2026年OpenClaw vs Hermes Agent：AI Agent 框架的＂老王＂与＂新秀＂之争

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发布时间： 2026-04-10
来源： 微信公众号（作者：Macaron）
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这两周，AI Agent 圈最热闹的事不是什么新模型发布，而是一场"老王 vs 新秀"的正面交锋。

一边是坐拥 24 万开发者的老牌框架 OpenClaw，另一边是 18 天连发 5 个版本、被社区疯狂讨论的 Hermes Agent。

X 上 321 赞的帖子直接写着"Hermes > OpenClaw"，而 97K 粉的大 V 说"你们都错了，不该二选一"。

经过对两边文档、社区讨论、技术细节的全面对比，结论先说：大多数个人开发者应该先试 OpenClaw，但如果你在意安全隔离、长期学习能力、或者需要 serverless 部署，Hermes 值得认真关注。

指标数值开发者数量247,000+社区 Skills5,700+消息平台支持15+最新版本2026.4.5（2026年4月6日）迭代节奏稳定

所谓 Skills 就是"技能包"，相当于给 AI 装了一个个小插件，告诉它在特定场景下该怎么干活。

指标数值首发版本v0.5.0（3月28日）18天发版数5个2天合入PR95个新增功能多实例管理、MCP Server、Docker、飞书/企微集成

PR（Pull Request）就是"提交改进代码的申请"，95 个 PR 意味着两天之内社区提交了 95 份改进并被采纳了。

节奏对比： OpenClaw 走的是稳健迭代路线，Hermes 则是快速爆发式发展。

这才是真正值得聊的。表面上是功能对比，底层是设计思路的分野。

对比项OpenClawHermes Agent学习方式静态 Skills（Markdown 指令文件）自改进学习循环特点透明、可控、可版本管理自动创建、自动优化 Skills用户画像无Honcho 辩证建模系统

OpenClaw 是你手把手教的实习生——你告诉它怎么做，它照着做。

Hermes 是会观察你习惯并主动调整的搭档——它配合一个叫 Honcho 的辩证建模系统来做用户画像。Honcho 说白了就是一套"正反方辩论"机制——AI 会同时生成支持方和反方观点，互相碰撞之后得出更准确的判断。

哪种更好？ 取决于你想要确定性还是适应性。对于生产环境，确定性通常更重要——你知道它会做什么。但如果你在探索阶段，适应性更有价值。

对比项OpenClawHermes Agent技术栈Markdown 文件 + SQLite 向量搜索FTS5 全文搜索 + LLM 摘要 + 跨会话召回透明度✅ 可见，可直接打开文件查看⚠️ 黑盒，不易知道记了什么调试难度低较高

向量搜索听着高深，其实就是把文字转成一串数字坐标，意思相近的内容坐标也相近，这样 AI 就能"按语义"找东西，而不只是死板地匹配关键词。

关键区别： OpenClaw 的记忆对你来说是可见的，Hermes 的记忆对你来说是一个黑盒。在安全敏感场景下，这个区别很关键。

对比项OpenClawHermes Agent后端支持本地 + Docker6 种（本地、SSH、Daytona、Modal serverless、Docker 等）适用场景个人使用多机器管理、按需执行

终端后端就是"AI 实际干活的地方"。Hermes 支持 serverless——一种按需使用云端计算资源、用完即销毁的方式，不用自己管服务器。

对于需要在多台机器上管理 Agent、或者不想让 Agent 24 小时占着本地资源的用户来说，这是实打实的优势。

这是 OpenClaw 不得不提的一笔。

CVE 你可以理解成网络安全界的"漏洞身份证号"——每个被公开确认的漏洞都会获得一个唯一编号。

CVE-2026-25253 是什么？ 一种"提示注入"（prompt injection）漏洞——攻击者可以通过精心构造的文本，让 AI 执行本不该执行的操作。比如你在网页聊天框里对 AI 说一句看似正常的话，但实际上里面藏着指令，让 AI 偷偷把你电脑上的文件发出去。

研究人员扫描了全网暴露的 OpenClaw 实例，发现 93.4% 存在此漏洞。

原因在于 OpenClaw 为了追求灵活性，默认配置非常开放——就像一扇没装锁的门，方便自己进出，也方便别人进来。

OpenClaw 的社区 Skill 生态里也发现过恶意代码——有人上传了看起来正常的技能包，里面却暗藏了窃取用户数据的代码。

这些事加在一起，说明 OpenClaw 的安全问题不是理论上的，而是已经发生过的。

安全措施说明沙箱隔离把 AI 关在一个封闭的虚拟环境里运行，就算被"忽悠"也影响不到真实系统白名单配对只有明确授权的设备或用户才能连接默认最小权限AI 只能访问完成当前任务所需的最少资源

对于企业用户或者处理敏感数据的场景，这个差异是决定性的。

对比项OpenClawHermes Agent支持的模型提供商OpenRouter、OpenAI、AnthropicNous Portal + OpenRouter（200+ 模型）国产模型有限专门支持 Kimi、MiniMax

对于需要混用不同模型、或者想用特定国产模型的用户来说，Hermes 选择空间更大。

对比项OpenClawHermes Agent格式自定义 Markdown 格式agentskills.io 开放标准迁移成本高低第三方兼容需要手动适配更容易贡献

Hermes 采用了 agentskills.io 开放标准——这是一个跨项目的通用技能包规范，大家可以共用同一套格式，就像 USB 接口统一了充电标准一样。有趣的是，Hermes 还内置了 OpenClaw 迁移工具——显然是冲着 OpenClaw 用户来的。

翻了一圈 Reddit r/AgentsOfAI 和 X 上的讨论，几个关键发现：

大多数深度博主建议从 OpenClaw 开始——生态大、教程多、上手快、有 PinchBench 基准测试可以衡量效果（AI Agent 界的"跑分软件"）
Hermes 的支持者更多是"升级型"用户——已经用 OpenClaw 碰到了天花板，转投 Hermes
一句总结被反复引用： "OpenClaw 是你配置的工具，Hermes 是你学习的队友。"

场景推荐理由第一次接触 AI Agent 框架OpenClaw生态、文档、社区、教程都最成熟已经在用 OpenClaw，没什么痛点继续用别为了新鲜感迁移对安全隔离有硬性要求Hermes白名单 + 沙箱的设计更适合敏感场景需要 serverless/远程执行Hermes6 种后端是实打实的架构优势想让 Agent 真正"学习"你的习惯Hermes自改进循环 + Honcho 建模是核心竞争力用了 OpenClaw 但 Skill 维护成本越来越高试试 Hermes迁移工具现成，成本不高团队协作/企业级部署Hermes安全 + 开放标准 + 多后端，更适合多人场景

维度OpenClawHermes Agent生态成熟度⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐学习曲线⭐⭐⭐⭐（容易上手）⭐⭐⭐安全性⭐⭐（有漏洞历史）⭐⭐⭐⭐⭐灵活性⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐学习能力⭐⭐（静态配置）⭐⭐⭐⭐⭐（自适应）部署选项⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐

一句话： AI Agent 的终局不是某一个框架一统天下，而是百花齐放后用户各取所需。与其纠结选哪个，不如两个都试试——毕竟 Hermes 连迁移工具都给你准备好了。

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