对比对象:HermesAgentv0.9.0—NousResearch/hermes-agentOpenClawv2026.4.12—openclaw/openclaw一、项目概览与定位维度HermesAgentOpenClaw OpenClaw的原生App(macOS/iOS/Android)和VoiceWake是显著差异化点,Hermes完全依赖消息平台。 、TUI、ControlUI(Web)文档hermes-agent.nousresearch.com/docs+docs/目录docs/目录+VISION.md+CLAUDE.md+AGENTS.md开发模式 OpenClaw的记忆系统是"结构化存储型"——提供SDK和接口让外部系统接入。这代表了两种不同的AIAgent哲学:Hermes追求Agent的自主性,OpenClaw追求可控性和集成性。 两者不是非此即彼——实际上Hermes官方已内置了从OpenClaw迁移的工具,说明两者有大量重叠用户群,且在消息网关层高度竞争。
/.config/openclaw/Windows:`%APPDATA%\openclaw`确保HermesAgent已安装展开代码语言:BashAI代码解释curl-fsSLhttps://hermes-agent.org 现在通过飞书或Telegram,通勤路上也能让Agent帮你查日志、跑测试、生成报告。变化三:模型选择更自由OpenClaw主要支持Claude和GPT系列。 迁移到HermesAgent后,可以自由切换到DeepSeek-V3、Qwen-2.5等国产模型,API成本降低了60%以上。 推荐的过渡方案:第一周:HermesAgent和OpenClaw并行使用,编程时用OpenClaw,其他时间用Hermes第二周:开始将更多任务交给HermesAgent,让它积累记忆和技能第三周起:根据个人感受决定是否完全切换 将OpenClaw的自定义Prompt复制到HermesAgent的~/.hermes/prompts/目录下即可。
AI Agent 框架三强深度对比报告研究时间:2026-05-18 对比对象:OpenClaw vs Hermes Agent vs OpenHuman 研究目的:全方位横向评测,挖掘差异化价值与选型建议 OpenClaw的"网关控制面"定位 其实更务实——企业不是要一个聪明的Agent,是要能管得住一群Agent的中控台。MIT协议+TypeScript,企业采购阻力小。 │ └─ YES → OpenClaw ✅ │ ├─ 需要自进化能力、Skills 自动创建? │ └─ YES → Hermes Agent ✅ │ ├─ 成本优先、Token 优化? 原生 MCP 支持多 Agent 系统OpenClaw 会话隔离 + Hermes 子代理并行 九、总结与建议9.1 一句话总结 框架定位一句话总结OpenClaw生态插件型消息即 角色推荐组合理由技术极客OpenClaw + Hermes最大化可定制性效率优先OpenHuman最低成本,最快上手企业用户OpenClaw飞书支持,安全可控研究人员Hermes + OpenHuman
所以如果你现在重度依赖多 agent 协作,OpenClaw 依然是更好的选择。 这是我用下来最实在的判断,不给 Hermes 贴金。 我让 Hermes 帮我写「从 OpenClaw 迁移到 Hermes」的公众号稿。 06 hermes claw migrate 能搬主 agent,多 agent 要手动补 先说好话:迁移主 agent 这一步,Hermes 给了一条命令就够了: hermes claw migrate --dry-run # 先看会迁哪些 hermes claw migrate # 没问题再实际迁 它自动扫 ~/.openclaw,把能 1:1 映射的主 agent 所以如果你也是多 agent 重度用户,心里要有数:主 agent 一键迁,子 agent 手工补。 别期待一条命令全部搞定。
HermesAgent与OpenClaw的核心差异,源于它们根本不同的设计哲学和目标愿景。简单来说:OpenClaw是一个强大的“执行引擎”或“自动化网关”。 2.架构设计:中心化网关vs.智能体引擎OpenClaw:采用中心化的“网关”(Gateway)架构。所有消息、请求都先经过这个中央控制平面进行路由、认证和分发。 用户只需提出任务目标,Hermes在完成后会自动生成对应的Skill。这极大地降低了使用门槛,实现了“零维护”,并且生成的Skill是为用户量身定制的。 5.适用场景:标准化协作vs.个性化陪伴OpenClaw:更适合团队协作、企业自动化、以及那些步骤明确、可标准化的重复性任务。它是连接各种工具和服务的强大枢纽。 事实上,Hermes提供了工具可以一键迁移OpenClaw的配置和现有技能,从而继承其强大的生态基础,并在此之上叠加自学习能力。
