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OpenClaw、Hermes 也算 Bot 吗?Grok Bot 新在哪里?
OpenClaw、Hermes 也算 Bot 吗?Grok Bot 新在哪里?最近比较火的 AI 应用，非 Grok Bot 莫属。国内这边，社区开发者基于 DeepSeek Harness（DSH）做的 DeepSeek Bot 插件，发布才几天，增长势头也不错。 这些产品都管自己叫 Bot，而不是 Agent。这不是换了个说法，背后是两件不同的事。今天就聊聊 AI Bot 和 AI Agent 的区别在哪，以及 Grok Bot 跟 OpenClaw、Hermes 相比，往前走了哪几步。 先说 Agent。它强调的是 AI 如何完成任务：理解目标，根据当前情况决定下一步，调用工具，再检查结果、调整做法。这里的关键，是它能够在任务过程中作出判断，而不是只沿着预先写好的步骤运行。 比如，你让 AI 整理一份行业周报。它需要搜索资料、筛选信息、核对来源，再生成文档。资料不够，就继续查；来源冲突，就进一步核实。这些体现的是 Agent 的能力。 Bot 通常指自动工作的程序。有些Bot可以只按固定规则回复消息，不一定有长期记忆或自主规划能力。 比如 Grok Bot 就强调：有固定身份、能够跨对话延续工作的持久化 Agent。你今天找它整理周报，下周回来，仍然可以找同一个 Bot，继续沿用之前的要求和工作背景。 所以，Agent 和 Bot 并不是前后两代技术，也没有天然的高低之分。前者侧重“怎样把事情做完”，后者侧重“以什么形态与你合作”。 打个比方： 但这几种并不是泾渭分明，而是可以出现在同一个产品里。能不能延续工作，要看系统有没有保存并重新使用相关信息，不能只看界面上写着 Chat、Agent 还是 Bot。 
我觉得至少要把三件事做好。 第一，工作资料要留下来。 上次生成的报表、写好的脚本、配置过的环境，下次还要能找到。这就需要持久化的工作区，以及能够继续运行的环境。工作区可以在本地，也可以在云端；多个 Bot 还可能共用一套文件和工具，不一定每个都有独立的虚拟机。 如果任务需要定时执行，运行它的电脑或服务还得保持在线。保存了文件，并不意味着 AI 会自动在后台继续工作。 第二，有用的经验要记下来。 比如，你习惯的代码规范、周报的统计口径、哪些来源值得参考。换一个对话以后，AI 能重新读取这些信息，合作才不会每次都从头开始。 这里的长期记忆，通常是把信息保存在文件、数据库等地方，再在需要时加载或检索。它不等于 AI 每聊一次就重新训练了模型，也不等于把所有聊天记录存下来，就一定能记得准确、用得恰当。 第三，做成的事情要能复用。 每周都要拉取数据、清洗字段、生成图表，就可以把验证过的做法整理成脚本或 Skill。下次做周报时，AI 可以沿用这套方法，再根据新情况调整。 从这个角度看，记忆帮助它知道“我们之前怎么约定”，技能帮助它知道“这件事怎么做”。两者配合，才更容易把一次成功变成持续可用的能力。 
那么，OpenClaw 和 Hermes 算不算这种长期合作的 AI 助手？ 可以。它们虽然使用 Agent 这个名字，但并不是天然“用完即丢”。 OpenClaw 支持为不同 Agent 配置工作区、身份规则和会话状态，也提供记忆与多 Agent 机制。Hermes 同样支持跨会话记忆、技能、定时任务和子 Agent 委派。 它们与 Grok Bot 的区别，更适合从产品侧重和使用方式来看：
这是对产品侧重的概括，不是能力排名。具体能做什么，还取决于使用的模型、工具、版本和配置。 但它们也是全职员工，只不过把工位搬到了你自己的地方：本地电脑、NAS，或者自己租的 VPS。 它们不是用完即丢的临时 Agent，该有的持久化特征一样不缺。所以 Grok Bot 和它们之间的关系，不是"Bot 对 Agent"，而是同一个形态下的两条不同路线。 
