建议收藏|OpenClaw vs Hermes,一篇搞懂两大Agent框架怎么选

上周有个朋友问我：”OpenClaw 和 Hermes 到底选哪个？”

我说：”你先别选，你得先搞懂它们有什么不一样。”

这话听着像废话，但我发现大部分人真的没搞懂。不是因为他们笨，而是因为这两个框架的名字、定位、甚至宣传语都太像了——都是”开源AI智能体”，都号称”自主进化”，都支持”多平台接入”。

但骨子里，它们是两种完全不同的生物。

我花了三周时间，把两边的源码和文档翻了个底朝天，这篇文章就是我的”翻译”——把工程师才能看懂的架构差异，翻译成小白也能理解的大白话。

争取一次给你说清楚，让我们开始吧！

在聊架构之前，得先回答一个更基本的问题：为什么需要 Agent 框架？

你可能用过 ChatGPT、DeepSeek 这些聊天机器人，它们的模式很简单：你问一句，它答一句。但现实中的任务往往不是一句两句能搞定的。比如：

“帮我调研一下竞品公众号的数据，分析爆款规律，输出一份写作建议报告。”

这个任务要搜索、要读文件、要做统计、要写报告、还要排版。如果用普通聊天机器人，你得手动把任务拆成十几步，一步步喂给它，每一步都要复制粘贴中间结果。

这不叫”AI帮你干活”，这叫”你帮AI干活”。

Agent 框架要解决的就是这个问题：让AI自己把大任务拆成小任务，自己调用工具，自己管理中间状态，最后把结果交给你。

用一句话概括：聊天机器人是”你问它答”，Agent是”你说目标，它自己想办法”。

OpenClaw 和 Hermes 都是 Agent 框架，但它们”想办法”的方式完全不同。

多说一句：你可能还听说过AutoGPT、MetaGPT、CrewAI这些名字，它们也是Agent框架。但2026年真正跑出来的就是OpenClaw和Hermes两家——其他要么已经停滞更新，要么还在实验室阶段。这篇文章只聚焦这两个”活着的”框架，不考古。

另外，我注意到很多人把”AI智能体”和”AI聊天机器人”混为一谈。再强调一遍核心区别：聊天机器人只能回答问题，Agent能执行任务。你让ChatGPT”帮我发一封邮件”，它只能告诉你邮件该怎么写；你让Agent”帮我发一封邮件”，它真的会帮你发出去。这个区别是本质性的。

但这些都不是重点。重点是：它们的架构设计思路完全不同。

先说一个我自己的观察：很多人看架构图会晕，因为架构图通常画的是”系统有哪些组件”，但不告诉你”这些组件为什么这么组合”。

所以我不打算画架构图。我用一个你每天都能见到的场景来解释：你打开一个App，背后到底发生了什么。

这是全文最核心的类比，请记住它：

OpenClaw 是一家公司，Hermes 是一个手工作坊。

不是谁好谁坏，而是组织方式完全不同。

公司制的好处是什么？标准化、可扩展、职责清晰。

公司制的坏处是什么？层级多、流程长、响应慢。

一个小任务也得”前台登记→分配工位→调用部门→结果返回前台→前台转交给你”，链路比较长。

Hermes 的架构像一个手工作坊：

• AIAgent核心循环 = 匠人：一个匠人从头到尾负责一个任务

• 工具注册表 = 工具箱：匠人有一个工具箱，需要什么工具自己拿

• 插件系统 = 学徒：需要新能力时，现学现用

• 记忆系统 = 匠人的笔记本：自己记、自己查

• Curator（自学习器）= 闭门修炼：干完活后自己复盘，沉淀经验

手工作坊的好处是什么？链路短、响应快、自主性强。

匠人自己干活，不需要经过前台，不需要等分配，拿到任务直接上手。干完活自己复盘，经验直接写进笔记本，下次遇到类似任务直接用。

手工作坊的坏处是什么？一个人的精力有限，不好扩展。

如果匠人同时在干三件事，就需要分心。如果匠人没学过某个技能，就得临时学。没有”部门”来分担专业工作。

OpenClaw（公司制）：

用户 → Gateway(前台) → Session(工位) → Agent(员工) → Skills(部门) → 结果

↑                                    ↓

Memory(档案室) ← ← ← ← ← ← ← ← 记忆存储

Hermes（手工作坊制）：

用户 → AIAgent(匠人) → 工具注册表(工具箱) → 直接执行 → 结果

↑                                    ↓

Memory(笔记本) ← ← ← ← ← ← ← ← ← 经验沉淀

↑

Curator(闭门修炼) → 自动生成Skill(新技能)

