如果说 2023 年大家还在问“AI 能不能替我写东西”，
那么到 2026 年，真正值得关注的问题已经变成：
AI 能不能长期记住我、理解我的工作流，并主动接入我的工具和设备？

最近，两个开源 AI Agent 项目很值得放在一起看：Hermes Agent 和 OpenClaw。

它们都不是传统意义上的聊天机器人，也不是简单套壳大模型。
它们更接近一个新物种：长期运行、会调用工具、能接入消息平台、能积累记忆的个人 AI 操作系统雏形。

但如果细看，两者的方向并不一样。

一句话概括：

Hermes 更像“会自我成长的 Agent 内核”；OpenClaw 更像“把 Agent 接到所有入口的本地网关”。

一、先说共同点：它们都想做“真正可用的 AI Agent”

Hermes 和 OpenClaw 的底层目标高度相似。

它们都不是让你打开一个网页，然后输入一句 prompt。
它们想解决的是更复杂的问题：

• AI 如何长期记住用户偏好？
• AI 如何跨会话保留上下文？
• AI 如何调用工具、执行任务？
• AI 如何接入 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal 等消息渠道？
• AI 如何从一次次任务中沉淀技能？
• AI 如何从“聊天助手”变成“工作流执行者”？

所以，它们的核心模块非常接近：

也就是说，它们不是“聊天框”的竞争，而是“Agent 基础设施”的竞争。

二、最大不同：Hermes 重“成长”，OpenClaw 重“连接”

如果只看功能清单，两个项目会显得很像。

但如果看产品气质，差异很明显。

Hermes：重点是让 Agent 变得越来越懂你

Hermes Agent 的关键词是：

记忆、技能、自我改进、模型无锁定、长期学习。

它更像一个 Agent runtime。

你可以理解为：
Hermes 希望 AI 不只是完成一次任务，而是能在一次次任务中形成经验。

比如：

• 你经常让它写招商方案，它会逐步记住你的表达偏好；
• 你经常让它处理某类文件，它可以沉淀成技能；
• 你经常用某个模型或工具链，它可以围绕你的工作方式稳定运行；
• 你希望换模型供应商，它也不把你锁死在单一模型里。

所以，Hermes 的核心卖点不是“入口多”，而是：

这个 Agent 会积累，会学习，会逐步形成属于你的工作方式。

OpenClaw：重点是让 Agent 出现在所有地方

OpenClaw 的关键词是：

local-first、多渠道网关、多 Agent 路由、设备连接、消息入口。

它更像一个 AI Gateway。

你可以理解为：
OpenClaw 不是只关心 Agent 本身聪不聪明，而是关心你能不能从任何地方唤起它。

比如：

• 你在 Telegram 上找它；
• 你在 Slack 里让它处理工作；
• 你从手机、桌面或本地节点触发它；
• 你把不同消息渠道接入同一个长期运行的 Gateway；
• 你让不同 Agent 分别处理不同类型的任务。

所以，OpenClaw 的核心卖点不是“Agent 会不会自我成长”，而是：

Agent 能被任何渠道唤起，并被网关路由到正确的会话、工具和设备。

三、架构差异：一个像“大脑”，一个像“神经网络”

可以用一个更形象的比喻：

Hermes 更像 Agent 的大脑；OpenClaw 更像 Agent 的神经网络。

Hermes 的架构核心是 AIAgent 服务。
它围绕 agent loop、skills、memory、tools、profiles、CLI、API server 等能力展开。

也就是说，Hermes 的问题意识是：

如何让一个 Agent 更聪明、更稳定、更懂用户？

OpenClaw 的架构核心是长期运行的 Gateway。
它把 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage、WebChat 等入口统一接进来，再通过会话和 agent 路由进行分发。

OpenClaw 的问题意识是：

如何让不同入口、不同设备、不同 Agent 统一协作？

这就是二者最本质的分野。

四、记忆系统：Hermes 更克制，OpenClaw 更本地化

AI Agent 能不能长期可用，关键看记忆。

Hermes 的记忆：更像“精简档案”

Hermes 默认采用一种更可控的记忆方式。

它会通过类似 MEMORY.md、USER.md 的方式，把重要信息整理后注入系统上下文。

这种方式的优点是：

• 结构清晰；
• 便于查看；
• 便于管理；
• 不容易无限膨胀；
• 更适合长期维护。

它更像一份经过筛选的个人档案，而不是把所有历史记录都塞进模型。

OpenClaw 的记忆：更像“本地知识库”

