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文章总结： 本文对比了HermesAgent与OpenClaw两款开源AI工具，从自主进化、安全防御和迁移兼容三个维度进行分析。Hermes强调深度学习和自进化能力，通过闭环学习积累经验并生成Skill文档，适合需要持续提升的安全审计场景；OpenClaw则侧重广度，支持23+平台快速接入，适合团队协作。安全方面Hermes默认开启防护机制，而OpenClaw需手动配置。作者最终基于自进化、安全默认开启和国内模型友好性选择了Hermes，并探讨了其在攻防领域的应用潜力。 综合评分： 85 文章分类： 安全工具,解决方案,产品介绍,安全研究,其他

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原创

pant0m pant0m

鉴模

2026年4月14日 15:36 上海

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最近不少人问我 Hermes Agent 和 OpenClaw 到底选哪个。这段时间两个都深度用了一阵，这篇从自主进化、安全防御、迁移兼容三个维度拆开聊聊。

本文立场：两个都是开源项目，都在快速迭代。当前结论半年后可能就过时。本文是个人使用感受，不构成产品背书。

先说结论

两个工具定位不同。

Hermes Agent（NousResearch）走深度路线，核心卖点是自进化——用得越久越聪明。

OpenClaw 走广度路线，23+ 渠道接入，开箱就能用。

搞安全的如果想要一个能持续积累经验的工具，选 Hermes。需要快速接入多平台做团队协作，OpenClaw 更合适。

一、自主进化能力

这是两者差距最大的地方。

Hermes：闭环学习

干完一个复杂任务后，Agent 会自动把成功经验提炼成 Skill 文档保存下来。下次遇到类似任务，直接加载之前学到的 Skill，不用从零开始。

举个实际例子。第一次审计 Spring Boot 项目，它花了二十分钟摸清认证框架结构。审完之后自动生成了一份 Spring Security 审计要点的 Skill。第二次审类似项目，直接加载这份 Skill，认证体系分析只用了五分钟。

记忆系统是分层的：

· 会话记忆、持久记忆、技能记忆三层

· FTS5 全文搜索 + LLM 摘要

· 可以回溯几个月前的对话上下文

还有个叫 Honcho 的用户建模模块，随着使用不断加深对你工作习惯的理解。更硬核的是，Hermes 可以把对话数据导出为 ShareGPT 格式，接入 Atropos RL 框架做强化学习训练。

OpenClaw：手动策展

可以创建和管理 Skill，但不会自动学习。你需要手动策展哪些 Skill 激活、哪些不用。记忆是按 Assistant 隔离的持久存储，功能比较基础，没有跨会话的深度回溯能力。

简单说： Hermes 是「做 → 学 → 改进」的闭环 OpenClaw 是「做 → 记录 → 手动改进」的开环

时间越长，差距越明显。

二、安全防御

搞安全的用 AI Agent，安全性本身就是第一考量。

Hermes：默认开启

零遥测承诺，不主动外传数据。六种终端后端（本地、Docker、SSH、Daytona、Singularity、Modal），容器隔离是默认选项。

v0.8.0 版本专门做了一轮安全加固：

· SSRF 防护

· 时序攻击缓解

· tar 路径穿越防御

· 凭据泄露保护

· 跨会话隔离

危险命令审批机制也比较成熟。Slack 和 Telegram 上有原生按钮交互。MCP 扩展安装会自动跑 OSV 恶意软件扫描。

OpenClaw：手动开启

DM 配对、Gateway Token 认证、每个 Assistant 数据隔离这些都有。但官方文档自己说了，没有”完美安全”的配置。

Cisco 安全研究团队专门写过分析，指出 OpenClaw 需要的权限范围太广，配置不当的实例风险很大。CrowdStrike 也发过类似报告。

一句话： Hermes：安全默认开启 OpenClaw：安全手动开启

对安全从业者来说，这个差别很重要。

三、迁移与兼容

模型支持

Hermes 支持 200+ 模型，通过 OpenRouter、z.ai、Kimi、MiniMax、Gemini 等多个提供商接入。切换一行命令。国内模型（智谱 GLM、通义千问、Kimi）都有原生支持。

OpenClaw 支持 Claude、GPT、Gemini、xAI、Groq、Mistral，通过 BYOK 自带密钥方式接入。模型种类少一些，但主流的都覆盖了。

平台接入

这是 OpenClaw 的强项。23+ 渠道包括微信、WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、iMessage、Microsoft Teams、Matrix、IRC、LINE 等。

Hermes 目前支持十几个平台：Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email、Matrix、Mattermost、飞书、钉钉、微信、企业微信。数量少一些但主流都有，Signal 加密通讯是个亮点。

互相迁移

Hermes 内置了 OpenClaw 迁移工具：

hermes claw migrate

一键导入 SOUL.md 人设、记忆数据、自建 Skill、命令白名单、平台配置、API 密钥。从 OpenClaw 切到 Hermes 基本零成本。

反过来就没有对应工具。

其他差异

部署运维：OpenClaw 有 getclaw.sh 托管服务，五分钟上线。Hermes 只能自建，但支持 Daytona/Modal 无服务器部署。

语音能力：OpenClaw 有唤醒词检测和连续语音模式。Hermes 只有语音消息转文字。

可视化：OpenClaw 有 Live Canvas / A2UI 可视化工作区。Hermes 没有。

设备集成：OpenClaw 可以配对 macOS/iOS/Android 设备，调用摄像头、屏幕录制、定位。Hermes 是纯服务端。

研究能力：Hermes 内置 Atropos RL 训练管线、轨迹生成和压缩。OpenClaw 没有。

我的选择

我最终选了 Hermes。

原因很简单——自进化对做安全审计太重要了。每审一个项目，Agent 都在积累经验。确认的漏洞模式、识别的误报特征、新的框架知识都会沉淀下来。三个月下来，对常见技术栈的审计精度明显提升。