光说架构太抽象，来个具体的。假设你给两个框架下达同一个指令：”帮我搜索最新的AI新闻”。

OpenClaw 的执行路径：

1. 你在Telegram发了一条消息：”帮我搜索最新的AI新闻”

2. 消息先到Gateway（前台接待）

3. Gateway找到你的Session（你的专属工位）

4. Session里的Agent（员工）接收到任务

5. Agent判断需要搜索，调用搜索Skill（搜索部门）

6. 搜索Skill执行搜索，返回结果给Agent

7. Agent整理结果，通过Gateway返回给你

8. 同时，Memory系统记录这次交互

链路：你 → Gateway → Session → Agent → Skill → Agent → Gateway → 你（7步）

Hermes 的执行路径：

1. 你在CLI输入：”帮我搜索最新的AI新闻”

2. AIAgent核心循环（匠人）接收到任务

3. 匠人判断需要搜索，从工具注册表（工具箱）里拿出搜索工具

4. 执行搜索，拿到结果

5. 整理结果，返回给你

6. Curator（自学习器）事后复盘：这次搜索流程不错，沉淀成技能

链路：你 → Agent → 工具 → Agent → 你（4步）

看到了吗？同一个任务，OpenClaw走了7步，Hermes只走了4步。Hermes的响应确实更快，但OpenClaw的每一步都有记录、有审计、可回溯。

这不是谁好谁坏的问题，而是设计取舍：OpenClaw牺牲速度换可靠，Hermes牺牲可靠换速度。

OpenClaw 的 Gateway 是系统的灵魂。

Gateway 是一个持久运行的 Node.js 进程，它是整个系统的”单一真相来源”。什么意思？就是所有状态、配置、消息路由都经过这里。没有Gateway，OpenClaw 就不存在。

Gateway 做了什么？

• 消息路由：Telegram/Discord/微信消息，统统先到Gateway再分发

• 会话管理：谁在跟谁聊天、聊到哪了，Gateway全知道

• 技能调度：Agent说”我要搜索”，Gateway把请求转给搜索Skill

• 权限控制：谁能用什么工具，Gateway把关

• 热更新：技能更新了，Gateway不停机就能加载新版本

Hermes 没有独立的Gateway层。入口是 CLI 或消息桥接，核心是 AIAgent 同步推理循环。

Hermes 的设计哲学是：一个匠人自给自足，不需要前台。

关键能力：跨平台续聊、会话恢复、会话隔离。

Hermes 的会话更轻量，本质上就是一个 SQLite 数据库里的记录。Hermes 的记忆系统有个特色：FTS5全文检索 + LLM摘要 + 遗忘机制——像人脑一样，不重要的东西慢慢忘掉。

这是两个框架差异最大的地方。

OpenClaw 的 Skills 是”外部部门”。技能是独立的文件包（SKILL.md + 脚本），通过ClawHub技能市场分发。截至2026年5月，ClawHub上已经有19大类数百个技能。

Hermes 的 Skills 是”自学笔记”。技能不是别人写好你安装的，而是Agent自己干活的过程中”总结”出来的。这就是Hermes最核心的创新——自进化学习循环。

自进化学习循环：

小白理解：OpenClaw 像苹果App Store——技能是别人开发好的App，你下载安装就能用。Hermes 像你的学习笔记——每做一件事就总结经验，下次遇到类似事情直接翻笔记。

