最近 AI 圈挺热闹，2026年先是 OpenClaw（大家都叫它 “龙虾”）火了一阵，我也跟风上手养了一波；没过多久，Hermes（“养马”）又刷屏，我又忍不住折腾了几天。作为天天跟代码、IT 项目打交道的人，这“虾”和“马”玩下来，攒了一肚子真实体验，今天不吹不黑，纯技术交流，跟大家聊聊这俩 “网红 AI 智能体” 到底啥水平。

先说说核心感受：OpenClaw 和 Hermes 真正擅长的，根本不是实打实的执行过程，而是辅助我们做决策、梳理思考逻辑。真要落地干活、跑代码、落地项目，我还是老老实实用 Claude Code 和 CodeX—— 这俩才是执行端的靠谱主力。

先复盘下我养 “虾” 养 “马” 的全过程。OpenClaw 我养了不到半个月，新鲜感一过就基本没再开启过；这几天折腾 Hermes，也是一时新鲜劲，玩了几天，大部分时间还是搁置。不是不想用，是真的有不少硬伤，跟大家掰扯掰扯。

先说之前养的龙虾 OpenClaw，最大的问题是安全隐患。用的时候必须严格隔离环境，不然心里不踏实；更头疼的是，它输出的内容不可控，你永远不知道它最终生成的到底是什么，是不是完全符合你的需求、有没有隐藏问题，这种不确定性，对程序员来说简直是 “定时炸弹”，不敢放心用在正经工作里。

再重点说说刚玩完的 Hermes，也就是大家说的 “养马”。优点确实有，比如它会自动保存日常工作流程成 skills，后续还能主动调用这些技能，不用像 Claude Code 那样，需要我手动把常用流程存好再调用，这点确实省心。

用OpenClaw和Hermes这一类智能体，还有一个巨大的好处，那就是我可以随时用手机微信操作家里的服务器或台式电脑，帮我解决一些问题。比如我需要某个工作信息，让智能体去读取我电脑上的内容，整理后通过微信或邮件发到我手机上。这种类似于远程操控，是非常方便的。服务器是24小时不关机的，我突然有个想法、有个任务要做，就可以用手机微信给它发一个指令，可能就在后台自动帮我下载资料、自动处理、整理信息，然后把处理结果发给我了。

上面这些内容，就是我操作手机微信，让Hermes这个“马”读取我的工作目录，然后写出来的2026年上半年工作总结。

让它自动给我发每日新闻、根据我同步上传的工作日记自动写每月工作总结。

这是它给我的邮箱发的AI领域的每日国内外最新新闻及热闹帖子。

但缺点也格外扎眼：未知 bug 多到离谱，用着用着就出莫名其妙的问题，排查起来特别费时间；而且token 消耗巨夸张，比 OpenClaw 还大，普通用户根本扛不住，想用得顺畅，起码得是大模型包月用户，成本门槛直接拉满。

这是我的tokens使用量，平时用的不多，养马这两天，消耗量直线上升。

解决了几个问题，就开始出Bug了。

周日，我发了一个音频文件给它分析，居然出错了。当然，要进行文件传输，语音识别，然后文字转换，可能任务大了一点，解决不了，情有可原。

但是后面微信又连接不上了。

这里必须重点加一句我实测下来的最优解：Hermes 负责辅助决策 + Claude Code 负责实际执行，这种配套方式反而很靠谱！我后续也打算固定用这种组合来干活 ——Hermes 能基于我给的现有信息，帮我梳理思路、补充决策维度、完善思考细节，相当于一个 “智能参谋”；等决策定下来，具体的代码编写、流程落地、实操执行，全都交给 Claude Code，稳定不出错，效率直接拉满。

但话又说回来，绝大多数事情的解决，核心的决策、深度思考，最终还是得靠我们自己。Hermes 顶多是基于现有信息帮我们辅助决策、查漏补缺，没法替代我们独立判断、定方向、拍板关键问题，这点一定要拎清，别指望它能完全替你拿主意。

