如果你最近在关注开源 AI Agent，Hermes Agent 是一个很值得看一眼的新项目。它由 Nous Research 推出，核心卖点不是“再做一个聊天壳子”，而是把长期记忆、技能沉淀、上下文文件、MCP 扩展、消息网关和子代理并行这些能力，尽量收敛进一个统一的 agent 运行环境里。
 

从官方 README 的表述看，Hermes Agent 的目标很明确：它既可以像本地 CLI 助手一样在终端里工作，也可以像一个常驻云端的个人助理一样，通过 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal 等渠道和你持续对话。对于希望把“代码助手”“自动化助手”“个人 AI 工作台”合并到一个系统里的用户来说，这个定位是很有吸引力的。

Hermes Agent 是 Nous Research 开源的自改进型 AI Agent。它支持多种模型提供方，包括 Nous Portal、OpenRouter、OpenAI 以及自定义兼容 OpenAI 的端点；也支持在本地终端、Docker、SSH、Daytona、Modal 等不同执行后端上运行。

它和很多“会调用工具的聊天机器人”最大的区别在于，Hermes 不是只强调一次会话里的工具调用，而是强调跨会话的持续能力建设。官方文档里把这种思路拆成几块：

• 持久记忆：通过 MEMORY.md 和 USER.md 保存关于环境、项目、用户偏好的关键信息。
• 技能系统：把复杂任务里学到的流程沉淀成技能，后续按需加载。
• 上下文文件：自动读取 AGENTS.md、SOUL.md、.cursorrules 等文件，把项目约定直接注入会话。
• MCP 集成：可以接入任何兼容 MCP 的工具服务器，扩展数据库、GitHub、文件系统、抓取等能力。
• 消息网关：除了 CLI，还能通过 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email 等入口使用。

如果只用一句话概括，Hermes Agent 更像是一个“带记忆、带技能、可扩展、可多端接入的通用 Agent 操作层”。

很多 agent 项目要么偏“终端内开发助手”，要么偏“聊天平台机器人”。Hermes 想做的是把这两件事合并起来。你可以直接在终端里运行 hermes，也可以启动 gateway 后从 Telegram 或 Discord 上继续同一个助手。

这种设计的好处是，Hermes 不局限于“坐在电脑前时才有用”。如果你把它部署在云端或者 VPS 上，它可以变成一个持续在线的个人 AI 助理。

Hermes 不只是会聊天和调工具，它还强调长期积累：

• 有边界的持久记忆，而不是无限堆上下文。
• 有技能系统，可以把成功流程保存下来复用。
• 能搜索过去会话，做跨会话召回。
• 能读取项目里的上下文文件，减少每次重复解释项目背景。

对于经常在固定代码库、固定工作流、固定团队规范里反复工作的用户，这一点很重要。它意味着 agent 不只是“这次帮你做点事”，而是会逐渐更懂你的环境。

Hermes 官方文档明确支持 MCP，并且说明了 stdio 和 HTTP 两类接入方式。也就是说，只要某个外部系统已经有 MCP server，Hermes 理论上就可以较低成本接进去。

这比每次为单个系统单独写插件更灵活。对于已经在 MCP 生态里积累了一批工具的人，Hermes 的接入成本会低很多。

这一点很有意思。Hermes README 里直接提供了 hermes claw migrate，并写明可以从 OpenClaw 导入配置、记忆、技能、API key、消息平台设置等内容。

这说明它并不是完全无视既有生态重新造轮子，而是明确把一部分 OpenClaw 用户视为潜在迁移对象。

Hermes Agent 官方推荐的安装方式非常直接：

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

官方说明支持 Linux、macOS、WSL2，以及 Android 的 Termux。需要注意的是，README 里明确写了原生 Windows 暂不支持，Windows 用户建议走 WSL2。

安装完成后，通常先刷新 shell：

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source ~/.bashrc 

然后就可以直接启动：

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hermes 

如果你想一步一步完成完整初始化，最省心的命令是：

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hermes setup 

根据官方文档和 README，首次上手可以按下面这个顺序来：

1. 运行 hermes setup，完成基础配置。
2. 用 hermes model 选择模型提供方和模型。
3. 用 hermes tools 开关需要的工具集。
4. 直接执行 hermes，进入交互式 CLI。
5. 如果你想接 Telegram、Discord 之类的渠道，再继续配置 hermes gateway。

如果你本来就是 OpenClaw 用户，还可以先看一眼迁移命令：

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hermes claw migrate –dry-run 

它会先预览可迁移的内容，再决定要不要正式导入。

从官方文档和 README 来看，Hermes Agent 与 OpenClaw 并不是简单的“谁替代谁”，而是定位有明显重叠，但侧重点不同。

Hermes 更像一个偏 agent 内核和工作流系统的产品。它强调的是：

• CLI 体验
• 记忆与技能沉淀
• 项目上下文文件
• MCP 扩展
• 子代理并行
• 在本地、容器、远端、serverless 环境之间切换执行后端

如果你的主要诉求是“让 agent 更懂项目、更能持续复用能力、更方便接 MCP 和开发工作流”，Hermes 的方向会更顺手。

OpenClaw 则更像一个以个人 AI 助手和消息网关为中心的平台。它强调：

• 非常丰富的消息渠道接入
• 常驻运行的 Gateway
• 浏览器里的 Control UI
• 设备配对、远程访问、状态管理
• 语音、移动端、Canvas 等更强的助手形态

如果你的核心需求是“把一个个人 AI 助手稳定地挂在各种聊天渠道和设备上”，并且希望用控制面板统一管理，OpenClaw 的产品感会更强。

可以把两者简单理解成：

• Hermes Agent：更偏“会成长的通用 agent 工作台”
• OpenClaw：更偏“多渠道常驻型个人 AI 助手平台”

当然，这个区分不是绝对的，因为两边都在继续扩展能力，而且 Hermes 还提供了从 OpenClaw 迁移的路径。但至少从当前公开资料看，Hermes 在“记忆、技能、上下文、MCP、开发工作流”这条线上更突出；OpenClaw 在“网关、多渠道、控制 UI、设备接入”这条线上更成熟。

如果你属于下面几类人，Hermes Agent 值得优先试一下：

• 你已经在终端里大量使用 AI 工具，希望 agent 更懂代码库和项目规则。
• 你想把 AGENTS.md、技能、记忆、MCP 这些能力组合到一起。
• 你不想被单一模型厂商锁死，希望可以灵活切换 provider。
• 你原来就在用 OpenClaw，现在想试试一个更偏 agent 工作流的方向。

如果你更看重的是移动端触达、各种 IM 平台接入、浏览器控制台和“始终在线的个人助理感”，那 OpenClaw 仍然很有吸引力。

• Hermes Agent GitHub:
• Hermes Agent 文档:
• Hermes Features Overview:
• Hermes MCP:
• OpenClaw GitHub:
• OpenClaw Getting Started:
• OpenClaw Control UI: