夜雨聆风
OpenClaw vs Hermes Agent:2026年最火的两款 AI Agent,我两个都装了,这是我的真实体验
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01 先说结论
最近技术圈有个争论很火：“小龙虾（OpenClaw）已死，爱马仕（Hermes）称王”。
这种说法当然夸张了。但能引发这样的争论，说明两个项目确实都够强。
我的结论：
OpenClaw 是”多面手管家”，Hermes Agent 是”越用越聪明的伙伴”。选哪个，取决于你要解决什么问题。
下面是我两个都实际用了一段时间后的深度对比。不吹不黑，只说真实体验。
02 两个项目的底子：差别从一开始就定了
OpenClaw：一个”周末项目”的传奇
创始人：Peter Steinberger，奥地利开发者，PSPDFKit 创始人。2025年底做了个”周末项目”——让 AI 助手住进聊天软件里。从 Clawdbot → Moltbot → OpenClaw，一路爆火。
2026年2月，OpenAI 直接把他挖走了，让他负责 “Next-Gen Personal Agents” 部门。项目保持开源，社区接棒。
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• 语言：TypeScript / Node.js -
• Stars：371,100+（全球排名第6） -
• 贡献者：2,200+ -
• 协议：MIT 开源
Hermes Agent：研究型实验室的”叛逆之作”
创始人：Nous Research，2022年由 Jeff Quesnelle、Teknium 等人在 Discord 上发起，2023年正式创立。他们之前做的是 Hermes 系列模型训练，Hermes Agent 是所有技术线的汇聚——由训练模型的同一批研究者亲手打造的 Agent 框架。
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• 语言：Python -
• Stars：47,000+（两个月内狂涨，多日霸榜 GitHub 全球第一） -
• 贡献者：142+ -
• 协议：MIT 开源
一句话总结本质区别
OpenClaw 回答的问题是：怎么让 Agent 安全可靠地执行任务？Hermes Agent 回答的问题是：Agent 怎么才能越来越强？
这两个问题的答案，决定了它们完全不同的技术路线。
03 架构哲学：Gateway 思维 vs Agent Loop 思维
OpenClaw：Gateway 驱动
OpenClaw 的核心抽象是 Gateway——一个持久运行的 Node.js 进程，充当控制平面。
五个子系统各司其职：
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它的设计哲学是：谁能触达你的 Agent、在什么条件下、通过什么通道——这些才是难题。
Hermes Agent：Agent Loop 驱动
Hermes 的核心抽象是 AIAgent 循环——一个同步编排引擎。所有模块围绕”执行→学习→改进”的闭环构建。
核心闭环：
执行任务 → 评估结果 → 提取经验 → 生成技能 → 下次更强 ↑ ↓ ←←←←←←← 持续改进 ←←←←←←←←←←←←←←←←←←它的设计哲学是：Agent 如何随时间积累知识和能力——这才是核心难题。
对比一览
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04 五个真实场景，逐个 PK
场景一：在微信里问技术问题
OpenClaw 体验：
你：@AI 这个 npm 报错怎么解决？AI：[3秒回复]这是依赖版本冲突。1. 删除 node_modules2. 重新 npm install需要我帮你执行吗？体验很好，响应快。OpenClaw 对微信的支持是”标配”，扫码就能用。
Hermes Agent 体验：
同样流畅。Hermes 通过腾讯官方 iLink Bot API 接入微信个人号，不需要逆向协议或第三方框架，走的是官方正规通道。
你：帮我看看这个报错AI：[同样3秒回复，而且会记住这个报错模式]这是依赖版本冲突。解决方案：...（我已经把这个错误模式记录下来了，下次遇到会更快识别）差异：Hermes 会偷偷把这个报错模式记下来。下次遇到类似问题，它会更快识别。
本局：平手。但 Hermes 多了”记忆”，长期使用体验会累积优势。
场景二：做一次小红书内容运营
OpenClaw 体验：
需要手动编写一个 SKILL 文件，描述运营流程。或者从 ClawHub 下载一个社区技能。
创建后流程固定：搜索热点 → 生成文案 → 排版。每次都按同一套来。
Hermes Agent 体验：
第一次做的时候，它会自己跑完全流程：搜索趋势 → 生成配图 → 写文案 → 排版标签。
完成后，它自动把这个流程提取成一个技能文件：
---name: hot-topic-content-creationdescription: "热点追踪与多平台内容创作技能"---# 热点内容创作流程## 步骤1. 搜索当前热门话题2. 分析关键词，确定切入角度3. 生成配图（封面+内文插图）4. 撰写小红书笔记：标题党+口语化+话题标签5. 生成发布建议（最佳时间、标签组合）第二次做同样的事，直接调用这个技能，速度提升约 40%。
本局：Hermes 胜。自动沉淀技能这件事，用起来是真的香。
场景三：连接飞书 + 钉钉 + 企业微信
OpenClaw：飞书和 QQ 有扩展插件支持，但钉钉和企业微信缺原生支持，需要自己写或者等社区补上。
Hermes Agent：飞书、钉钉、企业微信全部有原生 Gateway 插件，开箱即用。
但 OpenClaw 的强项在广度：支持 25+ 个平台（iMessage、Slack、Signal、LINE、QQ 等等），覆盖面比 Hermes 广得多。
本局：国内企业场景 Hermes 胜，全球多平台覆盖 OpenClaw 胜。
场景四：代码审查和自动化运维
OpenClaw 体验：
安全机制非常完善。执行命令前有多层审批、沙箱隔离、审计日志。
你：@AI 帮我查看服务器状态AI：需要你确认：是否允许执行 shell 命令？[安全审计：低风险] ✅10+ 个安全模块，危险工具有白名单，适合对安全有要求的场景。
