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两个开源AI智能体，一个靠生态，一个靠进化。

今年2月底，AI研究实验室Nous Research悄悄开源了一个名为Hermes Agent的项目。短短不到两个月，它在GitHub上的星标数已经逼近三万，成为OpenClaw上线以来第一个真正意义上的竞争对手。

而OpenClaw，这只被开发者们亲切称为“龙虾”的开源智能体，短短4个月就斩获超过25万GitHub星标，超越React和Linux内核，登顶全球开源项目榜首。

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。但剥开这层相似的外壳，它们的设计哲学截然不同 —— 一个是“网关”，一个是“引擎”。

OpenClaw的核心是一个Gateway（网关守护进程） ，采用“中心辐射式架构”（hub-and-spoke），负责统一管理会话、路由和渠道连接。它就像一个AI领域的“总调度室”，把你的各种聊天应用连接到AI智能体，所有消息都经由中央网关统一管控。

你可以把它理解为一个 “多渠道个人助理操作系统” —— 管理员可以通过一个界面监控所有会话和工具调用，这在团队协作场景下尤其高效。

Hermes Agent走的则是另一条路。它的核心是Agent自身的执行循环，采用“同心增长式架构”（concentric growth）—— Agent自己就是核心引擎。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。

官方把这种设计称为 closed learning loop（闭环学习循环） 。简单说，Hermes Agent是一个会“自我成长”的智能体，而不是一个单纯的调度中心。

这是两者差异最大的地方。

OpenClaw的技能系统，像一个App Store。 你浏览、下载、安装别人做好的技能。截至2026年3月，它的技能市场ClawHub上已有超过13,700个技能，覆盖Notion、Gmail、GitHub等50多种工具集成。数量多，开箱即用。

但这种“应用商店”模式有一个致命隐患 —— 安全审查形同虚设。2026年3月，安全研究人员发现了名为ClawHavoc的大规模攻击活动。在审计的2,890个流行技能中，41%存在安全漏洞，30.6%是高危或严重级别，大约每12个技能包中就有1个携带恶意代码。

更离谱的是，被删除的恶意技能中有34%换了个名字又重新上架了。

Hermes的技能系统，则像一个每次做完菜就发明新菜谱的厨师。 它不依赖别人做的技能包。当你完成一个包含5次以上工具调用的复杂任务后，Hermes会主动问自己：这个模式值得记住吗？如果是，它会自动创建一份结构化的技能文档（SKILL.md），存成可复用的技能。

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%。

两者都声称有跨会话记忆能力，但实现方式迥异。

OpenClaw的记忆是“文件即记忆”。 它把记忆存在两个地方：MEMORY.md存长期关键事实，每日日志（memory/YYYY-MM-DD.md）存会话级上下文。问题是 —— 只有最近两天的日志会在会话开始时自动加载。更早的日志虽然存在磁盘上，但Agent需要主动搜索才能调用，而在实际使用中它并不会持续地、正确地这样做。上下文积累越多，检索越困难。

Hermes则给Agent装了一个“搜索引擎式的大脑” ，采用四层记忆架构：提示记忆（MEMORY.md和USER.md）、会话存档（SQLite全文检索）、技能记忆、用户建模。它还内置了一个nudge机制 —— 定期提醒Agent反思会话内容并保存重要信息。

这种设计的实际效果是：OpenClaw像个“偶尔翻翻的笔记本”，Hermes则像个“随时可检索的数字大脑”。

安全问题是OpenClaw最大的软肋。

今年2月，OpenClaw被曝出多个高危漏洞：CVE-2026-25253（ClawJacked攻击，平均98秒即可激活成功教程本地网关密码）、路径遍历漏洞、任意代码执行漏洞……全球超过13.5万个OpenClaw实例暴露在公网上且无密码防护。

Gartner直接给出评价：“风险不可接受” 。Cisco安全研究员则称其为“从功能上看是突破性的，但从安全上看是噩梦”。

Hermes则从设计之初就考虑了安全问题。它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（如执行终端命令、写文件）需要人工审批，超时未批准就自动拒绝。纯Python代码库也更易于审计。

OpenClaw的生态成熟度是巨大优势。如果你需要快速集成大量第三方服务，或者需要管理一个由多个Agent协同工作的“AI团队”，OpenClaw仍然是当前最成熟的选择。

Hermes则在轻量化和稳定性上表现更出色。它在5美元一个月的VPS上就能流畅运行，支持Docker、SSH远程、Modal等serverless方案，安装只需要一行curl命令。许多开发者反馈，Hermes切换模型更流畅、工具调用更可靠，很少遇到OpenClaw中常见的崩溃和限流问题。

特别值得一提的是，Hermes官方提供了 hermes claw migrate 迁移工具，可以一键导入OpenClaw的配置、记忆、技能和API密钥。这意味着从OpenClaw切换过去的成本极低。

你可能更适合继续用OpenClaw，如果：

• 你高度依赖其丰富的插件生态（但要注意安全风险）
• 你需要管理多Agent团队协同工作
• 你的工作流已经深度绑定OpenClaw，切换成本较高

你应该认真考虑切换到Hermes Agent，如果：

• 你渴望一个“越用越懂你”的专属助手，而不是每次都要从头教
• 你的工作涉及敏感数据，对安全性有较高要求
• 你希望用更低的硬件成本获得更稳定的运行体验
• 你是Python开发者，倾向于维护一个易于理解和二次开发的代码库
• 你对“技能自我进化”这个概念感到兴奋，想亲身体验

最后的忠告： 如果你之前用OpenClaw主要图它能调用Claude Code的授权，现在授权用不了了，试试Hermes Agent是个不错的选择。如果你只是日常使用已经顺手，那也不必折腾——工具终究是为工作流服务的。

但有一件事是确定的：Hermes Agent的出现，标志着AI智能体从“功能堆砌”走向“自我进化”的范式转变。越用越聪明的AI，不再是科幻。

两者的github地址：

• https://github.com/nousresearch/hermes-agent
• https://github.com/openclaw/openclaw