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通用 AI Agent 如何选?

通用 AI Agent 如何选?

AI Agent 三巨头:OpenClaw、Hermes、Vermes 到底选谁?

2026 年,AI Agent 赛道格局初定。三个开源项目各有拥趸,但它们到底有什么不同?

先看数据

OpenClaw
Hermes Agent
Vermes
**GitHub Stars**
375k+
173k+
新项目
**开发者**
OpenClaw 社区
Nous Research
中文社区
**定位**
个人 AI 助手
自进化 AI Agent
中文开箱即用 Agent
**界面**
CLI + Gateway
CLI + 消息网关
桌面 GUI
**渠道**
(微信/QQ/Tele/Dis/Slack/
WhatsApp/
Signal/iMessage...)
(Tele/Dis/Slack/
WhatsApp/Signal/Email)
桌面应用 +Hermes所有渠道
**协议**
MIT
MIT
MIT

三个项目都是开源、免费、MIT 协议。没有"谁更好",只有"谁更适合你"。


OpenClaw —— 个人 AI 助手的标杆

一句话:在你所有设备和聊天平台上运行的私人 AI 助手。

OpenClaw 是目前 GitHub 上星标最多的 AI Agent 项目(375k+),它的核心理念是 "一个 AI,所有平台"。你可以在微信、QQ、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、iMessage 等 20+ 平台和它对话,它记得所有上下文。

核心特性

20+ 渠道接入:微信、QQ、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、iMessage、IRC、Teams、Matrix、飞书、LINE 等

Gateway 架构:Gateway 是控制平面,产品是助手本身

持久记忆:跨会话、跨平台的记忆系统

定时任务:Cron 调度,支持自然语言定时任务

技能市场:通过 SkillHub 安装和管理技能

Canvas 画布:可控制的实时画布渲染

语音支持:macOS/iOS/Android 语音输入输出

优势

✅ 渠道覆盖最全,几乎支持所有主流聊天平台  

✅ 社区最大(375k★),插件生态最丰富  

✅ 架构成熟,Gateway 统一管理所有渠道  

✅ 有成熟的从 OpenClaw 迁移到 Hermes 的工具  

局限

❌ 配置相对复杂,需要一定技术基础  

❌ 桌面 GUI 需要第三方(如 qclaw)提供  

❌ Node.js 运行时,部分场景资源占用较高  

适合谁

需要在多个聊天平台统一使用 AI 的用户。比如你在微信和同事沟通、在 Tele 关注技术社区、在 Dis 玩游戏——OpenClaw 让一个 AI 贯穿所有场景。


Hermes Agent —— 自进化的终极 Agent

一句话:唯一能从经验中学习、自动创建技能的 AI Agent。

Hermes 由 Nous Research(AI 研究机构)开发,目前 173k+ 星标。它最大的特点是 自进化——Agent 不只是执行任务,还能从任务中学习,自动创建和改进技能。

核心特性

自进化学习循环:从经验中创建技能,使用中自动改进

40+ 内置工具:文件操作、代码执行、网页浏览、搜索、邮件、日历...

Nous Portal:一个订阅覆盖 300+ 模型 + 搜索/图片/TTS/浏览器

子 Agent:派生子任务,并行处理复杂问题

消息网关:Tele/Dis/Slack/WhatsApp/Signal/Email

Cron 调度:定时任务,自然语言配置

多终端后端:本地、Docker、SSH、Singularity、Modal、Daytona

从 OpenClaw 迁移hermes claw migrate 一键导入配置

优势

✅ 自进化能力独一无二,越用越强  

✅ Nous Portal 统一 API,不用到处申请 Key  

✅ 功能最全面,40+ 工具 + 子 Agent + 定时任务  

✅ 支持从 OpenClaw 无缝迁移  

✅ 可以运行在 $5 VPS、GPU 集群或 Serverless 上  

局限

❌ CLI 优先,普通用户上手门槛高   

❌ 桌面 GUI 需要第三方提供且几乎没有体验很好的  

适合谁

开发者和技术爱好者。如果你想要最强的 Agent 能力、愿意折腾命令行、追求极致的自定义——Hermes 暂时是天花板到存在。


Vermes —— 中文入门用户的最佳选择

一句话:把 Hermes 的能力装进桌面应用,双击即用。

Vermes 基于 Hermes Agent 引擎,面向中文用户做了深度本地化。它做了一件关键的事:去掉所有门槛。不需要 Python、不需要命令行、不需要 API Key——下载、安装、打开、聊天。

