Hermes比OpenClaw慢37%?普通开发者选错反而更费时

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04-25 09:15

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15. Hermes Agent 势头很猛,这几天推荐的人很多,可以关注一下。我自己安装试用了还可以。Hermes Agent 是由 Nous Research 在今年 2 月底开源的 AI 智能体框架,上线不到两个月,GitHub 星标已经接近三万。这个项目被社区认为是 OpenClaw(龙虾)上线以来,第一个真正意义上的竞争对手。两者都是自托管的开源智能体,都能接入 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp 等聊天平台,都支持多模型切换,都走 MIT 协议。但设计哲学完全不同。【1】龙虾是网关,Hermes 是引擎OpenClaw 的核心是一个 Gateway(网关守护进程),负责统一管理会话、路由和渠道连接,像一个调度中心,把你的各种聊天应用连接到 AI agent。你可以理解为它是一个“多渠道个人助理操作系统”。Hermes Agent 的核心则是 agent 自身的执行循环。它不是围绕“怎么把消息送到 agent”来设计的,而是围绕“agent 怎么变得越来越强”来设计的。官方管这叫 closed learning loop(闭环学习循环)。【2】会自己写技能的 agent这是 Hermes 最有意思的地方。当它完成一个复杂任务(通常涉及五次以上工具调用)后,会把整个过程沉淀成一份结构化的技能文档,存成 Markdown 文件。下次遇到类似任务,直接加载这份技能,不用从头解决。更关键的是,这些技能在使用过程中会自我迭代。如果 agent 在执行技能时发现了更好的方法,它会自动更新技能文档。有 Reddit 用户反馈,agent 在两小时内自动生成了三份技能文档后,重复性研究任务的速度提升了 40%。OpenClaw 也有技能系统,但主要依赖人工编写和社区贡献的技能市场 ClawHub。Hermes 这边等于把“写技能”这件事也交给了 agent 自己。【3】记忆体系的差异两者都声称有跨会话记忆能力,但实现方式不同。Hermes 用 SQLite 配合 FTS5 全文检索,把所有历史对话存下来,需要时通过搜索加 LLM 摘要召回。它把记忆分成两层:一层是常驻的关键信息(写在 MEMORY.md 里,每次对话都注入上下文),另一层是全量历史检索(容量无限,按需调用)。OpenClaw 同样用 Markdown 文件存储记忆,也支持 SQLite、QMD 等多种检索后端,通过 memory_search 工具做语义或混合检索。它的特色是在上下文压缩前会执行一次静默记忆写入,防止压缩丢信息。官方的设计原则是"无隐藏状态",记忆就是工作区里可读可编辑的文件。两者的核心差异在于:Hermes 更强调对全量历史对话的检索和总结能力,像给 agent 装了一个搜索引擎;OpenClaw 更强调记忆的透明性和可编辑性,用户能直接看到和修改 agent 记住了什么。【4】安全思路也不一样Hermes 搞了一套五层纵深防御:用户授权、危险命令审批、容器隔离、凭据过滤、上下文注入扫描。默认对高风险操作(比如执行终端命令、写文件)要人工审批,超时未批准就自动拒绝。OpenClaw 这边则更强调信任模型和配置审计。它提供了 openclaw security audit 命令,可以一键扫描网关配置的安全隐患。但 OpenClaw 在安全方面的历史记录不太好看,今年 2 月被曝出多个高危漏洞,13.5 万个实例暴露在公网上,技能市场也有超过 300 个恶意技能被发现。【5】要不要换或者选哪一个如果你日常用的 Agent 已经顺手,没必要。如果你之前的龙虾主要是 claude code 的授权现在用不了可以试试这个,但不能保证继续用多久。如果喜欢折腾想试试不同的选择,也可以试试。如果你想要一个“多渠道助理平台”,接入各种聊天工具,用社区现成的技能市场,OpenClaw 的生态更成熟,34.6 万星标不是白来的。如果你更关心 agent 的长期进化能力,想让它用得越久越聪明,或者你是做 AI 研究的,需要生成训练轨迹、跑强化学习实验,Hermes 的架构更对口。它还内建了一个兼容 OpenAI API 的服务端,可以直接作为后端接入 Open WebUI 等第三方界面。Hermes 跑在 5 美元一个月的 VPS 上就够用,也支持 Docker、SSH 远程、Modal 等 serverless 方案。安装只需要一行 curl 命令。安装不复杂,参考官方文档即可:网页链接爱马仕的英文也是 Hermes。 宝玉xp的微博视频

