让它完成一个任务，它做完之后会自己复盘：哪一步是通用的、下次遇到同类问题能不能直接调用？然后它会把可复用的部分抽象成一个新的Skill文件，存进你的本地库里。下次你再遇到类似的事，它直接调取，不需要重新来一遍。

这个能力有正经学术支撑。Nous Research发了篇论文讲他们怎么用DSPy和GEPA做进化优化，这套方法拿了ICLR 2026 Oral。

记忆系统也走得是AI自主路线。不同于OpenClaw的纯文本文件，Hermes会自己判断什么值得记住、什么可以淡化。它用FTS5做全会话搜索，配合Honcho dialectic user modeling——翻译成人话就是：它不只是记流水账，它在持续构建”你是什么样的人”的用户画像，用得越久判断越准。

不过硬币有两面。AI自主判断意味着你不能100%控制它记住了什么。它的自主性在某些场景下是优势，在需要精确可控的环境里反而是风险。

Hermes适合愿意投入时间培养、做事风格偏创意或深度项目、享受”AI跟着我一起成长”体验的人。

Mercury：预算敏感者的稳妥选择

Mercury是三款里最年轻的一个，来自Cosmic Stack团队，GitHub星标目前在一千出头，用户基数还小，但产品思路非常清晰。

它的核心卖点是三句话：Ask before it acts（先问再干）、钱包我帮你管、安全底线不动摇。

先说安全机制。它内置了Shell命令黑名单，sudo、rm -rf / 这类危险操作直接拦截。文件夹权限可以精确到目录粒度。所有外部操作都要进一个Pending Approval队列，你想让它执行就点同意，不想就拒绝。这是三款里唯一把”权限审批”做成内置功能而不是靠配置的。

再说Token预算控制。这是它最独特的功能，没有之一。你可以设置每日Token消耗上限，跑到70%会自动精简上下文帮你省着点用，跑到100%直接停止调用——不会超支。Hermes和OpenClaw都没有这个机制，用着用着发现月底账单爆了是常态。

它还有个叫”第二大脑”的记忆系统，基于SQLite加FTS5全文搜索，分了10类记忆类型（身份、偏好、目标、计划、习惯等等），每条记忆带置信度标注，会自动做冲突检测和定期巩固。注入进上下文的都是高关联内容，Token效率高。

人格驱动走的是纯文本文件路线：soul.md、persona.md、taste.md、heartbeat.md——全部本地、全部可手动改，你对AI的”灵魂”有完整掌控权。

生态是它目前的短板。31个内置工具，和OpenClaw的44000+比起来，差距还很明显。

Mercury适合不想折腾、预算敏感、追求稳定、或者对数据安全有强需求（商家账号、自由职业者）的普通用户。

三个维度看清差异

 

   
 

记忆机制完全不同。 OpenClaw是纯文本文件，你写什么它记什么。Hermes是AI自主判断，帮你筛选和提炼。Mercury是结构化存储，你告诉它分类，它帮你管理。

安全策略走向两个极端。 Mercury的”Ask before it acts”把主动权100%留在用户手里。Hermes的自主进化偶尔会产生不可预测行为。OpenClaw靠配置，配置对了安全，配置错了风险自担。

成本控制只有Mercury在做。 Token预算硬限制是Mercury独有的功能。对普通用户来说，”AI帮我干活花了多少钱”这件事，Mercury是唯一认真对待的。

普通人选型指南

最后给个实操建议。

但最重要的一件事是：先跑起来。 三款工具的安装都只需要一条命令，先分别用一周，你自然会知道自己适应哪一种。这比看一百篇对比文章都有用。