核心特性

开箱即用:双击安装包即可使用,零配置

微信扫码登录:扫码即送每日积分,无需注册

桌面 GUI:Vue3 + FastAPI,现代 Web 界面

多模型切换:DeepSeek、MiMo、通义千问等 20+ 模型一键切换

文件处理:拖拽上传图片/PDF/DOCX/XLSX,AI 自动识别

Agent 模式:完整继承 Hermes 的工具调用和推理能力

自动更新:有新版本一键升级

优势

✅ 上手难度最低,小白友好  

✅ 微信登录 + 积分制,免费体验无障碍  

✅ 中文优先,默认中文交互和国内模型  

✅ 完整继承 Hermes 的 Agent 能力  

局限

❌ 桌面应用,移动端还在路线图上  

❌ 免费额度有限,重度使用需配置自己的 Key  

❌ 基于 Hermes,功能上限受上游限制但能自我摸索并升级  

适合谁

大多数普通用户和小白。不需要任何技术背景,下载就能用。想用 AI 帮忙写文档、做 PPT、分析数据甚至尝试开发项目做写文章自动发文章等等龙虾和小马 能做到的都能实现——Vermes 是入门最省心的选择。


深度对比

上手成本

 OpenClaw:   ████████░░  需要配置渠道、Token、Webhook Hermes:     █████████░  需要 Python 环境、命令行操作 Vermes:     ██░░░░░░░░  下载 → 安装 → 打开 → 聊天 

功能深度

 OpenClaw:   ████████░░  20+ 渠道 + 记忆 + 定时任务 Hermes:     ██████████  40+ 工具 + 自进化 + 子 Agent Vermes:     ████████░░  继承 Hermes 核心能力 + GUI 

渠道覆盖

 OpenClaw:   ██████████  20+ 平台(含微信/QQ) Hermes:     ██████░░░░  6 个平台 Vermes:     ████░░░░░░  桌面应用 + 微信登录 

适合场景速查

场景
推荐
我在微信/Tele/Dis都要用 AI
**OpenClaw**
我想要不断跟随进化的 Agent
**Hermes**
我是小白,想直接快速入门 AI 
**Vermes**
我想用本地模型,数据不出设备
Hermes / Vermes / openclaw
我不想折腾,下载就能用
**Vermes**
我要从 OpenClaw 迁移
Hermes/Vermes

它们的关系

三个项目并非完全独立,而是有传承关系:

 OpenClaw (375k★)   │   │  hermes claw migrate(一键迁移)   ▼ Hermes Agent (173k★)   │   │  基于 Hermes 引擎 + 中文本地化   ▼ Vermes(中文桌面版) 

- OpenClaw 是最早成熟的个人 AI 助手,渠道覆盖最广

- Hermes 由 Nous Research 开发,吸收了 OpenClaw 的理念并加入了自进化能力

- Vermes 基于 Hermes,面向中文用户提供零门槛桌面体验

如果你是 OpenClaw 老用户,可以一键迁移到 Hermes;如果你是中文用户,Vermes 是最省心的选择。


我的选择建议

选 OpenClaw:如果你需要在多个聊天平台(特别是微信/QQ)统一使用 AI。

选 Hermes:如果你是开发者,想要很强的 Agent 能力和自进化学习。

选 Vermes:如果你是普通用户,想要零门槛、开箱即用的 AI 助手。

三个都装:Vermes ,OpenClaw ,Hermes 。它们不冲突,随你怎么使用,可以共存。


写在最后

2026 年的 AI Agent 赛道,已经不是"谁最强"的问题,而是"谁最适合你"。

OpenClaw 解决了 "连接" 的问题——让 AI 无处不在。  

Hermes 解决了 "进化" 的问题——让 AI 越用越强。  

Vermes 解决了 "门槛" 的问题——让 AI 人人可用 。

三条路线,三个方向,共同指向一个终点:AI 成为每个人的标配


vermes 移动端安卓尝鲜版正在加急开发中,敬请期待!

*OpenClaw:github.com/openclaw (375k★)*  

*Hermes Agent:github.com/NousResearch/hermes-agent (173k★)*  

*Vermes:github.com/donghzs/vermes · vbit.top*