既然这些能力并非 Grok Bot 独有，它的进步在哪里？ 在我看来，它把一些原本需要用户分别配置的能力，放进了一个更容易理解和使用的产品里。 1、先给 AI 一个能持续工作的环境。 Grok Bot 使用持久化的云端电脑，可以操作浏览器、文件和终端。用户关掉自己的电脑，云端任务仍然可以继续。当前文档还说明，同一账号下的多个 Bot 共用云端电脑的文件、浏览器会话和应用登录状态，便于接着彼此的工作往下做。 对于普通用户，这省去了搭建和维护基础运行环境的一部分麻烦。你需要交代工作目标，并为它提供所需的资料和访问权限。 2、把接口调用和界面操作放在一起。 有合适的连接器，就通过连接器工作；没有连接器时，也可以尝试操作网页和软件界面。用户不必一开始就决定，这项工作究竟该写脚本，还是做浏览器自动化。 3、让演示成为教它做事的一种方式。 Grok Bot 有个很好功能“Teach a task”：在功能可用时，用户可以演示一遍浏览器流程，再检查 Bot 据此生成的技能。相比把每一步都写成文字，这为不熟悉技术的用户提供了另一种入口。 不过，目前演示一次产生的仍然是技能草稿。遇到空数据、异常结果时怎么办，往往还需要补充。验证过后，再用于定时任务，才更稳妥。 4、让多个 Bot 的交接更直接。 多个 Bot 可以并行工作、互相发消息，也可以在群聊中交接任务。例如，一个负责收集资料，一个负责写稿，另一个负责核查，用户能够在同一处看到合作过程。 多智能体协作这件事，OpenClaw 和 Hermes 也能做，但通常要靠配置、路由器，或者写一段分发逻辑，定义主 Agent 怎么唤起子 Agent。 Grok Bot 把它做成了产品里的默认结构：你可以建几个有名字、有分工的 Bot——一个看数据、一个处理邮件、一个盯社交动态——它们并行干活，共享上下文，还能互相发消息、把任务所有权转给对方。A Bot 跑出来的中间结果，B Bot 接着往下做，你不用夹在中间当路由器。 如果把 OpenClaw 和 Hermes 看作能力很强、但需要你自己动手组装的通用框架，Grok Bot 代表的是另一种产品形态：把"看懂屏幕"、"演示即学习"和"多 Bot 自主协同"打包成一个拿来即用的系统。 它真正做的不是让 AI 更聪明，而是让不写代码的人也使唤得动。接下来值得看的，是这道门槛降下来之后，普通人到底会把自己的哪些活交出去。 推荐阅读： 从聊天机器人到能行动的软件：Google AI Agent 系列教程核心总结 AGENTS.md 越写越长，Agent 就会越来越好用吗？ DeepSeek Harness 终于来了：你以为是国产 Claude Code，DeepSeek 却想做 Agent 的底座
一、Agent 讲能力，Bot 讲形态
普通 Chat（ChatGPT 网页版）是查阅资料的百宝书，问完就翻篇； 传统 Agent（比如 LangChain 里的单次工作流）是外包师傅，活干完人就走； 持久化 Bot（Grok Bot、OpenClaw 这一挂）是全职员工，有工位、有记忆、会积累经验。
二、如何让 AI 从外包师傅变成全职员工
三、OpenClaw 和 Hermes 是 AI Bot 吗？
产品 | 主要侧重 | 环境与维护方式 |
Grok Bot | 将持久身份、云端工作环境和多 Bot 协作整合成产品 | 使用托管的云端电脑，基础环境由服务方维护 |
OpenClaw | 在自己管理的环境中组织 AI 助手、消息渠道和工具 | 可部署在本地或服务器上，需要管理配置与运行环境 |
Hermes Agent | 将工具执行、长期记忆和技能积累结合起来 | 可在本地或服务器上运行，也可连接云端工具 |