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33. OpenClaw在国内AI圈突然爆火。 同时很多人都在讨论一个问题:如果有一天,互联网上大量账号其实都是AI在说话,会发生什么?#红衣聊AI #大有学问 #AI龙虾 #OpenClaw

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38. 很多人一开始用OpenClaw就用错了。 龙虾是把AI,从“会说话”,变成了“能干活”,这是本质变化。所以你要还是拿它聊天,那就有点像:拿挖掘机去挖耳朵,用错地方了。#大有学问 #openclaw #红衣聊AI #AI工具 #养龙虾

39. 用我们自家的AI,普通人也能享用优秀分析师的服务#AI #Reportify #商业研究 #智能体

40. #微信龙虾插件#微信推出官方龙虾插件ClawBot,更新微信最新版本后可以在【微信】-【我】-【设置】-【插件】,查看终端安装指令,即可将 OpenClaw 接入微信,连接后用户就能通过微信聊天的方式,快速调用自己的“龙虾”高效互动。有需要的可以试试~

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42. 电子书 Hermes Agent 从入门到精通 地址: github.com/alchaincyf/hermes-agent-orange-book/ Hermes Agent 是 Nous Research 在 2026 年 2 月发布的开源 AI Agent 框架。它和 OpenClaw、Claude Code 走的路线不同:内建了自改进学习循环、三层记忆系统、Skill 自动创建和进化机制。 如果你读过《Harness Engineering》橙皮书 (本书可以在这里下载 www.huasheng.ai/orange-books/harness/ ) ,Hermes 是那本书讲的五个组件(指令/约束/反馈/记忆/编排)的第一次产品化实现。 #How I AI#

43. #OpenClaw上手教程#OpenClaw的爆火,让AI自动化从专业领域走向大众,本地文件管理、全网信息感知等能力重构了人机协作模式。它的低门槛部署让普通用户也能轻松上手,Sophnet一键创建、中文社区国内镜像,扫清了技术和访问障碍,而分层模型配置、记忆功能优化等技巧,更是让其效能翻倍。这款工具的价值,不仅是提升个人工作效率,更推动了AI应用的平民化。国内Kimi Claw、MaxClaw的跟进,也让AI助手赛道迎来创新热潮。但想要用好它,避坑是关键,拒绝单一顶级模型滥用、做好行为规则设定,才能让AI真正成为高效杠杆,而非成本负担。未来,随着生态完善,OpenClaw或将成为个人数字协作的标配。➡️附保姆级上手教程openclaw上手教程

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134. Windows装Hermes踩坑全记录,这些坑帮你提前避开! Windows安装Hermes Agent教程来了👇 关键坑点提醒: ⚠️ built tools installed步骤可能等半小时,别以为卡死了 ⚠️ 用户名只能小写,有大写会报错 ⚠️ 输密码不显示是正常的 完整流程:WSL→Ubuntu→换源→安装Hermes→配飞书 #hermesAgent #AI助手 #Agent #OpenClaw #AI

135. Hermes Agent完整安装教程+9个核心技巧 Hermes Agent 是目前少有的具备自我学习和长线记忆的智能体。本期视频带你解决 Windows 和 Mac 下的环境安装报错,讲透主题压缩、辅助模型配置、微信飞书连通、Skill安装、卡帕西 LLM Wiki 集成,顺带分享几个现阶段免费的高质量大模型接口(Gemma 4, MiniMax M2.7)。快速打造一个越用越懂你的专属 AI。 #HermesAgent #OpenClaw #AIAgent #Obsidian #AgentSkill

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