OpenClaw 也是好工具，但它更适合做团队协作和多渠道客服场景。如果你不需要 Agent 持续学习和进化，只是想快速接入一个能干活的 AI 助手，OpenClaw 的上手门槛确实更低。

两个都是开源项目，都在快速迭代。今天的对比半年后可能就过时了。建议两个都试试，根据自己的场景选。

但如果你是安全从业者，我更推荐 Hermes——自进化 + 安全默认开启 + 国内模型友好，这三个特性对我们太重要了。

基于 Hermes 特性的攻防设想

Hermes 的几个核心特性——自进化、Skill 系统、Cron 定时、delegate_task 并发、Atropos RL——组合起来在攻防领域有不少想象空间。这里聊聊我能想到的应用方向，都还是设想，不一定都可行。

边界声明：以下所有场景仅限在明确授权的演练、研究、自有资产中使用。任何未经授权的攻击行为违反《网络安全法》《数据安全法》《刑法》第 285、286 条。

一、蓝队 / 防守侧

防守侧的应用相对成熟，我自己在用：

持续代码审计——用 Cron 功能定时拉代码仓库最新 commit，对增量代码做审计。相当于一个 7×24 的哨兵。自进化机制让它对自家代码库的模式越来越熟，误报率持续下降。

威胁狩猎——把 MITRE ATT&CK 的 TTP 写成 Skill，Agent 在日志里主动搜索对应模式。比规则引擎灵活，比人工巡检省力。

告警降噪——SOC 每天几千条告警，大部分是噪音。让 Agent 做第一轮过滤：关联上下文、对比历史处置记录、判断优先级。只把高可信的告警推给分析师。

应急响应助手——用多个子 Agent 并发分析：一个看防火墙日志、一个看 EDR 告警、一个看业务日志，汇总出完整时间线。比单人串行分析快得多。

合规巡检——把等保、ISO 27001 的检查项结构化成 Skill，定期自动扫描配置和代码。出具体的不符合项和证据，交给人工确认。

二、红队 / 攻击侧（授权范围内）

红队场景可以利用 Hermes 的几个特性做自动化：

信息收集自动化——Cron 定时跑目标资产发现、子域名枚举、指纹识别。多轮收集后自进化出目标画像 Skill，下次接同类目标直接复用。

攻击链编排——把 Kill Chain 的每个阶段写成 Skill（侦察、武器化、投递、利用、安装、C2、行动）。用 delegate_task 派并发子 Agent 处理不同阶段，主 Agent 做决策。

Payload 变异——基于历史成功/失败的 Payload 样本，用 Agent 生成变体。自进化机制积累”什么变异能绕过什么防御”的经验。

社工素材生成——针对授权目标的***息，生成定制化钓鱼邮件、伪装话术。多模型选择可以用不同模型生成不同风格，提高投递成功率。

漏洞研究助手——补丁 diff 分析、变种构造、PoC 迭代。Atropos RL 甚至可以训练专门的漏洞挖掘模型。

三、研究 / 生态侧

Hermes 的开放架构让安全研究有新玩法：

安全 Skill 生态——每个研究者把自己的审计经验、攻防手法写成 Skill 分享出来。agentskills.io 已经有开源 Skill 市场，安全 Skill 可以形成垂直细分的生态。

漏洞数据集建设——导出对话数据为 ShareGPT 格式，沉淀成安全领域的高质量训练数据。用 Atropos RL 训练专门的安全分析模型，效果可能超过通用大模型。

自动规则沉淀——审计中发现的新漏洞模式，自动转换为 Semgrep 规则、Yara 规则、Sigma 规则。知识从”藏在脑子里”变成”可机器执行”。

红蓝对抗训练场——红方 Agent 和蓝方 Agent 在沙箱里对抗，互相进化。攻防双方的能力都在累积，数据可以反馈到训练集。

关键洞察：Hermes 最特别的不是它多强，而是让个人的安全经验有了可积累、可复用、可进化的载体。之前我们靠私人笔记、团队文档、经验相传，现在可以用 Skill 让 AI 代劳执行这些经验。这是生产方式的变化。

四、需要警惕的风险

工具越强大，被滥用的风险越大。几个需要警惕的点：

· 能力扩散：攻防能力门槛降低后，黑产利用 AI 自动化攻击的效率也会提升

· 误伤风险：Agent 在自动化攻防时，可能误伤非授权目标（扫到不该扫的资产）

· 数据外泄：使用公网 LLM 意味着所有数据（包括 PoC、内部代码、漏洞细节）发给第三方

· 合规红线：国内《生成式人工智能服务管理办法》《数据安全法》对 AI 使用有明确合规要求

所以私有化部署 + 严格权限控制 + 合法授权边界是使用前提。不是技术上能做，就该去做。

项目地址

Hermes Agent

github.com/NousResearch/hermes-agent

OpenClaw

github.com/openclaw/openclaw

免责声明：本文仅为个人使用记录与技术讨论，不构成任何专业建议或产品背书。文中涉及的所有安全工具和操作方法仅限在明确授权的范围内使用，未经授权的扫描、探测、渗透、攻击等行为违反《中华人民共和国网络安全法》《数据安全法》《刑法》第 285、286 条等相关法律法规，读者应对自身行为负全部责任。

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 pant0m《安全研究Hermes和OpenClaw选哪个》