Hermes Agent 体验：
用”智能审批”——便宜的辅助模型判断风险级别，低风险自动通过，高风险才需要确认。
你：帮我查看服务器状态AI：[自动判断为低风险，直接执行]CPU: 67% | 内存: 12GB/32GB | 磁盘: 340GB/1TB⚠️ /var/log 占用 45GB，建议清理流程更顺畅，但风险是：辅助模型判断不准怎么办？ 这是一个安全隐患。
本局：安全优先选 OpenClaw，效率优先选 Hermes。
场景五：长期使用一个月后
OpenClaw：一个月后，它和第一天一样好用。但也一样——没有变得更好。
Hermes Agent：一个月后，它已经积累了几十个自生成的技能文件，记住了你的工作习惯、偏好风格、常用工具链。你跟它说的每句话，它都在默默学习。
你：帮我写个技术文章AI：我知道你喜欢先讲架构再讲细节，常用公众号和小红书平台，要不要我按之前的风格来？本局：Hermes 完胜。这就是”自进化”的威力——用得越久，差距越大。
05 记忆系统：这是最大的分水岭
两个项目在记忆系统上的设计差异，最能体现它们的哲学分歧。
OpenClaw：记忆是”可替换的插件”
OpenClaw 把记忆当作一个特殊插件——同一时间只激活一个记忆插件。设计简洁、边界清晰、可替换性强。
三层记忆：身份层（IDENTITY.md）、用户层（USER.md）、会话层（运行时上下文）。
它的关注点是：记忆怎么接入才不会破坏系统稳定性。
Hermes Agent：记忆是”核心能力”
Hermes 用三层记忆架构 + 8种外部记忆提供商：
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| 热记忆 |
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| 温记忆 |
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| 冷记忆 |
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外部记忆提供商包括 Honcho（用户建模）、Mem0（向量检索）、Hindsight（跨会话记忆）等，可以按场景切换。
还有一个独特设计：会话搜索。Hermes 不把历史对话全塞进上下文，而是提供 session_search 工具，让模型按需查询历史，中间还加了一层 LLM 做摘要压缩，注入的上下文更干净。
一句话：OpenClaw 的记忆”够用且安全”，Hermes 的记忆”深入且灵活”。
06 自进化：Hermes 最狠的一招
这是 Hermes 和 OpenClaw 最大的区别，也是”爱马仕”能叫板”小龙虾”的核心资本。
OpenClaw 的技能系统
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• 技能由人或开发者手动编写 -
• 社区有 5,700+ 个技能包（ClawHub） -
• 标准化、可控、适合企业环境 -
• Agent 本身不会主动创建或改写技能
Hermes 的自进化技能系统
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• Agent 完成复杂任务后，自动提取可复用的技能 -
• 存为 Markdown 文件（ ~/.hermes/skills/） -
• 每完成约 15 个任务，自动评估自身表现 -
• 技能在后续使用中持续自我优化
它用三层提示词引导 Agent 自己判断：
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1. 第一层：什么时候该创建技能 -
2. 第二层：五条创建条件 + 三条更新条件 -
3. 第三层：使用技能时督促它持续改进
还有一个配套的 Self-Evolution 模块（hermes-agent-self-evolution），用 DSPy + GEPA 算法自动优化技能文件和提示词，不需要 GPU，纯 API 调用。
靠谱吗？
说实话，完全依赖 prompt 引导 Agent 自我提取技能，肯定不会每次都准确，有跑偏的可能。
但现阶段 Agent 还没上生产，大家都在”玩”。在探索阶段，“越用越聪明”的体验比”严格控制”更有吸引力。
我的看法：Hermes 的自进化是真正的差异化优势。如果你打算长期用 Agent，这个能力会随时间产生复利。
07 安全性：差距最大的一个维度
OpenClaw 的安全哲学：默认安全
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• 10+ 个安全审计模块 -
• 危险工具白名单 -
• Docker 沙箱隔离 -
• 审计日志系统 -
• CVE 响应流程（已修复 CVE-2026-25253） -
• 3.22 版本大规模安全加固
Hermes 的安全哲学：智能审批
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• 辅助模型判断风险级别 -
• Tirith 预执行命令扫描器 -
• 容器能力降权 -
• 文件系统快照与回滚 -
• 上下文注入防护
问题在于：Hermes 用辅助模型做风险判断，辅助模型本身也可能判断失误。这引入了新的信任链。
这一局，OpenClaw 明显更强。 如果你关心安全合规，这是决定性因素。
08 生态与社区
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飞书/钉钉/企微/微信原生支持 |
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内置 RL 训练工具链（Atropos） |
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OpenClaw 的生态优势是碾压级的——37万 Stars、5700+ 技能、2200+ 贡献者，这是 Hermes 短期无法企及的。
但 Hermes 有几个独特优势：
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1. 国内平台原生支持（飞书/钉钉/企微/微信） -
2. 200+ 模型切换（一行命令 hermes model） -
