OpenClaw 与 Hermes 同机部署指南 – 开发者实战手记

在上一篇博客[1]中，我在 Amazon EC2 上部署了 OpenClaw。这次更进一步：在同一台 EC2 上安装 Hermes Agent[2]，让两个 AI Agent 同时运行，各自连接不同的微信账号，共享同一个 Amazon Bedrock[3] 后端。本文记录了完整过程，包括安装、配置微信、以及踩过的几个坑。

为什么要在一台机器上跑两个 Agent？

OpenClaw 和 Hermes Agent 是两个不同风格的开源 AI Agent 项目：

• OpenClaw
  
  [4] —— Node.js 实现，20+ 消息平台支持，插件体系，侧重”私人助手”体验
• Hermes Agent
  
  [2] —— Python 实现，由 Nous Research 开发，侧重 CLI 交互、技能系统和自主任务执行

两者都支持 Amazon Bedrock，都支持微信。我想在同一台 EC2 上同时跑起来，用不同的微信账号分别和它们对话，对比一下实际体验。

起点：已有的 OpenClaw 部署

上一篇博客的成果：

• EC2 实例运行在 ap-southeast-2（悉尼）
• OpenClaw Gateway 通过 systemd 用户服务运行
• 微信已通过 openclaw-weixin 插件连通
• 模型：au.anthropic.claude-opus-4-6-v1（Claude Opus 4.6 via Bedrock）

第一步：升级实例

原来的 t4g.large（2 vCPU, 8GB RAM）跑一个 Agent 没问题，但两个同时跑会比较紧张。我把实例升级到了 t4g.xlarge，EBS 也从 50GB 扩展到 100GB：

升级前后对比：

• 实例类型：t4g.large (2 vCPU, 8GB) → t4g.xlarge (4 vCPU, 16GB)
• EBS：50GB gp3 → 100GB gp3

升级方式：在 EC2 控制台停止实例 → Change Instance Type → 启动。EBS 扩展可以在线操作，无需停机。

第二步：安装 Hermes Agent

通过 SSM 连接到 EC2：

aws ssm start-session --target <instance-id> --region ap-southeast-2sudo su - ubuntu

克隆仓库并运行安装脚本：

mkdir -p ~/.hermescd ~/.hermesgit clone https://github.com/nousresearch/hermes-agent.gitcd hermes-agent./setup-hermes.sh

安装脚本会自动完成以下工作： – 安装 uv（Python 包管理器） – 创建 Python 3.11 虚拟环境 – 安装所有依赖（通过 uv.lock 锁文件验证） – 将 hermes 命令链接到 ~/.local/bin/ – 同步内置 skills 到 ~/.hermes/skills/

安装完成后重新加载 shell：

source ~/.bashrchermes --version# Hermes Agent v0.10.0 (2026.4.16)

第三步：配置 Bedrock 模型

编辑 ~/.hermes/config.yaml：

model:  default: "au.anthropic.claude-opus-4-6-v1"  provider: "bedrock"

Hermes 会使用 EC2 实例的 IAM Role 自动认证 Bedrock，不需要额外配置 API key。这和 OpenClaw 一样 —— 两个 Agent 共享同一个 IAM Role 和 Bedrock 访问权限。

第四步：安装并启动 Gateway

# 安装为 systemd 用户服务hermes gateway install# 启动hermes gateway start# 确认状态hermes gateway status

注意：必须先 install 再 start。如果直接 start 会报 Unit hermes-gateway.service not found。

第五步：配置微信

hermes gateway setup

向导会引导你完成配置：

1. 选择平台
   
   ：选 weixin
2. 扫码配对
   
   ：终端显示二维码，用微信扫码确认
3. DM 授权
   
   ：选 “Use DM pairing approval”（推荐）
4. 群聊
   
   ：选 “Disable group chats”（推荐）
5. Home channel
   
   ：确认使用你的微信用户 ID
6. 重启 gateway
   
   ：确认重启

配对成功后会看到：

微信连接成功，account_id=<your-account-id>@im.bot✓ Weixin configured!

踩坑：微信发消息没有回复

配置完成后我用微信给 Hermes 发了消息，没有回复。查看日志：

journalctl --user -u hermes-gateway -f

发现了问题：

WARNING gateway.run: Unauthorized user: <user-id>@im.wechat on weixin

原因是选了 DM pairing approval 模式，但我的微信用户还没被授权。解决方法：

echo 'WEIXIN_ALLOWED_USERS=<your-user-id>@im.wechat' >> ~/.hermes/.envhermes gateway restart

重启后，微信消息正常收发了。

经验：如果 Hermes 微信不回复，第一件事就是查 gateway 日志。大概率是用户授权问题。

最终效果

两个 Agent 同时运行，各自连接不同的微信账号：

确认运行状态：

# OpenClawsystemctl --user status openclaw-gateway# ● active (running)# Hermessystemctl --user status hermes-gateway# ● active (running)

两个 Agent 的对比

OpenClaw：– 运行时：Node.js (TypeScript) – 配置目录：~/.openclaw/ – 微信实现：插件 (openclaw-weixin) – 微信协议：iLink Bot API – Gateway 端口：18789 (HTTP) – 模型配置：openclaw.json – 内存占用：~682MB – 服务管理：systemd user service – 消息平台数：20+ – 特色功能：Canvas、插件体系

