从 OpenClaw 到 Hermes,再到 Codex:我的 Agent 使用心路历程

01

OpenClaw：AI 第一次走出聊天框

在 OpenClaw 之前，我使用 AI 的方式和很多人一样：提问、得到答案、复制、修改、继续追问。

效率确实提高了，但本质没有变。

我仍然是那个不断切换窗口、拆解任务、传递上下文的人。

OpenClaw 带来的冲击在于，它把 AI 放进了更真实的工作流里。消息、文件、工具调用、长期任务，这些原本分散在不同软件中的事情，开始有机会被一个 Agent 串起来。

我开始尝试把一些重复工作交给它：整理资料、跟进信息、生成初步方案、处理固定流程中的琐事。

最初的体验很兴奋。

你会觉得，自己好像终于拥有了一个不知疲倦的数字助理。它响应更快，也能处理那些你不愿反复操作的小任务。

但兴奋很快被现实校正。

我发现，AI 并不是真的“理解了任务”。很多时候，它只是沿着我给出的上下文和权限边界往前走。

任务描述不清，它会自信地走偏；工具权限过大，风险也会随之放大；一次任务做得不错，不代表下一次仍然稳定。

OpenClaw 让我学到的第一课：Agent 的价值不在于“自动”，而在于能否被放进一个可控的流程。

从那以后，我不再只问“它能不能替我完成”，而是开始问：

• 这件事的输入是否清楚？
• 它能访问哪些资料和工具？
• 哪一步必须由人确认？
• 出错后，能否快速发现并撤回？

02

Hermes：真正稀缺的是持续的上下文

如果说 OpenClaw 让我看见了 Agent 走向真实世界的可能性，那么 Hermes 让我开始关注另一个问题：

一个 Agent 能不能越来越懂我的工作方式？

一次性完成任务的 AI 并不稀缺。

真正麻烦的是，每次新对话都要重新解释背景：我是谁、项目是什么、文件在哪里、输出应该遵循什么格式、哪些事情绝对不能做。

这也是 Hermes 吸引我的地方。

它把记忆、技能、工具调用和持续运行放在一个体系里，试图让 Agent 不只是“完成一次回答”，而是在重复任务中积累可复用的能力。

这段时间，我对 AI 的期待从“帮我干活”变成了“帮我形成工作惯性”。

比如，一篇内容从选题、资料搜集、结构搭建、初稿到发布前检查，真正有价值的并不是每一步都自动化，而是把那些反复出现的标准沉淀下来：

• 什么选题值得写；
• 哪些来源更可靠；
• 标题要避免什么；
• 哪种结构更适合读者；
• 发布前要检查哪些事实和链接。

我开始理解，所谓 Agent 的“记忆”，不是保存更多聊天记录，而是让它能在正确的时候调用正确的约束。

但我也看到了另一个现实：一个 Agent 越能行动，就越需要边界。

记忆会过期，技能会失效，自动化流程会在环境变化后产生偏差。我们不能因为它看起来越来越像一个“同事”，就忘记它依然需要明确的任务定义、权限控制和结果验收。

Hermes 给我的第二课：AI 的长期价值，不是替人积累聊天记录，而是帮助人沉淀可复用的工作方法。

03

Codex：协作比替代更重要

到了 7 月，我开始更频繁地使用 Codex。

这一次，最明显的感受不是“它又多了一个功能”，而是工作关系变了。

面对一个真实任务，最有价值的过程往往不是直接生成结果，而是先理解现状，再查找资料和代码，制定方案，完成修改，运行验证，最后交付一个可检查的结果。

这正是 Codex 让我重新建立信心的地方。

它更像一个能够进入工作现场的协作者：理解项目上下文、处理文件、执行任务、给出改动、接受反馈，再继续迭代。

人不再只是发号施令，也不必逐字逐句接管执行；更合适的关系是，共同完成一个明确的交付目标。

我渐渐不再执着于“让 AI 全自动替我工作”。

因为很多工作并不适合彻底放手。真正重要的判断——做什么、不做什么、什么算完成、什么风险不能接受——仍然需要人负责。

但 AI 可以把人从大量低价值的重复劳动中解放出来，让我们把精力留给判断、取舍、创意和最后的责任。

Codex 给我的第三课：最好的 AI Agent，不是替代你，而是让你能把注意力放在只有你能做的事上。

04

5 个月后，我对 AI Agent 的三个新判断

从 OpenClaw 到 Hermes，再到 Codex，我的使用习惯变了，判断也变了。

第一，别只看“它能做什么”，更要看“它能否稳定地完成一个闭环”。

第二，别急着追求全自动。先把一个小流程跑通、设好边界、能验收，再扩大授权。

第三，未来最有价值的能力，可能不是掌握某一个 AI 工具，而是把自己的工作拆成适合人机协作的流程。

AI Agent 还远没有到“交给它就可以下班”的阶段。

但它已经足够强大，值得我们认真学习如何与它协作。

写在最后

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