OpenClaw vs Hermes:金融分析谁更强?

QVeris · 产品更新

过去一年，AI Agent 圈子里最火的词大概就是”养虾”了。

凭借着对多平台、多账号极其强悍的整合能力，OpenClaw（龙虾）成了很多开发者的首选。那时候大家追求的是”规模”，怎么让几百个 Agent 同时在不同平台高效运转，就像在经营一个巨大的龙虾养殖场。

但随着大家玩得越来越深，一个问题开始显现：龙虾虽然数量多、覆盖广，但它们更像是一群听话的”执行机器”，一旦遇到预设之外的复杂任务，就显得有些死板。

正是在这种环境下，Hermes 出现了。它没有去卷平台的覆盖度，而是走了一条截然不同的路——它不像是一只被养在池子里的龙虾，而更像一个能自我学习的”数字大脑”。

这种从”追求规模”到”追求进化”的视角切换，让很多原本在”养虾”的开发者开始重新思考：我们真正需要的，究竟是一个庞大的执行矩阵，还是一个能陪自己共同成长的智能体？

这种视角的切换，本质上反映了 AI Agent 在实现路径上的两种不同取向。为了更清晰地分析这两者的差异，我们需要将关注点从比喻回归到具体的产品特性与技术逻辑上。

(注：以下的所有内容均来源于日常工作中的体验和观察。我们在飞书内测群里部署了几个 OpenClaw 与 Hermes，在此基础上接入了我们的产品 QVeris，查询金融场景下的数据是它的专长，欢迎大家进群体验！😄)

01先聊聊 OpenClaw

1. 技术拆解：它是怎么运转的？

照常理来说这里我应该详细介绍一下 OpenClaw 的框架、技术栈等等，但是相信大家都了解得大差不差了，这里就不再展开。

2. 实际使用体验

优点（爽点）：

·极致的效率感：这种快感来自于一种”指令即结果”的丝滑。比如你给它一个需求：帮我分析一下 [某个项目/股票]…，Bot 会立刻触发预设的 Skill 链条，在一切顺利的情况下，10 秒内就能给你一个质量相当满意的回答。

·强大的生态环境：当你看着一个指令在 X、飞书 等多个平台同步铺开，几十个 Agent 同时地按照你的意志在运转时，那种掌控感是巨大的。它把繁琐的平台适配全部屏蔽掉了，让我感觉自己不再是一个在写代码的开发者，而是一个在指挥军队的将军。

缺点（痛点）：

·面对复杂任务的死板：但这种快感在遇到非预设场景时会瞬间崩塌。有一次用户在对话中突然提出了一个逻辑陷阱，我的 Bot 依然在死板地执行 SOP，给出了一个极其礼貌但毫无灵魂的模板化回复。那一刻我突然意识到，这些龙虾虽然多，但它们只是在走流程，缺乏真正的灵魂。他们不会主动的去展开更深层次的挖掘。

我们来看一个更加具体的对比案例：

当同时让它们执行”查询流通市值最小的 20 只 A 股”这个任务时。

OpenClaw

Hermes

OpenClaw 的执行逻辑：基于”工具检索与服务响应”

路径：需求 → 匹配现有工具/知识 → 给出最接近的方案 → 结果

执行过程分析：

·识别局限：OpenClaw 首先判断自己的”工具箱”里有没有直接能实现”全市场市值排序”的功能。它诚实地告知用户：没有直接的功能。

·寻找替代方案：它没有尝试去”创造”一个工具，而是试图通过检索公开数据或引导用户缩小范围（询问板块/行业）来解决问题。

·结果呈现：它最终提供的是一份历史参考数据。这意味着它是在数据库或网页中找到了一个已经存在的、接近的答案，然后将其呈现给用户。

·特质：它像一个经验丰富的前台接待。他知道公司有哪些现成的资料，如果没有，他会告诉你他能帮你找什么，或者建议你换个问法。

Hermes 的执行逻辑：基于”主规划与动态编程”

路径：目标 → 拆解步骤 → 编写代码 → 调用环境 → 处理数据 → 结果

执行过程分析（看左图的 Terminal 日志）：

·自主探索：Hermes 没有说”我没有这个功能”，而是直接打开了终端（Terminal）。

·动态编程：它在后台实时执行了一套复杂的组合拳：

  – qveris discover：先去探索相关的数据接口。

  – execute_code：直接写 Python 代码来解析 JSON 返回的数据。

  – read_file：将抓取到的数据写入临时 CSV 文件。

  – subprocess：通过子进程进一步处理和筛选数据。

·闭环解决：它通过写代码 → 运行 → 读文件 → 过滤这一套完整的开发者流程，现场为用户”造”了一个工具。

·特质：它像一个全栈工程师。他不在乎有没有现成的资料，他直接通过写代码、调接口、算数据，现场把答案给算出来。

02再来看看 Hermes

前面我们说 OpenClaw 的技术逻辑大家已经比较熟悉了，这里就不多赘述。但 Hermes 走的是一条完全不同的路，它不仅是一个挂载了各种 API 的脚本，更是一个拥有”手脚”和”记忆”的系统。既然前面没有详细讲，那我们就在这里把 Hermes 彻底拆解一下。

