目录引言一、Hermes Agent是什么二、Hermes Agent的核心特性1. 内置学习闭环越用越强2. 全平台接入与灵活部署3. 安全沙盒机制三、OpenClaw是什么四、Hermes Agent与OpenClaw的深度对比1. 设计理念学习闭环 vs 连接控制2. 记忆系统静态文件 vs 多层架构3. 技能体系人工编写 vs 自动生成4. 安全机制内置沙盒 vs 需手动配置5. 部署与模型支持6. 功能对比速览五、两者如何选择优先选择Hermes Agent的场景优先选择OpenClaw的场景两者可以协同使用六、总结引言最近 Hermes Agent 有点爆红的趋势大有取代“小龙虾”的势头小马先了解下概念。一、Hermes Agent是什么开源地址https://github.com/nousresearch/hermes-agentHermes Agent是由Nous Research团队开发的开源自进化AI智能体项目于2024年初正式启动2025年完善自我进化引擎2026年2月底正式对外发布。发布后迅速在GitHub上走红开源首月突破2.2万星到4月8日v0.8.0版本发布时单日新增6400星不到两个月总星标已突破4.7万持续霸榜全球开源榜单第一。官方给它的定位非常清晰——“the agent that grows with you”与你共同成长的Agent。这不是一句营销口号而是一整套围绕内置学习闭环构建的底层设计。与传统Agent每次会话都从零开始不同Hermes Agent会从实际任务中自动提炼技能、持久记忆用户偏好、跨会话精准回忆越用越懂你。从技术本质来看Hermes Agent是一个通用型AI Agent平台将大模型推理、工具调用、终端执行、文件操作、网页检索、浏览器自动化、长期记忆、定时任务、多平台消息接入等能力整合到统一框架中。它的目标用户是任何希望拥有一个能长期陪伴、持续进化的个人AI助手的开发者或普通用户。二、Hermes Agent的核心特性根据官方介绍Hermes Agent具有六大核心特性与你同在、越用越强、定时自动化、委派与并行、沙盒隔离、全网页与浏览器控制。下面展开几个最具代表性的特性。1. 内置学习闭环越用越强这是Hermes Agent区别于所有其他Agent框架的核心竞争力。它不依赖人工编写技能模板而是从真实交互中自动提炼、评估并优化程序化能力形成“用户交互→行为记录→效果评估→策略优化→技能沉淀”的完整闭环。这个闭环分为三层第一层记忆。Hermes Agent将历史会话存储在本地SQLite数据库中通过FTS5全文检索与LLM摘要进行二次组织。它不仅可以回溯几周前的对话还能在不同任务之间建立关联逐渐形成对用户工作方式的理解。MEMORY.md记录环境信息和历史教训USER.md记录用户的偏好和工作习惯。第二层技能。当Agent完成一个复杂任务通常是5次以上工具调用、中途出过错并自行修复、或走了一条不明显的有效路径它会自动将这次经验写成一个结构化的skill文件包括操作步骤、常见陷阱和验证方法。下次遇到类似任务直接调用skill不用从头推理。如果在使用过程中发现了更好的做法它会自动更新这个skill。有Reddit用户报告Agent在两小时内创建了3个skill文档后重复性研究任务的执行效率提升明显。第三层训练数据。Hermes Agent日常产生的每一条工具调用记录可以直接用来训练下一代模型形成从使用到训练的完整自我成长链路。2. 全平台接入与灵活部署Hermes Agent通过一个gateway进程即可支撑全部消息通道支持CLI、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、飞书、企业微信等平台接入。部署方面支持6种方式可以跑在每月5美元的VPS上也可以通过Docker、Serverless等多种环境运行兼容200大模型一键切换。3. 安全沙盒机制Hermes在安全设计上下了很大功夫默认内置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、上下文扫描等安全措施。