抛弃飞牛自带的OpenClaw:这款自我进化的AI助手,才是NAS玩家的最终归宿?
飞牛OS自带了OpenClaw,听起来很美好——开箱即用的AI助手,微信对接、定时任务、技能扩展一应俱全。
实际用下来,两个字:糟心。
最频繁的问题是切换模型时报错,时灵时不灵。折腾一段时间之后我决定,找个别的。
然后遇到了 Hermes-Agent。
二、Hermes 到底强在哪里?
💰 成本效率:直接砍掉90%的Token消耗
成本降低约92%。(数据来源:AI估算)
Hermes 从架构设计的第一天就把”成本效率”当作核心指标,而不是事后优化的附加项。对于API账单敏感的用户来说,这一点就值得换。
🧠 自我进化:它会越来越懂你
这是Hermes最让人惊艳的地方。
OpenClaw 本质上是一个调度中心——它把用户的指令路由到对应的技能,执行,返回结果。它本身不会”成长”。
Hermes 的核心是 闭环学习循环(Closed Learning Loop) 架构:
每完成一项任务 → 提炼有效方法 → 沉淀为可复用技能 → 下次遇到同类任务直接调用
也就是说,你用的越久,它越懂你的工作流。
不需要你手动配置,不需要你写技能文件,它自己在后台完成这个过程。
OpenClaw 是”工具”,Hermes 是”会成长的助手”。
三、部署Hermes全流程(亲测可用)
第一步:安装Hermes-Agent
项目地址:https://github.com/NousResearch/hermes-agent
一键安装命令:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

安装完成后会自动进入设置向导,也可以随时用 hermes setup 重新进入。
💡 可选操作:如果觉得命令行配置麻烦,可以先跳过向导,直接进入第四步用
hermes-web-ui的 Web 界面来配置,更直观。

第二步:配置模型供应商
⚠️ 可选跳过:此步骤也可以在后续第四步用 Web UI 完成。如果你偏好图形界面,可以直接跳到第四步安装
hermes-web-ui后再配置。
向导内置了多个模型供应商的快速配置,这里以 Google AI (Gemini) 为例:
-
选择
google ai
选择供应商 -
前往 https://aistudio.google.com/api-keys 创建API Key并复制

Google AI Studio 创建密钥 -
粘贴API Key,回车
-
Base URL 直接回车(使用默认值)
-
模型选择 `gemini-2.5-flash

配置API Key和模型
第三步:绑定消息平台(微信为例)
-
选择消息平台,微信选择
wechat,空格勾选后回车
选择消息平台,如wechat -
根据提示扫码绑定微信

扫码绑定微信
其余配置直接回车使用默认值即可,设置完成。

第四步(推荐):安装 hermes-web-ui
如果你觉得命令行配置麻烦,可以用Web界面来管。
项目地址:https://github.com/EKKOLearnAI/hermes-web-ui
一键安装:
bash <(curl -fsSL https://cdn.jsdelivr.net/gh/EKKOLearnAI/hermes-web-ui@main/scripts/setup.sh)

安装完成后,终端会显示一个访问地址和token,用浏览器打开即可进入管理界面。


在Web界面里配置provider、绑定微信比命令行直观很多:


第五步:微信配对
安装完成后,向你的Hermes机器人(clawbot)随便发一条消息,如果尚未配对,它会回复配对提示。

然后在设备终端输入配对命令,完成配对。

配对完成后,你就可以直接在微信里发指令让Hermes帮你干活了。
四、总结
说了这么多 Hermes 的好话,也得公平说一句:OpenClaw 并不是一无是处。
更大的社区生态 —— 这是 Hermes 目前最大的短板。OpenClaw 拥有 13,700+ 的技能(Skill)生态,在 GitHub、腾讯文档集成、企业微信对接等场景下开箱即用,社区活跃度和插件丰富程度远超 Hermes。如果你的工作流强依赖现成的插件生态,OpenClaw 仍然是更省事的选择。
团队协作与集中管控 —— OpenClaw 原生支持多 Agent 协作、团队知识库和集中配置管理,适合企业或团队场景下统一部署和管理。Hermes 更偏向个人使用,团队协作能力目前还比较弱。
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一句话结论: 如果你主要是个人开发 / 运维使用,追求性价比,Hermes 是更划算的默认选择。如果你需要团队协作、丰富插件生态或企业级管控能力,OpenClaw 仍然是更稳的方案。
有问题欢迎留言,部署过程中卡住的地方我可以帮你看看。
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