小龙虾(Openclaw)已经过时,爱马仕(Hermes)才是未来?

很多人还在手动给 Agent 搓 Skill、调 Prompt 的时候，Agent 圈子里的“帕鲁进化论”已经悄悄演进到了下一个阶段。

最近在 X 和 GitHub 上疯传的 Hermes Agent，核心就打了一件事：让 Agent 彻底告别“人工喂养”，进入“自我进化”时代。重点解决了小龙虾失忆问题，并且更安全。

如果说 OpenClaw 是一个极其强大的、需要你亲自指挥的“重型机甲库”，那么 Hermes 就是一个会自己去捡装备、点天赋、甚至能反过来教你执行工作流的“数字分身”。

核心逻辑：从“模型外面套层壳”到“自带闭环的生命体”

这一波 AI 最有意思的变化，不只是模型更强了。

在我之前的文章里提到过，Agent 的上限由模型决定，但落地靠的是 Skill（经验封装）。Hermes 强就强在，它把“复盘”和“封装”这两个动作直接写进了底层逻辑。

不健忘的“第二大脑”（Memory Layer）：它不只是存聊天记录。它用 SQLite 和 FTS5 搞了一套“经验数据库”。你跟它吐槽过的一个代码 Bug，或者你偏好的某种排版风格，会被它自动总结并存入长期记忆。下次任务时，它会自动检索相关背景，就像一个合作了三年的老同事。
会自动生成的“技能书”（Self-Evolving Skills）：这是最硬核的地方。当你带它完成一次复杂任务后（比如：查资料->写代码->部署到 Vercel），它会自我反思：“这个过程可以被复用吗？”然后它会自动生成一个 Markdown 格式的 Skill 文件。下次你只需要说“按上次那个流程再来一遍”，它直接调用生成的技能，稳得可怕。
真正的“手脚并用”（Full Execution）：它不是只能在网页上跟你聊天。它自带终端、浏览器操作、文件管理。配合 Docker 沙箱，它可以直接在你服务器里干活，遇到环境报错自己搜、自己改、自己跑通。

为什么建议 OpenClaw 老玩家一定要试试 Hermes？

从技术角度讲，openclaw背后当然还是模型、Prompt、工具调用、记忆系统这些东西。

我知道很多人手里已经攒了一堆 OpenClaw 的 Skill，舍不得换。但 Hermes 的团队 Nous Research 显然有备而来，他们深知“迁移成本”是最大的敌人。

一键“搬家”（Claw Migrate）： 官方直接内置了 hermes claw migrate 命令。你原本在 OpenClaw 里的记忆、API Keys、甚至你辛辛苦苦写的配置，都能瞬间导进 Hermes。
大脑与身体的分离： 很多资深玩家现在的玩法是：OpenClaw 做多端触达（Telegram/Discord）和基础自动化，而把 Hermes 当成那个“会进化的核心大脑”。 * 资源占用极低： 甚至能在 5 美刀一月的 VPS 上跑得飞起，对本地硬件玩家（比如像我这样用 Mac mini 或 Synology 的人）极其友好。

快速上手：一分钟点亮你的“数字分身”

2026 年了，部署一个顶级 Agent 不该再折腾一整天。

1. 安装（Linux/macOS/WSL2）

在 Mac 或者 Linux 环境，在终端输入如下命令后回车：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

Windows 环境，在 PowerShell 中输入：

irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1 | iex

脚本会自动检测并安装 Python、Node.js、Git、ripgrep 等所有依赖，耐心等待。

2. 初始化你的“灵魂”

安装完第一步，别急着聊天，先做这两个动作：

hermes setup：跟着向导把 OpenRouter 或本地 Ollama 接进来。Hermes 支持多种模型提供商，推荐先配 OpenRouter，毕竟有大量免费模型可白嫖，最近小米的mimo也支持hermes白嫖了。
hermes doctor：检查一下你的环境（Python/Node）稳不稳。

3. 进入“养成模式”

在聊天框里，除了常规任务，记得尝试这些 / 命令：

/skills：看看它背着你偷偷学会了哪些新本事。
/model：随时切换大脑。写代码用 Claude ，查资料用 GPT。
/voice on：如果你需要它像《钢铁侠》里的 Jarvis 一样跟你对话。

4.本人的私房建议：如何让它进化得更快？

既然 Hermes 是“养成系”，你就不能把它当搜索引擎用。

多给反馈： 任务做得好不好，直接告诉它。你的反馈会被它写进“进化逻辑”。
开启 Docker 沙箱： 在配置文件里把 terminal.backend 改成 docker。给它一个可以随便折腾、搞不坏的实验室，它的代码进化速度会提升一个数量级。
善用 MCP： 没错，Hermes 完美支持 MCP 协议。你可以把它接进你的知识库、你的日历、甚至你的智能家居。
写在最后：别在潮流里溺水，要在演进中进化

写这篇文章时，OpenClaw 的热度已在退潮，而 Hermes 正如日中天。这场面，像极了 OpenClaw 刚流行时的样子。在 AI 行业，“新王加冕，旧王谢幕”的戏码每天都在重复上演。

很多人问我：“OpenClaw 是不是被淘汰了？我是不是又得重学一遍 Hermes？”

我想说的是：是的，淘汰是 AI 发展史的必然结局。但你的认知不该随之作废。

年初，“小龙虾”和傅盛的 EasyClaw 就像深水炸弹，激起了所谓的“百虾大战”，无数创业团队盲目进场，试图复刻另一个 Claw。然而讽刺的是，短短两个月过去，OpenClaw 的热度已在冰点徘徊，行业风向标转瞬间就插在了 Hermes 的阵地上。

这种近乎残酷的更迭速度，让大批追风的团队陷入了技术真空期的迷茫：如果工具的生命周期只有两个月，那我们到底在为什么而忙碌？

答案其实很简单：不要去追潮流，要去理解潮流产生的逻辑。

无论是 OpenClaw、Hermes，还是未来可能出现的各种“大牌”Agent，它们本质上都在解同一道题：如何让大脑长出手脚，如何让逻辑固化成经验。

OpenClaw 教会了我们如何做多端集成与任务编排；
Hermes 展现了闭环学习与自我进化的可能性。

我写这些教程，不是为了鼓励大家去盲目追逐每一个刷屏的 GitHub 仓库。在 AI 的洪流里，最容易溺水的就是那些只练招式、不修内功的“追风者”。

我们学习 Agent 的真正目的，是拆解它们的实现方法，理解它们的哲学理念。当你通过 OpenClaw 搞懂了 Tools 接入，通过 Hermes 摸透了 Skill 进化，那么未来不论出来的东西叫“螃蟹”还是“纪梵希”，你一眼看过去，就能看穿它的技术底色，知道它的骨架是怎么搭的，肌肉是怎么长的。

大模型只是大脑，Skill 才是工具箱。而你，才是那个不断升级“学习算法”的核心。

AI 游戏的版本一直在升级，正如我长期玩的 DOTA2游戏那样：每次大版本更新，地图、机制、英雄全是改动，甚至像换了一个游戏。但只要你研究透了游戏的底层逻辑，掌握了资源分配和对抗的本质，你就永远不会被不断更新的版本所淘汰。