它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相比竞争对手更加注重安全。三、OpenClaw是什么在深入对比之前有必要先了解OpenClaw。OpenClaw是2025年末开源、2026年初在GitHub上爆炸式走红的本地优先AI智能体与自动化平台由奥地利开发者Peter Steinberger发起短短数月累计二十多万Star成为GitHub史上增长最快的开源项目之一。因其图标是红色龙虾被广泛昵称为“龙虾”或“小龙虾”。OpenClaw的核心架构由Gateway网关、Agent智能体、Skills技能和Memory记忆四部分组成。它的核心定位是一个可扩展的通用Agent基础设施通过网关对接WhatsApp、Telegram、Slack、Discord等聊天平台让用户在熟悉的沟通工具里直接和Agent交互。OpenClaw的技能体系主要依赖人工编写的Skill文件通过ClawHub市场分发。截至2月ClawHub上已有大量Skill可供安装使用。同时OpenClaw通过中央网关统一管理会话、路由和渠道连接强调连接能力的广度。四、Hermes Agent与OpenClaw的深度对比如果说功能列表上的对比Hermes和OpenClaw的重合度并不低同样支持多消息平台接入同样具备持久化记忆、技能系统和多模型切换能力也都采用MIT协议、自托管部署。真正拉开两者差距的是底层设计哲学的根本差异。1. 设计理念学习闭环 vs 连接控制OpenClaw走的是控制平面优先的路线——人在决策链中心所有操作需要显式授权人定义规则Agent执行规则。它的核心优势在于“连接”让Agent接上各种渠道用上各种工具生态是它的核心竞争力。Hermes Agent走的是学习循环优先的路线——Agent自主迭代升级越用越懂你自动化程度更高。它的核心优势在于“积累”让Agent用得越久越懂你时间本身是它的护城河。从架构上看两者走的是两条几乎相反的路径OpenClaw强调连接能力的广度Hermes则更执着于学习能力的深度。一个向内求深度一个向外求广度。2. 记忆系统静态文件 vs 多层架构OpenClaw的记忆主要依赖Markdown文件实现MEMORY.md管持久事实按天日志memory/YYYY-MM-DD.md管会话上下文。两者都存为纯文本文件用户可以读取、编辑和版本控制。局限在于只有最近两天的日常笔记会在会话开始时自动加载上周的笔记虽然还在磁盘上但Agent需要主动去搜索才能找到——而在实践中它并不会持续地做这件事。Hermes Agent的记忆架构要复杂得多。它采用四层结构化架构Prompt memoryMEMORY.md和USER.md作为冻结快照在会话开始时加载、Session archiveSQLite数据库支持FTS5全文检索进行情景召回、Skills自动生成的技能文档是可复用的程序化记忆层、可选的External provider。关键的行为差异在于Hermes有一个可配置的nudge_interval——定期提示Agent反思当前会话并保存重要内容网关模式下空闲超时前还会主动刷新记忆。OpenClaw的记忆写入纯粹由模型决定而Hermes有更多的机制确保记忆确实被保存下来。3. 技能体系人工编写 vs 自动生成OpenClaw的skill是静态Markdown文件由用户手写通过ClawHub市场分发。据Snyk安全团队2月审计ClawHub上5,700个skill中有1,467个被确定为恶意包括凭证窃取、加密挖矿、持久后门、prompt注入等。单个恶意skill的最高安装量超过34万次。Hermes Agent走了截然不同的路。它的skill不是用户写的是Agent自己生成的。完成复杂任务后Hermes会把执行经验提炼为可重用的skill文档遵循agentskills.io开放标准存储。后续遇到类似任务时Agent会自动调用并优化这些skill。每15个任务自动触发一次反思循环评估哪些skill有效、哪些需要改进。更关键的是这份skill还会自我更新——使用过程中发现了更好的做法自动改掉旧的。OpenClaw的技能靠社区贡献人来写、人来维护Hermes是它自己写、自己用、自己改用的时间越长积累越厚。4. 