Hermes的Skill是agent写的、动态的——完成一个复杂任务后,agent分析自己走过的路径,提炼成可复用的工作流,写入~/.hermes/skills/,下次遇到类似任务直接调用,并在使用中持续 三、安装方式:一条Agent接力链决定用和部署OpenClaw一样的方式来安装Hermes——全程不手动敲命令,让agent来做。 SOUL.md:把“灵魂”迁移过来Hermes支持通过~/.hermes/SOUL.md自定义agent人格,和OpenClaw的设计一模一样。 安装体验方面,Hermes比OpenClaw多踩了几个坑:Playwright下载超时、TUI在非交互SSH下失效、SOUL.md路径错误。 OpenClaw的Skill是人写的,静态的;Hermes的Skill是agent从实战中自己写的,会迭代。
点此即可享»轻量应用服务器专属优惠«,快速部署Hermes Agent,支持接入微信、企业微信、飞书、钉钉等主流聊天平台。 1、新手必看:Hermes Agent一键部署教程标题链接玩转Hermes Agent|使用Lighthouse快速部署云上Hermes Agent(初次上手Lighthouse部署读这篇)https: /docs/overview2、实操必看:Hermes Agent接入聊天软件标题链接云上 Hermes Agent 快速接入微信指南Lighthouse:https://cloud.tencent.com /docs/configuration/channel-qq云上 Hermes Agent 快速接入飞书指南Lighthouse:https://cloud.tencent.com/developer/ :· Hermes Agent官方文档:点这里· Hermes Agent官方技能市场:点这里
最近在 OpenRouter 等排行榜上迅速崛起的 Hermes Agent 与广泛使用的 OpenClaw 之间的对比,正是这一分野的生动体现。 本文旨在深入剖析 Hermes Agent 实现“自我改进”(Self-Improving)的核心原理,并系统阐述它与 OpenClaw 在架构哲学和实际能力上的根本区别。 二、 Hermes Agent 实现“自进化”的核心原理 三、 与 OpenClaw 的核心原理 四、 Hermes 与 OpenClaw 的对比 对比维度 Hermes Agent OpenClaw Hermes 是活的,能成长;OpenClaw 是静态的,需维护。 Skill 系统 动态知识库。技能可被 Agent 自动创建、在使用中自动修补和完善(Pitfalls)。 静态配置文件。 技能需手动编写或从社区安装,Agent 不会修改或优化它们。 Hermes 的技能越用越厚、越用越准;OpenClaw 的技能一成不变。 Memory 系统 主动管理的笔记。
自进化个人智能体MITOpenClawOpenClawInc.300K+AI编程助手Apache2.0AutoGPTAutoGPTTeam160K+通用任务自动化MITCrewAICrewAI45K+多Agent 它的闭环学习系统让Agent能从实践中自动提炼经验,创建可复用技能。这是一个0到1的差异——其他框架都没有这个能力。 OpenClaw最强项:IDE体验在代码理解、代码生成、项目上下文感知方面,OpenClaw仍然是无可争议的王者。它对VSCode等IDE的深度集成让编程体验流畅无比。 CrewAI最强项:多Agent协作如果你的需求是让多个AIAgent分工合作(如一个负责调研、一个负责写作、一个负责审核),CrewAI的多Agent编排能力是最成熟的。 如果是全栈开发者或技术管理者,HermesAgent的全面能力和自进化特性更值得深入;如果是专注编程的开发者,OpenClaw的IDE生态值得深耕。
+信号转发机制关键结论HermesAgent的线程模型内存效率更高(共享堆),OpenClaw的独立子进程模型隔离性更强(独立堆)。 消息历史(List[dict])—每轮追加│├──ContextCompressor—长上下文压缩│└──model_tools—工具注册表├──SessionDB(SQLite/FTS5)│├──~/.hermes 内存布局展开代码语言:TXTAI代码解释整体目录:101MB(含node_modules)├──dist/(3740个编译chunk,83MB)│├──agent-*.js—agent核心│├──channel └──node_modules/@mariozechner/(pi-agent-core0.73.0)├──pi-agent-core—核心代理循环├──pi-ai—LLM调用封装├──pi-coding-agent OpenClaw—纯内存context展开代码语言:JavaScriptAI代码解释//pi-agent-core/dist/agent-loop.jscurrentContext={...context
