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500 块搭起来的 OpenClaw,被 Codex Remote 一个按钮击穿了?

500 块搭起来的 OpenClaw,被 Codex Remote 一个按钮击穿了?

曾经花时间把 OpenClaw 搭起来,也用过一段时间 Hermes。Codex Remote 出现之后,我突然发现,自己已经很久没再点开 Hermes 了。

OpenClaw 火爆的时候,好多人为了安装前前后后的折腾,甚至还有安装花费500 块的奇葩现象。

这里面有服务器、模型调用,还有各种配置和排错。最后终于可以在飞书里给自己的 Agent 发消息,让它去改代码、查资料、跑命令。电脑不在身边,也能随时操作。

后来我又用了 Hermes。

Hermes 最吸引我的地方,也是这一点。它住在一台远程机器上,我在飞书里问它,等它干活,再回来确认结果。它还会记住一些长期信息,能把用过的经验整理成技能。对一个经常在电脑、手机和不同项目之间切换的人来说,这种感觉很像身边多了一个随时能叫到的搭档。

我当时甚至觉得,自己已经找到了“个人 AI 工作台”的形态。

直到 Codex Remote 出现。

我为什么突然不用 Hermes 了

Codex Remote 做的事情其实没有那么复杂:把 Codex 正在电脑、开发机或远程环境里执行的任务,放进 ChatGPT 手机端管理。

你可以在手机上发起任务、看进度、补充要求、批准下一步,也可以等它做完之后回来检查结果。人不必一直守在电脑旁边,但工作不能停在电脑旁边。

这一下刚好击中了我原来使用 Hermes 的主要理由。

以前我需要的是一个“从手机进入电脑”的入口。飞书很方便,OpenClaw 和 Hermes 也把这件事做得很顺手。

现在 Codex 自己已经有了这个入口,而且它直接连着我正在使用的代码环境、会话和任务上下文。我不再需要额外维护一个 chat Bot,也不用记住某个任务到底跑在哪台 VPS 上。

遥控一个 Agent 和继续使用 Codex。看起来差不多,维护成本却完全不是一回事。

我真正比较的,不是模型强弱

如果只比较回答质量,很容易把文章写成模型排行榜。但对我来说,真正影响选择的是下面几件小事。

手机上能不能马上接着干

以前用 Hermes,我常常要先确认它有没有在线,当前连接的是哪台机器,刚才那段对话属于哪个任务。

这其实不是大问题,但多一个环节,就多一次中断。

Codex Remote 的体验更像打开一个已经进行中的工作:看一眼它卡在哪里,回一句话,批准一次操作。

对短任务来说,两者差别不大。真正拉开差距的是那些跑半小时、一个小时的任务。

它能不能理解我手上的项目

Hermes 和 OpenClaw 的优势,是自由度很高。你可以自己决定它在哪里、接哪个模型、通过哪个聊天软件工作,也可以给它加各种工具和自动化流程。

但自由度的另一面,就是很多东西需要自己接起来。

Codex Remote 恰恰相反:把代码仓库、执行环境、任务记录和手机入口放在了一条链路里。可以少解释几遍“我刚才做到哪了”。

这对我这种主要用 Agent 写代码、改项目的人,影响非常大。

任务失败后,谁来收拾残局

Agent 最烦人的时刻,不是它完全不会做,而是做到一半停住了。

以前我用 Hermes,遇到这种情况通常要回飞书里翻记录,判断它是命令报错、权限不够,还是上下文跑偏了。

对我来说,在这方面的便利比多一个模型选项更重要。

那 Hermes 和 OpenClaw 真的没有价值了吗?

也不是。

如果你需要的是一个真正属于自己的 Agent,Hermes 依然有一些 Codex Remote 替代不了的地方。

比如,它可以通过 飞书、Telegram、WhatsApp 等多个渠道接入;你可以自己选择模型和部署方式,所以我现在就把它放在一台便宜的 VPS 上,让它更像一个可以慢慢长成个人助手的开源底座,以及跑跑 24 小时不间断的定时任务。

OpenClaw 也是类似的路线。

这类工具的价值,在于你能不能把自己的工作方式装进去。你得去配合它了。

如果你的需求是:

  • 不想被单一模型绑定;
  • 需要跨多个聊天软件和应用;
  • 想自己控制数据、服务器和调用成本;
  • 想让 Agent 长期记住你的习惯;
  • 想把它变成一个全天候的自动化入口;

那 Hermes 和 OpenClaw 仍然值得折腾。

只是我现在的需求变了。

我不再需要一个“什么都能接”的入口,而是希望代码任务本身少一点中间层。

这其实是一个很现实的选择

开源 Agent 的吸引力,很大一部分来自“我可以自己搭”。

自己买服务器、配模型、接飞书、加工具、写脚本,整个过程很有成就感。尤其是在早期,谁先把这些零散能力拼起来,谁就能获得一种明显的领先感。

但工具一旦成熟,领先感就会变成维护账单。

服务器要续费,模型要换,接口会变,权限会过期,某个插件升级后又要重新排错。你本来只是想在手机上让 Agent 改一行代码,最后却花了半小时处理 Agent 本身。

AI 工具的迭代,已经快到会反过来淘汰工作流

以前我们比较工具,通常看功能数量:谁能接更多模型,谁能调用更多插件,谁支持更多平台。

现在不太一样了。

一个新功能,只要把原来 5 个步骤压缩成 1 个步骤,就可能让你放弃一整套已经用熟的工作流。

这不是 Hermes 或 OpenClaw 做错了什么。它们解决的是上一阶段的问题:怎么把 Agent 带到手机上,怎么让它长期运行,怎么让它连接更多工具。

而下一阶段的问题:怎么让正在工作的 Agent,随时被人接管、纠偏和继续推进。

需求往前走了一步,旧工具就会显得笨重了。

我现在还不会删除 Hermes,也不会说 OpenClaw 没用了。它们仍然适合那些愿意自己掌控底层、需要多渠道自动化的人。

但如果你只是想在手机上看一眼代码 Agent 的进度,顺手补一句要求,再批准它继续工作,那 Codex Remote 已经把门槛降得很低了。

AI 工具真正激烈的竞争,并非多一个功能,知事少让用户操心一件事。

文中的使用感受和取舍判断,属于作者个人工作流体验,不是横向性能测试。