安全机制内置沙盒 vs 需手动配置安全是两者差异最明显的地方之一。OpenClaw的默认安全配置被安全研究人员形容为“弱”——网关认证默认关闭skill执行无沙箱隔离。63天内累计披露138个安全漏洞其中7个严重级别CVSS 9.0以上、49个高危级别。最具破坏力的是CVE-2026-25253一个CVSS 8.8分的零点击远程代码执行漏洞。据Shodan扫描数据2月份有超过42,000个OpenClaw实例暴露在公网上其中63%没有开启网关认证。Hermes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。安全设计上默认标配了危险命令审批流程、用户授权机制、容器隔离、上下文扫描等多层保护。5. 部署与模型支持Hermes Agent把本地模型当作“第一公民”只要服务能暴露OpenAI风格的API就能无缝接入。通过简洁的配置文件指向本地运行的Ollama服务即可用hermes model命令随时切换模型非常灵活。OpenClaw同样支持本地模型但在它的架构里Ollama和OpenRouter、Anthropic等云端服务一样都是众多“模型供应商”中的一个。它不会因为模型在本地运行就提供额外的优化或特殊处理集成体验更像是在调用外部API。一句话总结Hermes Agent与本地模型的结合更“自然”像是一体设计OpenClaw与本地模型的结合更“功能化”像是即插即用的外设。6. 功能对比速览对比维度Hermes AgentOpenClaw设计理念学习循环优先Agent自主迭代升级控制平面优先人在决策链中心记忆系统SQLite 四层记忆架构Markdown文件存储技能生成自动生成 自我优化人工编写 Skill安全机制默认内置沙盒 授权审批 容器隔离需手动配置历史漏洞较多定时任务内置调度器依赖Cron Skill本地模型支持视为第一公民切换灵活视为外部供应商需重启服务多Agent协作可与其他Agent委派任务中央网关统一调度GitHub Star~47k不到2个月~300k五、两者如何选择优先选择Hermes Agent的场景深度学习与个人知识管理Hermes能自动提炼技能越用越懂你长期陪伴与深度记忆三层记忆体系可回溯历史跨会话精准回忆追求安全隐私内置沙盒隔离机制从底层设计就重视安全本地模型为主Hermes与本地模型的集成更自然切换更灵活希望降低Token成本Hermes的学习闭环能有效减少重复推理降低API调用次数优先选择OpenClaw的场景连接海量外部工具拥有过万技能Notion、Gmail等开箱即用团队协作与集中管控中央网关架构适合会话监控和统一调度已有OpenClaw生态投入已经配置了大量Skill和插件需要最大化平台接入广度OpenClaw的渠道适配层目前仍最完善两者可以协同使用Hermes Agent和OpenClaw完全可以共用也可以在同一台机器上同时部署运行。社区不仅验证了这一可行性还催生了专门的桥接工具如HermesClaw来打通两者。一个Hermes Agent和一个OpenClaw Agent可以互相委派任务。事实上架构上“一个向内求深度一个向外求广度”的特性使得它们部署在一起不会产生根本性冲突反而可以形成功能互补的协同系统。在开源社区里不少人的做法是搭配使用而不是二选一——Hermes作为“会成长的数字分身”OpenClaw作为“能协同的万能遥控器”两者各取所长。六、总结Hermes Agent的出现标志着AI Agent正从“一次性调用工具”向“长期陪伴、持续进化的个人AI助手”演进。它的核心贡献在于构建了一个完整的“学习闭环”记忆沉淀、技能生成、训练数据反馈三条链路彼此咬合让AI越用越强、越用越懂你。如果说OpenClaw解决的是“连接”问题——让Agent能接入各种渠道、调用各种工具那么Hermes解决的是“积累”问题——让Agent能从每一次交互中真正变强。当连接建好之后下一个自然的问题就是Agent能不能自己变强Hermes正在回答这个问题。无论是想拥有一个“会成长的数字分身”还是需要一个“连接万物的万能网关”Hermes Agent和OpenClaw都提供了各自独特的价值。而最妙的是——它们完全可以一起用。