对不起,OpenClaw,我选择 Hermes!

对不起,OpenClaw,我选择 Hermes!大家好 我是孟健 对不起 OpenClaw 我选择 Hermes 这话说得有点重 OpenClaw 陪我跑了两三个月 写公众号 搭站 发推 做复盘 几乎每一个项目背后都有它的影子 我是真心感激的 但这周我把我的 AI 助理 小墨 连人带户口本从 OpenClaw 搬到了 Hermes 用了不到 48 小时 就知道回不去了 不是 OpenClaw 不好 是

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大家好,我是孟健。

对不起,OpenClaw,我选择 Hermes!

这话说得有点重。OpenClaw 陪我跑了两三个月——写公众号、搭站、发推、做复盘,几乎每一个项目背后都有它的影子。我是真心感激的。

但这周我把我的 AI 助理「小墨」连人带户口本从 OpenClaw 搬到了 Hermes,用了不到 48 小时,就知道回不去了。

不是 OpenClaw 不好,是 Hermes 在几个我最在乎的维度上,已经把它甩开了一个身位。

今天想跟你掰开讲:到底差在哪、我为什么决定搬、你要不要也跟着搬。


不黑它,我把 OpenClaw 的优点摆在前面:

  • 多 agent 协作是真的强。我在 OpenClaw 里跑了 11 个子 agent(墨微/墨知/墨红/墨推......),它们之间有独立 workspace、有路由 binding、能互相 sessions_send。这个生态 Hermes 目前还没做。
  • 场景成熟。OpenClaw 对浏览器自动化、CDP 控制、VNC 这些"现场干活"的场景打磨得很深。
  • 中文社区活跃。我能第一时间找到人问问题。

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。

但除了这一条,其他每一个维度------透明度、自我进化、记忆、Claude 订阅可用、稳定性------Hermes 都远超 OpenClaw。

而最后那一条「Claude 订阅还能不能用」,是直接逼着我连夜搬家的核心原因。下面逐个讲。


这一条是我搬过去之后第一个被震到的点。

我给 Hermes 下一个任务:「帮我读一下 Hermes 官方文档里的 memory 一节,然后跟我讲讲它跟 OpenClaw 有什么差别」。

Hermes 的 CLI 马上告诉我它在做什么:

 
    
    
      
☤ browser_navigate(url=https://hermes-agent.nousresearch.com/...) 

☤ browser_snapshot() ☤ read_file(path=/root/.openclaw/…/MEMORY.md) ☤ execute_code(…)

 

每一个工具调用都可见。 我能在第一时间判断它有没有偷懒------有没有真的去读文档、有没有跑命令、有没有在瞎编。

而 OpenClaw 经常给我的是:"好的,我看了文档,差别是......"。我没法确认它到底读了没有,只能看结果猜。这种"信不信"的不确定感,才是最耗心智的。

Hermes 的 CLI 里有个叫 KawaiiSpinner 的动画------上面有一串 的活动流,每跑一个 tool 就打一行。说实话刚看到我以为是噱头,用了两天我发现它解决了一个真问题:它让"AI 在干活"这件事变得可审计。

📍 没有透明度的 agent 是信仰式使用。有透明度的 agent 才是工程工具。


这条更夸张,而且你要听我讲一个特别"套娃"的场景。

就是这篇文章本身。 我让 Hermes 帮我写「从 OpenClaw 迁移到 Hermes」的公众号稿。它查文档、截图、起稿、改稿,整套流程跑完之后,它没有问我------直接在终端里打出来:

skill_manage(action="create", name="openclaw-to-hermes-migration", ...)