3. RL 研究工具链（学术研究者的福音） -
4. 无服务器部署（Daytona/Modal，闲时几乎零成本） -
5. OpenClaw 一键迁移（ hermes claw migrate）
09 上下文压缩：两种策略
长对话场景，上下文迟早会被塞满。两个项目用了不同策略：
OpenClaw：从头压。压缩最老的对话轮次，保留最近对话。额外保留完整归档和快照，信息可回溯。
Hermes：压中间、保两端。System prompt + 最初几轮不动，最近 20K tokens 不动，中间用辅助模型生成结构化摘要。跨多次压缩用迭代摘要，不是从头重写。
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10 执行环境对比
Hermes 支持 6 种执行后端：
本地 / Docker / SSH / Singularity（HPC）/ Modal（无服务器）/ Daytona（无服务器）
OpenClaw 支持 3 种：
本地 / Docker / SSH 远程沙箱
Hermes 选择更多，OpenClaw 更偏安全。
一个适合快速试错，一个适合需要安全兜底的场景。
11 模型与成本
模型支持
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hermes model
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2026年模型价格参考
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¥0 |
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省钱建议：日常用豆包或通义千问，复杂任务切 Claude Sonnet 4.6。两个框架都支持按需切换模型。
12 5分钟安装对比
OpenClaw 安装
# 全局安装（推荐）npm install -g openclaw@latest# 安装并启动 Gateway 守护进程（自动后台运行）openclaw onboard --install-daemon# 启动网关openclaw gateway --port 18789 --verbose# 发送第一条消息测试openclaw agent --message "你好，OpenClaw" --thinking high前置要求：Node.js 24（推荐）或 Node.js 22.16+、4GB+ 内存
Hermes Agent 安装
# 一行命令搞定（Linux/macOS/WSL2）curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash# 配置模型hermes model# 开始对话hermes# 设置消息网关hermes gateway setuphermes gateway start前置要求：无。安装脚本自动处理一切（Python 3.11、Node.js、ripgrep、ffmpeg）。
安装体验：两者都很简单。OpenClaw 用
npm install -g一行安装 +openclaw onboard自动配置守护进程；Hermes 用curl | bash一行搞定。OpenClaw 多了守护进程自动保活的优势。
13 我的选型建议
聊了这么多，直接给建议：
选 OpenClaw，如果你……
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• ✅ 需要 25+ 聊天平台的广泛覆盖 -
• ✅ 有团队协作场景（多 Agent 路由、权限隔离） -
• ✅ 安全合规是硬要求（多层审批、沙箱隔离、审计日志） -
• ✅ 偏好 TypeScript 技术栈 -
• ✅ 需要 5700+ 社区技能的开箱即用体验 -
• ✅ 想要 iOS/Android 原生 App
选 Hermes Agent，如果你……
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• ✅ 想要一个越用越懂你的个人 AI 助手 -
• ✅ 正在做 AI 研究（内置 RL 训练工具链） -
• ✅ 主力用飞书、钉钉、企业微信（原生支持） -
• ✅ 需要频繁切换 200+ 模型做实验 -
• ✅ 想在 $5 VPS 上低成本 24 小时运行（无服务器后端） -
• ✅ 偏好 Python 技术栈
我的选择
我两个都装了。
日常在微信里问问题用 OpenClaw（渠道多、稳定），深度任务和研究用 Hermes Agent（越用越聪明、技能自动沉淀）。
两个项目不是非此即彼，Hermes 甚至提供了 hermes claw migrate 一键从 OpenClaw 迁移。
2026年最佳方案：OpenClaw（日常即时助手） + Hermes Agent（深度研究伙伴）组合使用。
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写在最后
2026年的 AI Agent 竞争，本质上是两种路线的碰撞：
OpenClaw 追求广度与稳定——一个 Agent 服务所有平台，安全可靠。Hermes Agent 追求深度与进化——用得越久，它越懂你，越强。
OpenClaw 的 37 万颗星代表了社区对”AI 无处不在”的渴望。Hermes Agent 两个月冲到 4.7 万颗星，代表了开发者对”AI 能自我成长”的期待。
这两种期待并不矛盾。就像你可以同时用微信和朋友聊天，用飞书和同事协作——不同的场景用不同的工具，才是 2026 年 AI 的正确打开方式。
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作者：AI布道官发布日期：2026年5月系列：AI Agent 深度对比
延伸阅读
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• OpenClaw 官方文档 -
• OpenClaw GitHub -
• Hermes Agent 官方文档 -
• Hermes Agent GitHub -
• Hermes Skills Hub -
• ClawHub 技能市场 -
• OpenClaw 完全指南