AI Agent 对比和选型(OpenClaw vs Hermes)

掘金这周最热的帖子，标题叫「AI Agent 对比和选型」，热度 3452。

我翻了一遍评论区，清一色都是「有没有用过 Hermes 的」「OpenClaw 值得迁移吗」「到底哪个更好用」。

我理解这种焦虑。

但说实话，我觉得大家问错了方向。

先快速搞清楚这两个东西在争什么

Hermes v0.12 上个月发布，叫 Curator 版本。

Curator 这个词选得很精准——它是个「策展人」，会自己维护你的技能库。哪个 Skill 用的少、哪个跑得慢、哪个可以优化，Curator 会持续监控，然后按照结构化的评分标准（Rubric）自动做调整。

简单说：你用的时间越长，它越聪明。

数据上看，v0.12 冷启动快了 57%，10 周涨了 11 万 GitHub Star，是 2026 年开源项目里涨得最猛的之一。

OpenClaw 这边的动作是 ClawHub 迁移。

原来 OpenClaw 的 Skills 体系有点像「内置技能盒」，ClawHub 之后变成了「插件市场」——345,000 Star 的社区贡献了数百个插件，一键安装，有版本管理有依赖管理，生态宽度直接拉满。

可实际上，插件是静态的。你今天装了一个，一个月后它还是那个样子，除非开发者手动更新。

不会学习，但生态够大，总有你需要的那个。

这是两种截然不同的赌注：Hermes 在押「复利进化」，OpenClaw 在押「规模效应」。

选型焦虑的根源

为什么大家选起来这么纠结？

我觉得有个根本原因没人说：这两个框架适合的时间尺度不一样。

如果你今天要快速搭一个原型、验证一个想法，OpenClaw + ClawHub 大概率有你需要的插件，30 分钟就能跑起来。

如果你要把 Agent 嵌进自己的长期工作流、让它学会你的习惯、帮你处理每天都重复的任务——Hermes 的复利逻辑是有决定性优势的。

问题是，你的工作里这两种场景都有。

快速原型也要，长期工作流也要。

「选一个」这件事，本来就是个假命题。

不用选，这里有第三条路

这里有个工具叫 Clawke，最近几个月我一直在用。

一句话解释它：一个可以同时接入 OpenClaw 和 Hermes 的统一客户端。

你不需要在两者之间做取舍，Clawke 帮你同时管两套 Agent，按场景切换。

架构上，Clawke 分 Server 和 Client 两部分。Server 跑在你的机器上（本地或云服务器都行），Client 支持 Mac、Windows、Linux、iOS、Android，全平台覆盖。

有个功能我特别喜欢：Remote Agent Workspace。

你可以把 Hermes 或 OpenClaw 跑在一台家里的 Mac mini 或者云服务器上，然后在手机或者任何设备上用 Clawke 连上去远程操作。不需要开端口转发，Clawke 内置了 Relay 隧道，连接是自动建立的。

以前我用 Agent 的最大痛点是：跑长任务只能趴在电脑前等。现在用手机随时看进度、随时接管，舒服多了。

我的判断

老实讲，Hermes vs OpenClaw 这场讨论有点被带偏了。

大家争「谁更好」，其实争的是两种对 Agent 价值的不同理解。但这两种理解并不互斥——你完全可以用 OpenClaw 跑一个快原型，跑通之后迁移到 Hermes 做深度工作流。

Clawke 做的事，是把这个切换的成本降到几乎为零。

一个 App，两套 Agent，手机也能用。

这种「不用选」的体验，我觉得比研究「谁的架构更先进」实用得多。

GitHub 项目地址：github.com/clawke/clawke

感兴趣可以去 Star 一下，微信讨论群在 README 里有二维码，有问题群里直接聊。

你现在在用 Hermes 还是 OpenClaw？还是两个都在用？留言告诉我，看看大家都是怎么选的。

这是我跟踪 Agent 工具链的系列内容，这类深度拆解我一个月只写几篇，关注不迷路。

下一篇打算实测 Clawke 的多 Agent 并行管理，看看实际调度是不是真的像文档说的那么顺滑。