然后开始写 ~/.hermes/skills/openclaw-to-hermes-migration/SKILL.md。按 agentskills.io 标准规规矩矩地写好:触发条件、执行步骤、常见错误、验证方法。全程我一个字没敲,一个确认都没点

注意这里发生了什么:它把「把自己从 OpenClaw 搬到 Hermes 这件事」沉淀成了一个 skill。 以后如果我再帮别人写类似的迁移教程,它可以直接调这个 skill,不用从头再来。

这就是 Hermes 最底层那个自我进化闭环 ,而且它是自动的,不是"征求同意":

  • 干完一个 5 步以上的复杂任务 → 自动调 skill_manage 创建 skill
  • 用 skill 时发现 skill 错了 → 自动 patch 那个 skill 文件
  • 发现一条值得记的事 → 自动往 MEMORY 写
  • 下一次开会话 → 新学的 skill / memory / honcho profile 全自动注入

我坐在旁边,就看着它自己给自己打补丁。这种体验之前我从来没在任何 agent 上见过。

这不是我手动写 prompt、手动维护 MEMORY,是它自己在往前走。

OpenClaw 的 MEMORY 是"我告诉它写什么"。Hermes 的 MEMORY 是"它自己判断什么该写,然后默默写掉"。

这一条差距,是模型层面都补不上的------它是框架级别的能力。


说到记忆,Hermes 做了一个特别反直觉的决定:硬限制记忆容量。

  • MEMORY.md(agent 自己的笔记)→ 上限 2200 字符
  • USER.md(用户画像)→ 上限 1375 字符

满了怎么办?它会强制自己 consolidate------合并、替换、删掉过时的条目。

我刚看到这个设计的时候第一反应是:"太抠了,为什么不让我多存点?"

用了几天我就懂了。

OpenClaw 那种"想存多少存多少"的方案,最后的结果是:我自己都不敢看 MEMORY.md,因为里面 80% 是过时的、重复的、互相矛盾的。 它变成了一个垃圾堆。

Hermes 的 2200 字符上限,逼着 agent 像人一样忘记不重要的事。每一条新 memory 都要和老条目竞争那个有限的位置,agent 才会真的去做取舍------把"D1 不支持 transaction"这种硬事实留下,把"上周三我们聊过的某个临时话题"让出去。

再叠加一层 Honcho(它默认接的开源用户建模系统),Hermes 的记忆变成双轨:

  • MEMORY.md:硬事实 ------ "D1 不支持 transaction"
  • Honcho:软画像 ------ "用户偏好 CF 全家桶、SEO 驱动、不碰灰产"

我没主动告诉过它我偏好 CF 全家桶。它从我过去几次对话里自己提炼出来的。下次我说「帮我新开一个站」,它已经默认知道要上 D1 + R2 + Workers + Pages,不用我再交代一遍。

硬事实做精度,软画像做泛化。 这一对组合拳,OpenClaw 没有。


讲到这里我必须说最重要的一件事,这是最后压垮我的稻草。

4 月 4 日,Anthropic 正式点名 OpenClaw,禁止它使用 Claude 订阅额度。

我之前写过一篇文章详细讲这件事。简单复述:这是一次针对 OpenClaw 的定向动作 ------Anthropic 官方邮件里点了 OpenClaw 的名,要求它只能开 extra usage 按 token 计费。按我这种用量算下来,月费从 200 直接干到 200 直接干到 200直接干到500-800。

那段时间我很挣扎。Claude 是我工作流里最重要的模型,按量计费根本扛不住。我一度想着干脆把 Claude 全部切到 Gemini / GPT-5.4。

然后我打开 Hermes 的 provider 文档,看到了那一行字:

Anthropic --- hermes model (Claude Pro/Max via Claude Code auth, Anthropic API key, or manual setup-token)

Hermes 原生支持 Claude 订阅登录。 hermes model 一条命令,把本机 Claude Code 登录态里的凭据接过来,Claude Opus 4.6 就能直接用订阅额度跑起来。

需要说清楚的是:Hermes 能继续用订阅,不是因为它玩了什么绕过规则的花招,而是 Anthropic 这次动手只针对了 OpenClaw,Hermes 暂时没被盯上。 未来会不会被一起收拾,没人能打包票。

但至少现在这个窗口里,对我这种重度用 Claude 的人,Hermes 就是当下最划算的选择:

