一、关于升级 OpenClaw：别急着追新

OpenClaw 更新挺频繁的。

不是不好，而是每个新版本都会带一些新问题。可能是某个插件兼容性，可能是配置项变了，也可能是某个依赖突然抽风。

踩几次大坑实录：

现在的策略：

二、双系统部署：让 AI 互相运维

这是我最近发现的一个比较实用的方案：在同一台机器上同时部署 OpenClaw 和 Hermes。

双系统架构：OpenClaw 负责消息渠道，Hermes 负责开发，配置自动迁移，共享工作空间

Hermes 是 OpenClaw 的同类开源项目，都是 AI 助手框架，只是侧重点不同。Hermes 更侧重技术人员需要的能力：代码开发、工程任务、终端交互。OpenClaw 则在消息渠道集成上更友好。

一开始只部署了 OpenClaw，部署还算方便，发现运维成本有点高，小问题不断。正好看到 Hermes 也在做类似的事情，就试着一起部署。结果发现两者可以共享配置，还能互相帮忙排查问题。

关键发现：Hermes 启动时会自动检测 OpenClaw 的配置，把模型端点、API Key 这些迁移过来。基本不需要重复配置。

OpenClaw 出问题了，可以让 Hermes 帮忙排查日志、修复配置。反过来也一样。相当于有两个 AI 互相照应。

分工也变得明确：

Hermes：负责代码开发、文件操作这些工程任务

OpenClaw：负责消息渠道、环境部署、对外交互

OpenClaw 配置好飞书之后，可以再部署 Hermes，它可以继承配置和 memory，包括飞书 channel 配置。Hermes 专注做好终端和开发。两者共享同一个 API Key，同一个工作目录，互不冲突。

这点必须单独说：养虾（OpenClaw）一定要买 Coding Plan，哪家都行，丰俭由人。

我之前用按量计费，只是配置初期成本就吓人：一小时几百块。

不是任务有多复杂，而是 token 消耗是持续性的并且不断放大：

折腾到今天，最大的感受是：

使用的目标不是用来炫技，是用来干活的。

能帮你省时间，就是好东西。要是天天伺候它，那就是本末倒置。

建议配置原则：

写在最后，看着似乎和主业关系不大，然而，这似乎也是能改变行业的一套新玩法。