OpenClaw 默认使用 per-agent SQLite 索引，并支持 memory search、promote、dreaming 等机制。

这意味着它更强调：

• 本地保存；
• 可搜索；
• 后台整理；
• 从短期信息提升为长期记忆。

OpenClaw 的记忆方式更像一个本地化的 Agent 知识库。

简单说：

Hermes 的记忆更像“精选笔记”；OpenClaw 的记忆更像“本地档案库”。

五、技能系统：Hermes 更像技能市场，OpenClaw 更像工作区能力

Hermes 官方展示了大量 skills，包括 built-in、optional 和 community skills。
这让它看起来更像一个 Agent 技能市场。

它的优势是：

• 技能数量清晰；
• 分类明确；
• 容易扩展；
• 更容易形成生态感。

OpenClaw 的 skills 更贴近本地 workspace、project、personal、managed/local、bundled 等加载方式。

它的优势是：

• 更适合本地项目；
• 更贴近用户自己的工作目录；
• 更适合个人长期配置；
• 更符合 local-first 的产品方向。

所以，技能系统上可以这样理解：

Hermes 更像“给 Agent 装插件”；OpenClaw 更像“让 Agent 读取你的工作区能力”。

六、安全边界：能力越强，风险越大

这类 AI Agent 项目有一个共同问题：

一旦 Agent 能在本地执行命令、读写文件、调用工具，它就不再只是聊天助手，而是具备真实操作能力的自动化系统。

这也是 Hermes 和 OpenClaw 都必须面对的安全问题。

Hermes 提供 local、Docker、远程 sandbox 等不同 backend。
本地模式下，Agent 可能拥有用户账户级别的文件访问能力，因此需要通过 approval、容器或云沙箱来降低风险。

OpenClaw 也明确强调，main session 默认工具可能在宿主机运行。
如果你在高权限环境中运行它，就必须认真考虑 sandbox、Docker、SSH、OpenShell 等隔离方式。

换句话说：

Agent 越能干，越不能随便放权。

如果只是测试，可以本地跑。
如果要接入真实工作流，尤其涉及文件、代码、服务器、账号、客户资料，就必须配置隔离和审批机制。

七、到底该选谁？

可以直接按场景判断。

更适合 Hermes 的人

如果你关注的是：

• 让 AI 长期理解你的工作方式；
• 希望 Agent 能持续学习；
• 希望沉淀技能；
• 希望自由切换模型；
• 希望用 CLI/TUI/API 深度使用；
• 希望把它当作一个可扩展 Agent runtime；

那么 Hermes 更合适。

它适合做一个“越来越懂你的 AI 工作伙伴”。

更适合 OpenClaw 的人

如果你关注的是：

• 多消息渠道接入；
• 手机、桌面、本地节点联动；
• 不同 Agent 分工协作；
• 从 Telegram、Slack、Discord、WhatsApp 等入口随时唤起；
• local-first 的个人 AI 网关；
• 把 Agent 嵌入日常沟通和设备环境；

那么 OpenClaw 更合适。

它适合做一个“无处不在的 AI 控制台”。

八、真正的趋势：AI Agent 正在从“工具”变成“基础设施”

Hermes 和 OpenClaw 的差异，其实代表了 AI Agent 的两条发展路线。

一条路线是：

把 Agent 做深。
让它更懂用户、更会学习、更会积累技能。

这是 Hermes 的方向。

另一条路线是：

把 Agent 做广。
让它接入更多渠道、更多设备、更多场景。

这是 OpenClaw 的方向。

前者解决“大脑问题”。
后者解决“入口问题”。

但长期看，这两件事可能都会成为标配。

未来真正强大的个人 AI 系统，应该既能像 Hermes 一样长期学习，也能像 OpenClaw 一样无处不在。

九、最后总结

如果只用一句话总结：

Hermes 解决的是“Agent 如何成长”；OpenClaw 解决的是“Agent 如何连接世界”。

再压缩一点：

• Hermes：重 agent 内核、记忆、技能、自我改进；
• OpenClaw：重本地网关、多渠道、多设备、多 agent 路由；
• Hermes 更像大脑；
• OpenClaw 更像神经网络；
• 二者共同指向一个趋势：AI Agent 正在从聊天产品，变成个人和组织的自动化基础设施。

今天的 AI Agent，还处在早期。
但方向已经很清楚：

下一代 AI 产品，不会只是一个聊天框。
它会记住你，理解你的工具，进入你的工作流，并在你需要的时候，从任何地方出现。