OpenClaw(4月4日后) Hermes(当前) Claude 订阅可用 ❌ 必须开 extra usage ✅ 原生支持 月度成本(我的用量) $500-800 $200(订阅封顶)

每个月省 $300-600。这一条出来,我对搬家的所有犹豫全消了。


OpenClaw 这两三个月我帮它提了不下 20 个 issue,自己打了十几个补丁。不是团队不努力,是「从 0 到 1 自己搭框架」的阶段确实难。

Hermes 背后是 Nous Research,一上来就是 35.6K stars / 4.5k forks 的开源项目,测试套件接近 3000 个 pytest。我迁过去这两天,一次崩溃没遇到。

稳定性有时候比功能更重要。 尤其当这个 agent 是你每天的生产力外挂。


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 全搬过去:SOUL.md、MEMORY、USER、skills、API key、消息平台配置、TTS 资源。不能 1:1 映射的整整齐齐归档migration/openclaw/ <时间戳> /archive/ ,还会写一份 380 行的 MIGRATION_NOTES.md 告诉你哪些需要手动重建、哪些有冲突。

我那次迁移的 summary.md 45KB,report.json 114KB,每一项都有迁移去向和原因。对主 agent 这一层,是我用过最尊重用户数据的迁移工具。

但要说老实话:多 agent 迁移就比较折腾了。

我在 OpenClaw 里有 11 个子 agent(墨微 / 墨知 / 墨红 / 墨推...),每个都有独立 workspace、MEMORY、skills。hermes claw migrate 只会搬主 agent,剩下 10 个需要你在 Hermes 里为每个子 agent 单独建一个 profile,然后把对应的 workspace、SOUL、MEMORY 手动搬过去。

我那天为了搬墨微(公众号 agent)一个人,就单独建了一个 mowei profile,再把 ~/.openclaw/workspace-media-wechat 里的 SOUL / MEMORY / drafts / data 全量同步过去。其他 10 个我到现在还没搬完。

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。


零基础:

 
          
    
            
# 一条命令装 Hermes 

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

跑一次完整向导(LLM provider、消息平台、所有东西)

hermes setup

开聊

hermes

 

OpenClaw 老用户:

hermes claw migrate --dry-run # 先预览 

hermes claw migrate # 一键迁移

 

它支持的 LLM provider 我列一下:Nous Portal、OpenRouter(200+ 模型)、z.ai/GLM、Kimi/Moonshot、MiniMax、OpenAI、Anthropic、自建 endpoint。一条 hermes model 切换,没有锁定。

想让它跑在云上、从手机连?打开 hermes gateway:Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email——一个 gateway 进程全搞定。我现在小墨就是跑在 VPS 上,我从 Telegram 跟它说话,它在云端开 tab、跑命令、写代码。


我不是说 OpenClaw 不好。它陪我跑完了最艰难的那段探索期,给了我一整套工作流、十几个能打的子 agent。多 agent 协作这一块,它至今仍然是我见过最完整的方案。

但 4 月 4 日 Anthropic 这一刀是定向下到 OpenClaw 头上的,Hermes 暂时没被波及,Claude 订阅现在还能继续用。对我这种重度用 Claude 的人,光这一条就省下每月几百刀。

加上透明度、自我进化、记忆、稳定性这四件事 Hermes 都做到了下一个台阶——

OpenClaw 给了我"能干活、但每月多花 $500 的 AI 助理"。

Hermes 给了我"会成长、会自我反思、我能看见它在想什么、还能继续吃我订阅的 AI 同事"。

这两个词,差了一个时代。

对不起,OpenClaw。我记得你的好。但我得往前走了。


想知道 Honcho 怎么自己跑、skill 沉淀机制是怎么触发的、或者 Hermes 怎么自动调 LLM 给自己打补丁?评论区告诉我,下一篇展开。


👋 我是孟健,前腾讯 T11 / 前字节技术 Leader,现在全职做 AI 编程。

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