⚠️ 隐患：如果Agent一开始就走偏了，它会把错误的做法也沉淀成”技能”，越错越远。这就是”自进化”的代价——进化方向可能不对（生物学里叫”局部最优”）。

记忆系统是我最关注的模块，因为我觉得它是Agent和聊天机器人之间的”那堵墙”。

OpenClaw 的记忆是”档案室”模式（LCM，无损上下文管理）：不丢信息，对话历史完整保留，压缩后形成DAG可展开回溯。

Hermes 的记忆是”笔记本”模式：用SQLite + FTS5存储，用LLM做重要性评分，重要的长期保留，不重要的压缩或遗忘。

小白理解：OpenClaw 的记忆像你用Notion记笔记——分门别类，每条都能追溯到原始来源。Hermes 的记忆像你用脑子记——重要的记住，不重要的忘掉，脑子不会爆炸，但有时候你记不清细节。

个人判断：对于小白用户，Hermes的”遗忘”机制反而更友好。因为小白大概率不需要精确回溯三个月前的某句对话，更重要的是当前任务能不能快速找到有用的经验。

OpenClaw 的多Agent是”开子公司”：父Agent创建新的子Session（独立法人），通过事件系统汇报结果，可跨平台、持久运行。

Hermes 的多Agent是”带徒弟”：在同一进程内创建子Agent对象，通过函数返回值交差，响应快但扩展性差。

需求：帮我管理邮件、整理笔记、定时提醒、搜索信息

推荐：Hermes ✅

理由：个人场景不需要复杂多Agent；Hermes”自学笔记”模式更适合个人习惯；链路短响应快。

前提：你每天用的时间得够长，否则自学习循环转不起来。

需求：同时接入微信、Telegram、Discord，多用户并发

推荐：OpenClaw ✅

理由：Gateway统一路由天生强项；Session隔离；Skills生态丰富；持久运行稳定。

需求：帮我读代码、写代码、跑测试、修Bug

推荐：看情况 🤔

• 用Claude/GPT做主力模型 → OpenClaw（工具链集成更成熟）

• 想深度定制代码分析逻辑 → Hermes（Python生态更适合）

需求：帮我写公众号、做调研、生成图文

推荐：OpenClaw ✅

理由：Skills市场有大量内容创作技能；记忆系统完整保留创作上下文；多Agent可以并行（搜索/写正文/润色）。

我自己就是用OpenClaw写公众号的，万字文章资料搜集+初稿约2小时，纯手动至少一天。

需求：RPA流程、数据处理、API集成

推荐：看团队技术栈 🤔

• Node.js团队 → OpenClaw

• Python团队 → Hermes

• 需要多用户权限管理 → OpenClaw

• 需要数据处理和分析 → Hermes

先声明，以下观点纯属个人判断。

OpenClaw社区像集市——偏实用，”这个东西能帮我干什么？”；Hermes社区像实验室——偏底层探索，”这个东西还能干什么？”

短期（6个月内）：OpenClaw 领先。先发优势 + 生态壁垒，ClawHub上数百个技能、12万+Star，不是Hermes半年内能追上的。

中期（1-2年）：两者并存。OpenClaw走”平台化”路线，Hermes走”个性化”路线。就像Mac和Windows，各有各的市场。

长期（3年+）：取决于”Agent自主进化”的可靠性。Hermes的自进化循环很有想象力，但可靠性还没被验证。OpenClaw的Skills市场更稳妥，但依赖社区贡献。

预测：两年后，这两个框架的架构可能会趋同。OpenClaw会加入更强的自学习能力，Hermes会引入更完善的网关和会话管理。

避坑提醒：

• 不要一上来就搞多Agent协作，先搞懂单Agent怎么用

• 不要同时学两个框架，先精通一个

• 不要被”自主进化”的概念唬住，先让Agent干点实事

• 不要忽视记忆系统，这是Agent和聊天机器人的核心区别

• Windows用户装Hermes前一定先装WSL2，别直接在PowerShell里硬装

一句话总结：

OpenClaw 是”别人帮你准备好一切，你拿来就用”，Hermes 是”自己动手丰衣足食，越用越强”。

两个都是好框架，没有高下之分。但有选择之分——你是想先跑起来，还是想深度定制？先把这个问题想清楚，答案就出来了。