OpenClaw vs Hermes Agent:AI Agent框架大战,谁才是真正的王者?

AT 合集 | 2026-05-13 | 喇叭花

导语

2026年5月10日，AI Agent 领域发生了一件大事：Hermes Agent 超越 OpenClaw，登顶 OpenRouter 全球排行榜。

这意味着什么？

• • Hermes 日生成 token：2240 亿
• • OpenClaw 日生成 token：1860 亿
• • 差距：380 亿 token/天

作为 OpenClaw 的深度用户，我看到这个消息时心情复杂。但今天这篇文章，我会尽量客观分析：Hermes 凭什么反超？OpenClaw 还有没有机会？

阅读时间：8 分钟

一、事件回顾：OpenClaw 被反超了

时间线

OpenRouter 排行榜数据

数据来源：OpenRouter 2026-05-10 统计

二、Hermes Agent 是谁？

背景

Hermes Agent 是由 Nous Research 团队开发的 AI Agent 框架，2025 年底开源，2026 年初快速崛起。

核心团队：

• • 创始人：Teknium（匿名开发者，Twitter 粉丝 12 万）
• • 背景：从 Llama 微调社区起家，擅长模型训练和优化
• • 资金：2026 年 3 月获得 a16z 领投的 1500 万美元 A 轮

技术架构

┌─────────────────────────────────────────┐│           Hermes Agent                  │├─────────────────────────────────────────┤│  核心层：Hermes-3 模型（70B 参数）       ││  ├─ 原生工具调用（Native Tool Use）      ││  ├─ 多模态理解（文本+图像+音频）          ││  └─ 长上下文（128K tokens）              │├─────────────────────────────────────────┤│  框架层：轻量级 Agent 编排               ││  ├─ 动态任务分解（Dynamic Planning）     ││  ├─ 并行工具执行（Parallel Execution）   ││  └─ 自适应重试（Adaptive Retry）         │├─────────────────────────────────────────┤│  集成层：多模型路由                      ││  ├─ 自动模型选择（根据任务复杂度）        ││  ├─ 成本优化（Token 消耗最小化）         ││  └─ 故障转移（Fallback Chain）           │└─────────────────────────────────────────┘

关键特性

三、Hermes 凭什么反超？

原因 1：自研模型的性能优势

Hermes-3 是专门为 Agent 场景训练的模型：

# Hermes-3 的工具调用示例（原生支持）# 原生工具调用，延迟更低response = hermes.chat(    "查询今天的天气",    tools=[weather_tool, calendar_tool])# 工具选择和执行在一次推理中完成

对比 OpenClaw 需要通过 SDK 适配：

# OpenClaw 的工具调用（通过 SDK 适配）# 需要额外的适配层result = await openclaw.execute(    message="查询今天的天气",    skills=["weather", "calendar"])# 多轮交互完成工具调用

原因 2：轻量级架构

Hermes Agent 的架构更轻量：

• • 核心代码：约 2 万行
• • 依赖数量：15 个核心依赖
• • 启动时间：< 3 秒

OpenClaw 的架构更全面：

• • 核心代码：约 10 万行
• • 依赖数量：50+ 依赖
• • 启动时间：10-15 秒

原因 3：动态任务分解

Hermes 的动态规划能力更强：

# Hermes 的动态任务分解# 复杂任务自动分解为子任务task = "帮我策划一场产品发布会"# Hermes 自动分解：# 1. 确定发布会时间地点# 2. 邀请媒体和嘉宾# 3. 准备演讲稿和演示# 4. 安排现场布置# 5. 准备应急预案# 每个子任务并行执行results = hermes.execute_parallel(subtasks)

四、OpenClaw 的优势还在吗？

优势 1：生态成熟度

OpenClaw 的生态系统更成熟：

• • 50+ 消息渠道：微信、飞书、Discord、Telegram 等
• • 丰富的 Skill 市场：300+ 官方和社区 Skill
• • 完善的文档：详细的 API 文档和教程
• • 企业级功能：权限管理、审计日志、监控告警

优势 2：多 Agent 协作

OpenClaw 的多 Agent 协作能力更强：

# OpenClaw 的多 Agent 协作配置team:  - name: "产品经理"    agent: "product-manager"    skills: ["prd", "user-story"]  - name: "架构师"    agent: "architect"    skills: ["design", "review"]  - name: "开发工程师"    agent: "developer"    skills: ["code", "test"]workflow:  - step: 1    agent: "产品经理"    task: "编写产品需求文档"  - step: 2    agent: "架构师"    task: "设计技术方案"    depends_on: [1]  - step: 3    agent: "开发工程师"    task: "实现功能"    depends_on: [2]

优势 3：社区和生态

OpenClaw 的社区更成熟：

• • Discord 12 万人：活跃的开发者社区
• • GitHub 15K Stars：开源项目影响力
• • 企业用户 200+：包括多家 Fortune 500 公司
• • 插件生态 300+：丰富的扩展能力

五、选型建议

选择 Hermes Agent 如果你：

• • ✅ 追求极致的性能和延迟
• • ✅ 需要原生多模态支持
• • ✅ 偏好轻量级架构
• • ✅ 主要使用 Python 生态

选择 OpenClaw 如果你：

• • ✅ 需要丰富的消息渠道集成
• • ✅ 重视多 Agent 协作能力
• • ✅ 需要企业级功能（权限、审计、监控）
• • ✅ 偏好成熟的生态系统

六、未来展望

Hermes 的挑战

1. 1. 生态建设：需要快速扩展 Skill 和集成
2. 2. 企业功能：缺乏权限管理和审计功能
3. 3. 社区规模：Discord 8 万 vs OpenClaw 12 万

OpenClaw 的机遇

1. 1. 模型优化：可以集成 Hermes-3 模型
2. 2. 性能提升：优化核心架构降低延迟
3. 3. 生态扩展：继续扩大 Skill 市场

七、总结

Hermes Agent 登顶是暂时的还是趋势？

我认为：

• • 短期：Hermes 凭借自研模型优势会继续领先
• • 中期：OpenClaw 通过集成优秀模型可以追赶
• • 长期：两者会差异化发展，服务不同场景

对开发者的建议：

• • 不要只盯着一个框架
• • 根据场景选择最优工具
• • 关注两者的融合趋势

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