夜雨聆风大家好，我是小栗，一个关注AI的博主。说起来，最近AI Agent圈子挺热闹的。
上个月还在聊OpenClaw这只"小龙虾"怎么统治世界呢，这个月Hermes Agent就突然火了——GitHub Star两个月冲到46k，被很多人称为"OpenClaw的第一个真正对手"。
作为一个AI Native Coder，我这两天把两个框架都摸了一遍。说实话，两者确实有点像，都能接入Telegram、Discord这些聊天平台，都支持多模型切换，都走MIT协议。但剥开相似的外壳，我发现——这俩根本不是一个物种。
先说结论：一个是工具，一个是队友
OpenClaw的核心是一个Gateway（网关守护进程），你可以把它理解成一个"多渠道个人助理操作系统"。管理员通过一个界面就能监控所有会话和工具调用，这对团队协作场景特别高效。
Hermes Agent呢？它的核心是Agent自身的执行循环，官方管这叫"闭环学习循环"。设计出发点不是"怎么把消息送到Agent"，而是"Agent怎么变得越来越强"。
一句话：OpenClaw擅长连接，Hermes擅长成长。
技能系统：应用商店 vs 自学成才
这是两者差异最大的地方。
OpenClaw的技能系统像一个App Store。你浏览、下载、安装别人做好的技能。截至2026年4月，它的技能市场ClawHub上已有超过13,700个技能，覆盖Notion、Gmail、GitHub等50多种工具集成。数量多，开箱即用。
但——2026年3月的ClawHavoc大事件中，被审计的2,890个流行技能中有41%存在安全漏洞。虽然OpenClaw在3月下旬发布了v3.22版本强化了安全防护，但这个问题还是让人有点在意。
Hermes Agent的技能系统则完全不同。它像一个每次做完菜就发明新菜谱的厨师。
当你完成一个包含5次以上工具调用的复杂任务后，Hermes会自动创建一份结构化的技能文档（SKILL.md），存成可复用的技能。更关键的是，这些技能在使用过程中会自我迭代。新生成的技能遵循开源的agentskills.io标准，可跨平台移植。
我举个例子。你第一次让Hermes帮你整理每周的周报，它可能会花5分钟摸索流程。但第二次、第三次，它会越来越熟练，甚至开始优化流程——把重复的部分自动化、把格式统一化。用久了，它真的会"懂"你。
记忆系统：笔记本 vs 搜索引擎
两者都声称有跨会话记忆能力，但实现方式完全不同。
OpenClaw的记忆是"文件即记忆"。它把记忆存在MEMORY.md和每日日志里。但只有最近两天的日志会在会话开始时自动加载。更早的日志虽然存在磁盘上，但Agent需要主动搜索才能调用。
这就像你有一堆笔记本，但每次只能打开最近两本，其他的得自己去翻。
Hermes Agent则给Agent装了一个"搜索引擎式的大脑"。其记忆体系包含四层：提示层记忆（快照加载）、会话归档层（按需搜索）、技能层（程序性记忆不断累积）以及可选的第三方记忆提供商。
更关键的是，Hermes有主动的nudge_interval周期性提示，确保记忆保存确实发生。而OpenClaw的记忆写入完全依赖模型的自主判断。
平台支持：OpenClaw完胜
这块差距就大了。
OpenClaw支持20+个消息平台，包括微信、飞书、钉钉、QQ这些国内用户常用的。如果你主要在国内工作，OpenClaw几乎是唯一选择。
Hermes目前只支持6个核心平台：Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、 CLI、 飞书和微信等。
不过Hermes有个有意思的地方——社区推出了HermesClaw桥接工具，可以复用OpenClaw的微信通道，让单个机器人账号在微信上通过/hermes、/openclaw、/both命令自由切换。两个Agent可以分工协作，各取所长。
安全：Hermes更让人安心
这块值得展开说说。
OpenClaw在2026年披露了多个安全漏洞（CVE-2026-25253等），主要是默认配置过于宽松、权限过大导致的问题。虽然这些漏洞在发现后已及时修复，但暴露了"功能优先、安全其次"的设计取向。
网关认证默认关闭，skill执行无沙箱隔离。在"ClawHavoc"攻击事件中，恶意插件直接扫荡用户的本地~/.openclaw目录，窃取飞书、邮箱聊天记录甚至电子钱包私钥和交易所密码。
Hermes呢？从第一天起就内建了prompt injection扫描、上下文扫描和容器加固（只读根文件系统+能力丢弃）。五层防线包括用户授权、危险命令审批、容器隔离、MCP凭证过滤和上下文文件注入扫描。
截至2026年4月，Hermes Agent没有公开记录的任何CVE漏洞。
打个比方：OpenClaw像一辆配置很高的跑车，动力十足但默认不系安全带。Hermes像一辆带齐了安全气囊和自动刹车的家用车，默认就把保护措施全开着了。
技术栈：Python vs Node.js
开发者可能比较关心这个。
Hermes Agent完全由Python编写，代码量相对轻量。纯Python意味着代码可读性更强、调试更直观。用一位开发者的话说："在你机器上跑的、有终端权限的AI Agent，我能看懂它的代码这件事，本身就是信任的基础"。
OpenClaw基于Node.js / TypeScript，代码量较大，12万行以上的TypeScript代码。功能覆盖更全面，但也带来了一定的维护门槛。
那到底选哪个？
我整理了一个简单的决策树：
选OpenClaw，如果你：
需要在团队内部部署一个统一管理的AI网关 希望开箱即用、快速接入大量现成的社区技能 需要与国内主流通讯平台无缝集成（微信、飞书、钉钉） 追求灵活性，愿意自己配置安全边界
选Hermes Agent，如果你：
想要一个"越用越懂你"的长期运行Agent 不想花时间配置安全机制，开箱即用更省心 需要真正的跨会话持久记忆 Python开发者，希望深入理解和定制Agent源码 安全敏感场景
其实，可以都要
Hermes和OpenClaw并非非此即彼的选择。两者可以在同一台机器上同时部署运行，配置目录天然隔离（~/.hermes/ vs 项目根目录），互不干扰。
有用户分享了一个有意思的用法：用Hermes当"指挥位"，OpenClaw当"执行位"。Hermes负责记住偏好设定、使用习惯和Skill迭代；OpenClaw负责实际执行，因为Skills数量和接入平台广度仍有优势。
两个Agent的分工可以非常清晰：
深度学习和个人知识管理 → Hermes 连接海量工具（Notion、Gmail等） → OpenClaw 团队协作和集中管控 → OpenClaw 长期陪伴和深度记忆 → Hermes
写在最后
OpenClaw和Hermes Agent代表了AI Agent发展的两个不同维度——控制与智能。
OpenClaw是"工具"，Hermes Agent是"队友"。
工具的价值取决于你怎么用它，队友的价值取决于你们一起走多远。
这俩目前更多是互补关系，而非简单的替代关系。选哪个，取决于你更在意"控制权"还是"成长性"。
反正，我都装了。