最近,Hermes Agent 在开发者圈火了。GitHub 星标从零冲到 4.8 万。有人说它是"OpenClaw 的真正对手"。但这个说法有点问题。它们不是竞争关系,而是两个不同阶段的选择。 第一部分:什么人适合用 Hermes Agent?从 OpenClaw 转过来的人如果你已经在用 OpenClaw,并且遇到了这些问题:每次对话都是从零开始。 不是说你必须现在就用 Hermes 或 OpenClaw。而是说,AI Agent 这个东西,正在悄悄改变工作的本质。 AI Agent 的本质,是给每个人配了一支随时待命的"虚拟团队"。趋势五:不跟进,就会被动适应这是最现实的一点。你不一定要现在就精通 Hermes Agent 或 OpenClaw。 真正重要的是理解背后的逻辑:如果你已经在用 OpenClaw,并且遇到了记忆和技能积累的瓶颈,Hermes 值得试试如果你想要一个长期"养成"的 AI 助手,而不是一个一次性工具,Hermes 的设计更符合这个需求如果你对
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。 因为 Hermes Agent 直接对准了 OpenClaw 最大的痛点—AI 用完就忘。 一、Hermes Agent 是什么? 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。 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。 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。
将HermesAgent与OpenClaw结合,能为打工人带来前所未有的生产力解放。 OpenClaw:强大的“执行者”与“自动化引擎”OpenClaw的核心优势在于其稳定、可靠的自动化能力和成熟的技能(Skills)生态。 处理方式:依赖预设技能:OpenClaw通过社区或用户开发的Skills来扩展功能。面对一个复杂任务,它会尝试匹配已有的、能够处理该任务的技能。 协同作战:1+1>2将两者结合,可以构建一个近乎完美的自动化系统:继承与启动:你可以将现有的OpenClaw迁移到HermesAgent(hermesclawmigrate),立即获得所有成熟的、经过验证的技能 总结:OpenClaw像是一位技艺精湛、严格按照图纸工作的高级技工,擅长执行已知的复杂工序。
Claude Code 以代码能力见长,坐稳了"SWE-bench榜首"的位置;OpenClaw 以247K GitHub星标稳坐开源Agent生态的头把交椅;而一个新面孔——Hermes Agent— OpenClaw:多渠道运营的通用 Agent 网关 OpenClaw的核心定位是多渠道AI网关。 2.4 模型策略:锁定 vs 开放 产品 模型策略 Claude Code 绑定 Anthropic API OpenClaw 推荐自家模型,也支持其他模型 Hermes Agent 18+ LLM提供商全部开放 三、技术规格对比表 维度 Claude Code OpenClaw Hermes Agent GitHub Stars ~140K 247K 27K 定位 IDE编码助手 多渠道Agent平台 自我进化的个人 Claude Code是你IDE里的顶级编码助手,OpenClaw是你多渠道运营的中枢,而Hermes Agent是你服务器上7×24小时待命的私人助理。它们解决的是不同问题,完全可以共存。
协同困境:Hermes在做高阶决策时所依赖的“深层直觉”,很难被完整地传递给OpenClaw。 高频交互场景:对于需要快速、连续反馈的任务(如实时数据监控或游戏自动化),每一次Hermes->OpenClaw->Hermes的循环都会累积显著的延迟,严重影响用户体验。 缺乏统一的可观测性:目前尚无成熟的工具能提供跨越Hermes和OpenClaw的端到端追踪(End-to-EndTracing)。 2.3安全与权限边界的模糊权限委托风险:Hermes作为“大脑”,需要被授予调用OpenClaw所有强大能力的权限。 场景推荐方案原因需要Agent能自我学习、长期陪伴、深度理解用户优先选择Hermes其内生式成长模型是核心优势,无需OpenClaw的复杂性。
