OpenClaw + Hermes Agent 协作实战：5分钟搭建多Agent系统

先说个痛点

你想用 AI 自动化处理工作，但：

• 一个 Agent 能力有限，处理复杂任务总是”卡壳”
• 多个 Agent 不知道怎么配合，各自为战
• 调来调去配置太复杂，最后放弃

其实多 Agent 协作没那么难。

今天教你用 OpenClaw + Hermes Agent，5分钟搭建一套多 Agent 协作系统。

整体架构

用户请求 → OpenClaw（任务调度）→ 多个Agent分工                                      ↓                              Hermes Agent（记忆理解）                                      ↓                              专业Agent（代码/搜索/分析）                                      ↓                              汇总结果 → 返回用户

简单说：

• OpenClaw = 指挥官，负责分配任务、协调多个 Agent
• Hermes Agent = 智囊，负责记忆理解、上下文处理
• 专业Agent = 执行者，负责具体任务（写代码、查数据、写文章）

第一步：安装 OpenClaw

# 安装 OpenClawcurl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash# 初始化openclaw init# 启动服务openclaw start

第二步：安装 Hermes Agent

# 安装 Hermes Agentcurl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash# 配置hermes gateway setup

第三步：配置协作模式

在 OpenClaw 中配置 Hermes Agent：

# openclaw.config.yamlagents:-name:hermes-memorytype:hermesconfig:memory_enabled:truememory_path:./memory-name:codertype:claude-code-name:researchertype:tavilyworkflows:default:-step:hermes-memoryprompt:"理解用户需求，提取关键信息"-step:coderprompt:"执行代码任务"-step:researcherprompt:"补充背景信息"

实战演示

场景：自动生成技术文章

用户输入：

帮我写一篇关于 Hermes Agent 的教程文章

OpenClaw 调度：

1️⃣ hermes-memory：理解用户需求   → 用户想要教程，面向开发者，需要实操性2️⃣ researcher：搜集资料   → 搜索 Hermes Agent 最新功能、案例3️⃣ coder：整理结构   → 生成文章大纲、代码示例4️⃣ hermes-memory：润色优化   → 检查逻辑、通顺表达

最终输出： 一篇结构完整、有代码示例、有实战案例的技术教程。

效果对比

常见问题

Q：两个框架会不会冲突？ 不会。OpenClaw 负责调度，Hermes Agent 负责记忆理解，各司其职。

Q：配置复杂吗？ 不复杂。按照上面的步骤，5分钟就能跑起来。

Q：需要多少资源？ OpenClaw + Hermes Agent 合计约 ¥10-20/月（低配VPS足够）。

今日小结

1. OpenClaw → 任务调度、多Agent协调
2. Hermes Agent → 记忆理解、上下文处理
3. 协作模式 → 指挥官 + 智囊 + 执行者

强强联合，让 AI 真正”打工”。

💡 龙虾牧羊人说

多 Agent 协作是 AI 应用的未来。

但不要贪多嚼不烂，先从两个 Agent 配合开始，跑通了再加第三个、第四个。

小步快跑，快速迭代。

有问题的评论区见，或者加群交流～

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