
AI Agent 赛道又炸了。
就在所有人以为 OpenClaw 已经稳坐个人 AI 助手王座的时候,Nous Research 带着 Hermes Agent 杀了进来。这个项目的 GitHub 星标增速惊人,社区讨论度一度超过 OpenClaw,成为近期 AI 圈最热的话题之一。
为什么?因为 Hermes Agent 直接对准了 OpenClaw 最大的痛点—AI 用完就忘。
Hermes Agent 是 Nous Research 开发的开源 AI Agent,核心理念只有四个字:自我进化。
和我们熟悉的 OpenClaw 不同,Hermes Agent 不是围绕一个控制网关来设计的,而是围绕一个"做 → 学 → 改进"的自我循环来构建整个系统。
简单说,它每次完成复杂任务后,会自动复盘:哪些步骤有效、哪些走了弯路、用户做了什么纠正。然后它会把成功的经验提取出来,自动生成可复用的 Skill 文件,存到自己的"技能库"里。
下次遇到类似任务,它不需要重新摸索,直接调用积累的经验。

很多人第一反应是:这不就是又一个 OpenClaw 吗?功能都差不多啊。
确实两者的功能重合度很高—都支持 Telegram、Discord 等聊天平台,都有持久记忆,都能定时执行任务,都支持浏览器自动化和多 Agent 协作。
但本质区别在于设计重心:
OpenClaw = 网关优先
Hermes Agent = Agent 优先

一句话总结:OpenClaw 是一个你随时可以发消息的助手平台,Hermes Agent 是一个会越来越懂你的智能体运行时。
1. 自动生成 Skill
这是 Hermes 最核心的差异化。完成一个调试任务后,它会自动提取调试流程,写成 Skill 文件保存。下次遇到类似的 Bug,直接复用。
2. 分层记忆系统
不是简单的 MEMORY.md,而是一整套记忆架构:
3. 多沙箱执行
5 种执行后端可选,从 5 美元的 VPS 到 GPU 集群都能跑。你可以在本地跑轻量任务,把重计算扔到云上。
4. 安全默认
内置命令审批流程、危险操作模式检测、凭证过滤和上下文扫描。不用额外配置,开箱即用就比大多数 Agent 更安全。
5. 模型自由切换
支持 OpenAI、OpenRouter、MiniMax、GLM 等多种模型,一条命令就能切换,不用改代码。
坦白说,这不是一个谁更好的问题,而是你更需要什么的问题。
选 OpenClaw 如果你:
选 Hermes Agent 如果你:

Hermes Agent 不是没有短板:
生态还在早期。OpenClaw Skill 市场、社区教程、插件生态已经相当成熟。Hermes 目前社区规模小得多,遇到问题更难找到解决方案。
自我改进不是万能的。自动生成的 Skill 质量参差不齐,有时候提取的经验可能并不通用,需要人工审查。
文档和稳定性。作为新项目,文档完善度和系统稳定性都需要时间验证。
AI Agent 赛道正在经历从能用到好用的关键转变。OpenClaw 证明了个人 AI 助手可以是实用的日常工具,而 Hermes Agent 在探索一个更远的问题:AI 助手能不能像人一样,通过经验积累变得越来越强?
这个问题目前还没有确定答案。但有一点很清楚—竞争加剧对用户来说是好事。两个项目互相追赶,最终受益的是我们这些使用者。
如果你已经在用 OpenClaw,不妨也试试 Hermes Agent。两个都开源免费,试错成本为零。