Hermes Agent 与 OpenClaw 作为两个备受瞩目的开源项目,常被开发者置于同一语境下讨论。 简单来说,OpenClaw 是一个由人主导配置与编排的“工具箱”,而 Hermes Agent 则是一个能自主学习、进化并沉淀经验的“长期搭档”。一、 核心设计哲学的根本分野1. Hermes Agent:自学驱动的进化体Hermes Agent 的核心是一个内置的“学习闭环”。它的设计初衷并非仅仅执行指令,而是理解意图并从行动结果中汲取教训。 Hermes Agent 的生态现状作为后起之秀,Hermes 的社区规模尚不及 OpenClaw ah.A2C.ORG.cN,但其代码架构更为现代,且专注于解决“长期记忆”这一痛点。 OpenClaw 提供的是一个极致灵活的操作系统,上限取决于你的技术水平;而 Hermes Agent Am.A2C.orG.Cn 提供的则是一位具备成长属性的初级员工,价值取决于你与他共事的时间长度。
Hermes Agent 与 OpenClaw 在处理复杂任务时,采用了截然不同的机制,这源于它们根本性的设计哲学差异。 OpenClaw 是一个强大的“执行引擎”,而 Hermes Agent 则是一个会“自我进化”的智能体。以下是二者在复杂任务处理机制上的详细对比:1. Hermes Agent:动态推理与规划:面对复杂任务,Hermes Agent 首先会利用其内置的大语言模型(LLM)进行动态推理,实时生成一个解决问题的步骤计划(Plan)。 Hermes Agent:AI自动生成技能:Hermes Agent 的核心创新在于其闭环学习循环(Self-Evolution Loop)。 Hermes Agent:长期、可反思的记忆:Hermes 拥有更先进的记忆系统,不仅能存储事实,还能存储程序性知识(即如何做某事)。更重要的是,它具备“主动学习”机制。
5月10日,一个消息在开发者圈子里炸开了锅—Hermes Agent 在 OpenRouter 全球日活排行榜上正式超越 OpenClaw,拿下第一。 越来越多的开发者在同时使用两个框架—用OpenClaw做多渠道编排,用Hermes做可重复的深度任务。它们通过ACP(Agent Communication Protocol)协同工作。 关键数据对比 指标 Hermes Agent OpenClaw 创建者 Nous Research (MIT) Steinberger / 基金会 上线时间 2026年2月 2025年底 GitHub 如果你是AI Agent用户或开发者,现在是个好时机去关注Hermes: 一键迁移:hermes claw migrate自动导入你的OpenClaw配置、记忆和技能 越用越聪明:不需要手动写技能,Agent 选哪个取决于你的需求:需要全平台覆盖选OpenClaw,需要深度智能选Hermes。最优解可能是两个都用。 2026年的AI Agent之战才刚刚开始。能自我进化的Agent,才是Agent的未来。
今天 hermes101.dev 上线了——专门教中文读者从 0 上手 Hermes Agent 的入门站。 这半个月我被问得最多的一个问题是:"Hermes 到底怎么装,我连第一步都卡住。" 真正让人敢说"我会用 Hermes"的,是能把它跑成一个多 Agent 协作的系统。 03 OpenClaw 迁移页:老用户的专属通道 我之前用的是 OpenClaw,迁到 Hermes 的时候踩了一堆具体的坑。 里面解决的典型问题: OpenClaw 的 playbook 和 Hermes 的 Skills 怎么对应(322 个 playbook 的搬家实录) Agent profile 的配置格式转换(字段映射表 ) Telegram bot 配置怎么迁(token、chat_id 复用) Honcho 记忆数据怎么平滑接管 切换后常见的 3 个报错 + 对应解法 **如果你也是从 OpenClaw 过来的,这一页是最短路径
自动技能生成这是Hermes最具差异化的功能之一。Agent在运行过程中会自动生成Skill,不需要人工反复打磨——或者说,人工干预的程度可以更低。 安全沙盒机制Hermes在安全设计上下了功夫,默认标配了:危险命令审批流程用户授权机制容器隔离(支持多种终端后端)上下文扫描OpenClaw本身没有默认内置这套机制,需要用户自己配置边界。 Skill体系,不想迁移主要做浏览器自动化、文件操作等直接系统交互任务实际使用中的互补思路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,具备完整对话收录能力;OpenClaw负责实际执行,因为Skills数量和接入平台广度仍有优势。两者配合使用,各取所长。 参考链接HermesAgentGitHub:https://github.com/NousResearch/hermes-agentHermesAgent官网:https://hermes-agent.org