再聊聊我现在的日常使用逻辑，给大家做个参考。我目前写代码、做 IT 项目的需求不算多，大部分时间都是解决工作、生活里的常见问题，这种场景下，我直接用 DeepSeek 的 Tokens 付费模式，随用随付、不浪费，性价比超高，日常小问题解决起来又快又稳。

遇到需要固定流程的工作，我就把常用流程保存成 skills，让 Claude Code 调用，执行稳定、不出错，完全能满足需求。而 Hermes 虽然能自动存 skills、调用 skills，但对比下来，为了这个功能承受 bug 和高 token 消耗，对我来说太不划算，不如 “Hermes 辅助 + Claude 执行” 的组合香。

玩了这一圈，我得出一个很实在的结论：对 IT 程序员来说，OpenClaw 和 Hermes 目前就是 “玩具级” 产品。真正落地解决问题、做核心决策、梳理关键逻辑，还是得靠我们自己；执行层面，Claude Code 和 CodeX 的稳定性、可靠性，远不是这俩能比的。

但也不是说这俩完全没用，分人群来看：非程序员、纯小白想上手，这俩安装配置的门槛有点高，命令行、环境配置就能劝退一大波人；但对于非 IT 专业的技术人员，比如做数据分析、运营优化、日常流程自动化的朋友，它们的辅助决策、自动存技能的能力，反而挺实用，能帮着梳理思路、简化重复操作，算是个不错的效率辅助工具。

最后总结一句：跟风养 “虾” 养 “马” 可以图个新鲜，但别指望它们替代专业工具。程序员可以试试「Hermes 辅助决策 + Claude Code 执行」的组合，核心思考自己来，辅助、执行交给 AI；小白用户就别硬啃配置门槛了，选 DeepSeek 这类轻量化付费工具更实在。

AI 工具迭代快，说不定下次 OpenClaw 和 Hermes 更新后能解决这些问题，但就目前版本来说，理性尝鲜、按需选择，才是最稳妥的。

你有没有养过龙虾 OpenClaw 或者养马 Hermes？有没有试过这种 “辅助 + 执行” 的组合？欢迎在评论区交流你的实测体验

虽然文章借助了AI实现，但写作思路、基本信息等内容都是我提前写好的，然后AI整理成文章。像这篇文章，在写的时候，我一点点罗列如下：

• 刚养完龙虾OpenClaw，然后又开始养马Hermes了

• OpenClaw和Hermes真正擅长之处，并不是真正执行过程，而是辅助我们的决策、思考过程

• 执行则用Claude Code和CodeX

• 我自己养虾，大概不到半月，后面就基本没再开启过了

• 这几天折腾养马，也就一时新鲜，然后就没再继续

• OpenClaw存在安全隐患，需要隔离，且不知道它最终做出的到底是什么内容 ，不知道是否符合我们的要求

• Hermes则是会出现一些未知bug，而且消耗tokens巨大，比OpenClaw还大，如果要使用，起码得大模型包月用户

• 我目前写代码、IT项目的内容并不多，大多是解决工作、生活中的常见问题，因此大部分情况下直接用DeepSeek的Tokens付费模式，倒也是个不错的选择

• 将平时一些常用的工作流程保存为skills，然后让Claude Code调用

• 但是如果使用Hermes，会自动保存skills，后续也会调用这些skills

• 但是最终使用完，发现对于IT程序员来说，这俩都只是玩具，真正解决问题时，还是要靠我们自己去做决策、思考，然后直接用Claude Code和CodeX去执行

• 但对非程序员而言，这2个的安装和配置却有些上手难度

• 对于非IT专业的技术人员，倒是个好选择

• Hermes辅助决策+Claude Code实际执行，这种配套方式倒是可以。我后续也会这种方式来执行。但很多事情的解决，真正的决策、思考是由我们自己去搞定的，Hermes可以根据现有的信息帮我们辅助决策