夜雨聆风将 Hermes Agent 和 OpenClaw 结合起来，可以构建一个 “主控+执行” 的 AI 超级工作流。核心理念是：让 OpenClaw 做“总指挥”，负责接单、路由和对外沟通；让 Hermes 做“特种兵”，负责重执行、长任务和技能沉淀。
一、三种主流结合方案
方案 核心原理 适用场景 优点
1. HermesClaw 桥接 通过 Python 桥接工具复用 OpenClaw 的微信/iLink 通道，将消息路由给 Hermes 或 OpenClaw 希望用单一入口（如微信）同时使用两个 Agent 安装简单、多用户隔离、支持多模态
2. ACP 协议调用 OpenClaw 通过 Agent Communication Protocol 直接调用 Hermes Agent 需要在对话中临时切换 Agent，或让 Hermes 接管特定任务 交互灵活、可绑定/解绑会话
3. CLI 直连 OpenClaw 直接执行 Hermes 命令行，将任务作为独立进程运行 快速验证、一次性研究/代码分析任务 改造成本低、隔离性好、易排查
二、具体操作步骤（以 ACP 方案为例）
1. 安装 Hermes ACP 适配器：
cd ~/.hermes/hermes-agent
pip install -e '.[acp]'
2. 启动 Hermes ACP Server：
hermes acp
3. 配置 OpenClaw：在
"~/.openclaw/openclaw.json" 的
"agents.list" 中添加 Hermes Agent 配置。
4. 在对话中调用：
- 绑定整个对话：
"/acp spawn hermes-agent --bind here"
- 临时单任务：
"用 sessions_spawn 工具发起一个 acp 会话，agentId 是 hermes-agent，任务是“帮我查今天天气”"
三、分工建议：谁适合做什么？
任务类型 推荐 Agent 理由
多平台接入（微信、飞书、Discord） OpenClaw 专长统一网关，管理多个渠道连接
长时研究/代码分析 Hermes Agent 闭环学习能力，能沉淀技能文档
自动化运维/故障修复 Hermes + OpenClaw 协同 Hermes 分析问题，OpenClaw 执行修复命令
敏感数据/金融操作 OpenClaw 权限控制更严格，行为可预测
创意开发/探索性编程 Hermes Agent 自主性强，能理解用户风格并试错
四、典型工作流示例：智能邮件处理
1. Hermes 监听邮件，解析内容并分类（如“发票”“报告”）。
2. OpenClaw 执行动作：将发票转发财务，报告归档到指定文件夹。
3. Hermes 沉淀技能：自动总结邮件处理模式，下次更准更快。
五、关键提醒
1. 模型共享：两者可共用同一 LLM 提供商（如 OpenAI、DeepSeek），节省成本。
2. 状态隔离：多用户环境下，HermesClaw 等工具会按用户隔离会话状态。
3. 平滑迁移：已有 OpenClaw 技能可通过
"hermes claw migrate" 一键迁移到 Hermes。
一句话总结：不要二选一，而是让 OpenClaw 当“前台经理”接活派活，让 Hermes 当“后台专家”深度执行并越做越聪明。这样既能享受 OpenClaw 的广泛连接能力，又能获得 Hermes 的自主进化优势。
