OpenClaw vs Hermes Agent:一个是团队,一个是全能打工人

最近在用两款 AI Agent 框架，OpenClaw 和 Hermes Agent。说实话，用下来之后感觉这俩根本就是两个完全不同的物种，代表的思路完全不一样。今天把我的一些感受写出来，供想入坑的朋友们参考。

先说 OpenClaw：一个团队协作框架

OpenClaw 从一开始的设计目标就很明确——它是给团队用的。

它的核心是「Gateway」这个概念，说白了就是一个持续运行的消息中枢。路由、权限、渠道管理、多 Agent 分发这些事情，全由它来。你可以同时跑好几个 Agent，每个 Agent 有自己的身份和专属渠道。有的处理工作消息，有的管生活事务，有的专门做代码审查。各管各的，但又能互相通信。

OpenClaw 的多 Agent 架构分三层：

SubAgent：轻量委托，把活儿派给另一个 Agent 去干

Agent Teams：真正的团队协作模式，多个 Agent 像个小组一样配合

AgentToAgent：跨实例通信，甚至能跟其他框架的 Agent 说话，靠的是 OGP 协议

什么场景最适合这种设计？你需要分工的时候。比如说你有一整个 AI 销售团队，有的跟进线索，有的答疑，有的处理投诉——用 OpenClaw 可以把每个角色跑成独立的 Agent，再用一个「主管 Agent」统一调度。这是 OpenClaw 最吸引人的地方。

说白了，它更像一个AI Workforce 平台，帮你搭、管、调度一支虚拟团队。

再看 Hermes Agent：一个全能打工人

Hermes Agent 的画风完全不同。

它的核心是「Learning Loop」——一个会自我进化的 Agent。你跟它说的事情它会记，下次遇到类似的活儿，它会做得更快、更准。它有自己的记忆体系，有自己的技能库，长期记忆和短期会话分得很清楚。

这是 Hermes 最核心的东西——它的技能不是写好就不动的。Agent 完成一个复杂任务，会自动从中提取可复用的模式，把成功经验固化成技能模板。下次遇到类似的活儿，它不用从零开始，会直接调用之前积累的经验。而且它会定期自我复盘，发现更好的做法就更新技能。重复性的工作交给它，越用越顺手。

Hermes 的工具生态很丰富，40 多个内置工具，覆盖写代码、跑终端、搜网页、管文件、发消息、接 MCP……日常操作基本都覆盖了。它不是一个只会聊天的 AI，是真能替你干活的全技能选手。

更像一个24 小时贴身秘书 + 打工人，随时待命，什么都能干。

选哪个，要看你想解决什么问题。

想搭建一整套 AI 业务流程，有多个角色需要协同，OpenClaw 的多 Agent 架构会让你很顺手。定义好每个 Agent 的职责，它们自己就会配合着把活儿干了。

只是想找一个私人 AI 助理，什么都能干、什么都帮你搞定，减少每天重复性的琐事，Hermes Agent 是更好的选择。它记住了你的偏好，熟悉了你的工作流程，越用越顺手，越来越像你自己的一部分。

这里要插一句，Lushbinary 那篇对比文章里提到了一些安全相关的信息，值得拿出来说一说。

OpenClaw 都有这两年修过几个安全漏洞：CVE-2026-25253，CVSS 评分 8.8，是通过一个恶意链接就能拿到整个网关控制权的严重问题。还有提示词注入、远程代码执行相关的漏洞，官方都在新版本里修了。

Hermes 那边默认开启的东西多一些——提示词注入扫描、敏感信息过滤、容器隔离。不是说 Hermes 就绝对安全，但默认配置下的防御姿态确实更紧一些。

这条不是要黑 OpenClaw，任何跑在网上的软件都有漏洞，修得快就行。只是提个醒：如果你要长期跑，建议都留意一下官方 release note，及时更新版本。

这两款工具代表了一个挺有意思的分野——

OpenClaw 是「AI + 组织」思维，关注的是多个 AI Agent 怎么像一支团队一样协作，怎么把工作流拆解成角色、流程、消息路由。技术上是工程导向的，讲究控制、权限、可靠性。

Hermes Agent 是「AI + 个人」思维，关注的是怎么让一个 AI 真正变成你的得力助手，懂你、记住你、帮你把事情做完。技术上是智能导向的，讲究记忆、进化、上下文连贯性。

没有哪个更好，只有哪个更合适你现在的需求。

对了，文章里举的一些技术细节可能有疏漏，欢迎懂行的朋友指正。