Hermes Agent：– 运行时：Python 3.11 – 配置目录：~/.hermes/ – 微信实现：原生适配器 (weixin.py) – 微信协议：iLink Bot API（相同） – Gateway 端口：无监听端口（长轮询） – 模型配置：config.yaml + .env – 内存占用：~123MB – 服务管理：systemd user service – 消息平台数：15+ – 特色功能：CLI 交互、技能系统、持久记忆

两者都使用腾讯 iLink Bot API 连接微信，协议完全相同，但实现方式不同：OpenClaw 通过插件扩展，Hermes 原生内置。

常见问题

微信对话中出现 “No auxiliary LLM provider configured” 警告

现象：在微信上和 Hermes 对话时，收到提示：

No auxiliary LLM provider configured — context compression will drop middleturns without a summary. Run `hermes setup` or set OPENROUTER_API_KEY.

原因：Hermes 的上下文压缩和记忆功能需要一个辅助模型（默认使用 OpenRouter 的 Gemini Flash）。当只配置了 Bedrock 时，Hermes 的辅助模型系统无法使用 Bedrock 的亚马逊云科技 SDK 认证方式，导致压缩功能退化为直接丢弃中间对话轮次。

解决：在 OpenRouter[5] 获取一个 API key（有免费额度），然后配置：

echo 'OPENROUTER_API_KEY=your-key-here' >> ~/.hermes/.envhermes gateway restart

配置后，Hermes 会使用 Gemini Flash 作为辅助模型来生成对话摘要，长对话的上下文压缩会更智能，不再简单丢弃中间内容。

OpenRouter 的免费额度对辅助模型调用来说绰绰有余，Gemini Flash 的价格也很低，日常使用几乎没有额外成本。

微信回复被截断（Response truncated due to output length limit）

现象：Hermes 在微信或 CLI 上执行复杂任务（如生成 PPT、写长代码文件）时，显示 “Response truncated due to output length limit”。

原因：Hermes 在 Bedrock 模式下，runagent.py 中硬编码了 maxtokens=4096 作为默认值，而且 config.yaml 中的 max_tokens 设置没有被正确传递到 Agent。当模型需要在一次工具调用中生成大量内容时，4096 tokens 不够用，导致输出被截断。

解决：修改 Hermes 源码中的默认值。编辑 ~/.hermes/hermes-agent/run_agent.py，找到 Bedrock converse 调用处（约第 6686 行）：

# 修改前max_tokens=self.max_tokens or 4096,# 修改后max_tokens=self.max_tokens or 16384,

然后重启 gateway：

hermes gateway restart

此外，对于生成 PPT 这类需要大量代码输出的任务，建议在提示中引导模型分段写文件（如每 3 个 slide 一个文件），避免单次工具调用输出过长。

注意：max_tokens 设得太大（如 65536）可能导致 Bedrock API 超时（Read timed out），因为生成时间过长。16384 是一个较好的平衡点。

成本变化

成本对比：

• EC2：t4g.large (~$49) → t4g.xlarge (~$98)，月费 +$49（$0.1344/小时 × 730 小时）
• EBS：50GB gp3 (~$4) → 100GB gp3 (~$8)，月费 +$4（$0.08/GB-月 × 100GB）
• VPC 端点：×4 (~$29) → ×4 (~$29)，不变
• 合计（不含 API）：~$82 → ~$135，月费 +$53

定价参考（us-east-1 区域）：AWS EC2 T4g 实例[6]

注：实际价格可能因区域和时间而异，请以亚马逊云科技官方定价页面为准。

总结

在同一台 EC2 上同时运行 OpenClaw 和 Hermes Agent 是完全可行的。两者使用不同的运行时（Node.js vs Python）、不同的配置目录、不同的 systemd 服务，互不干扰。微信连接方面，两者都使用 iLink Bot API，可以各自绑定不同的微信账号。

整个过程中最容易踩的坑是 Hermes 的用户授权 —— 配对完微信后还需要手动将用户 ID 添加到 .env 的允许列表中，否则消息会被静默丢弃。

如果你已经在亚马逊云科技上跑了 OpenClaw，加装 Hermes Agent 大约需要 20 分钟。值得一试。

本文由人类与 Kiro[7] 协作完成。

相关资源：– 📦 OpenClaw GitHub[4] – 📦 Hermes Agent GitHub[2] – 📦 部署模板（GitHub）[8]

Happy Deploying! 🦞⚕

脚注链接：

[1] 上一篇博客：https://mp.weixin.qq.com/s/Vos2z44bmLvPOb19c0ujYw 

[2] Hermes Agent：https://github.com/nousresearch/hermes-agent 

[3] Amazon Bedrock：https://aws.amazon.com/bedrock/ 

[4] OpenClaw：https://github.com/openclaw/openclaw 

[5] OpenRouter：https://openrouter.ai/keys 

[6] AWS EC2 T4g 实例定价：https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/t4/ 

[7] Kiro：https://kiro.dev/ 

[8] 部署模板：https://github.com/hanyun2019/openclaw-on-aws/blob/main/openclaw-deployment.yaml 

[9] Hermes Agent 文档：https://github.com/nousresearch/hermes-agent/blob/main/README.md 

[10] AWS Bedrock 推理配置文件：https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-profiles-support.html