1. 技术拆解：它是怎么运转的？

如果说 OpenClaw 是一套极其精密的”路由分发器”，那 Hermes 就是一个真正的”沙盒大脑”。它的运转逻辑可以概括为以下三个核心机制：

ReAct（推理+行动）的动态闭环

普通的 Bot 是”接收问题 → 输出文本”。而 Hermes 采用的是 Thought（思考） -> Action（行动） -> Observation（观察） -> Final Answer（最终回答） 的循环执行流。它不会急于给出最终答案，而是先在脑子里盘算：”要完成这个任务，我第一步该干嘛？”

原生环境的代码级执行力（Dynamic Tool Use）

这是它最硬核的地方。Hermes 并不依赖于开发者提前给它写好几百个特定的 API（比如”查询股票 API”、”查询天气 API”）。它直接掌握了终端控制权（Terminal）和代码执行能力（Code Execution）。只要给它一个基础的数据源（比如我们提供的 qveris cli），它就能像一个真实的程序员一样，在后台自己写一段 Python 代码去拉取数据，跑个脚本生成 CSV，然后再自己读取这个 CSV 进行清洗和过滤。

技能沉淀与长期记忆（Skill & Memory）

这是它被称为”进化型智能体”的关键。当 Hermes 经过反复尝试（写代码、报错、修改、再运行），最终成功解决了一个复杂问题后，它可以将这套成功的操作流固化为一个”Skill（技能）”存入长期记忆。下次遇到类似问题，它不需要再从零开始摸索，而是直接调用成熟的经验。

2. 实际使用体验

在深度的使用和测试中，Hermes 给我们带来的体验是极其矛盾的：它既有让你拍案叫绝的惊艳时刻，也有让你抓狂的翻车瞬间。

优点（爽点）：

·惊人的自适应能力：它的临场应变极度震撼。有次我给了一个模糊且没有 SOP 的任务：”查一下昨天系统为什么突然卡了一下？”它像个老网管一样，自己写代码去扒底层的运行日志。在一大堆密密麻麻的记录里，硬是揪出了一行写得极差、导致通道塞车的”查询指令”，甚至还顺手写好了修改代码的建议。整个过程完全靠自己推理摸索。

·可见的成长感：养 Hermes 真的有一种”带徒弟”的感觉。它不是一条只有 7 秒记忆的金鱼。当你纠正了它代码里的某个错误，或者引导它跑通了一个极度复杂的金融数据分析流程后，它会记住。过几天你再让它做同样的事情，你会发现它直接跳过了之前的试错环节，行云流水地把数据拍在你面前。这种随着使用时长增加，Agent 越来越懂你、越来越顺手的养成快感，是纯流程化 Agent 无法提供的。

缺点（痛点）：

·昂贵的资源与响应成本：

这种聪明是有代价的。因为经历了一个复杂的 ReAct 循环，用户看似问了一个问题，它在后台可能已经偷偷调用了 5~10 次大模型（思考 → 写代码 → 发现报错 → 分析报错 → 修正代码 → 得出结果）。这导致它的响应速度通常在 1 分钟甚至更久（对比 OpenClaw 的 10 秒出结果简直是龟速），而且对 Token 的消耗非常惊人。它是一个吞噬算力和时间的猛兽。

·缺乏的生态基建：

相比于 OpenClaw 可以一键无缝分发到 飞书、X（推特）、Discord 等几十个平台，Hermes 目前更像是一个只能在你本地终端或自建服务器里运转的”极客玩具”。它缺乏开箱即用的外部生态支持，如果你想让它像 OpenClaw 那样在微信或飞书里和别人流畅交互，你需要自己去写大量的对接和桥接代码。

03核心差异对比

04该怎么选？

经过上面的分析，两者的取舍其实已经很清晰了：

选择 OpenClaw，如果你：

·需要快速覆盖多个平台（飞书、X、Discord、微信等）

·任务相对标准化，有明确的 SOP 可以预设

·追求极致的响应速度和稳定性

·希望低代码/无代码方式快速部署

选择 Hermes，如果你：

·面对的任务复杂多变，难以用预设规则覆盖

·愿意投入时间”培养”一个越用越顺手的智能体

·有技术能力处理对接和桥接代码

·能接受较慢的响应速度和较高的算力成本

两者能否结合？

完全可以。一个理想的架构或许是：用 OpenClaw 做”前台”，负责多平台接入、用户交互、快速响应标准化请求；用 Hermes 做”后台大脑”，专门处理那些需要深度思考、动态编程的复杂任务。当 OpenClaw 遇到搞不定的问题时，把任务丢给 Hermes，然后把结果带回给用户。

OpenClaw 让你高效地掌控现在，Hermes 让你智能地探索未知。选择哪一个，取决于你当下最迫切的需求是什么。

关于 QVeris AI

QVeris AI 聚焦于 Agent 时代的行动基础设施层，致力于构建 AI 可理解、可调用的”能力互联网”。

QVeris 当前定位：面向智能体的搜索和行动引擎，让智能体能够通过语义搜索发现并一键调用 10,000+ 真实且已验证的工具。

产品矩阵：

QVeris CLI — 终端中的万能 API 入口

QVeris MCP Server — IDE 智能体的工具网关

QVerisBot — 基于 OpenClaw 的生产级 AI 助手

QVeris REST API — 标准 HTTP 接口，适配任何语言和平台

官网：https://qveris.ai

GitHub：https://github.com/QVerisAI/QVerisAI

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