别养龙虾了（OpenClaw），利用华为开发者空间零配置直接养马Hermes（最详细教程）

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前一段时间大家还都在本底部署龙虾，现在开始养马了，但是对于不是计算机专业的人来说，如何进行本底部署就有点难度了，现在华为云开发空间为我们配好了环境，一起来体验一下养马的快乐。

首先需要明确，你提到的“Open Claude”和“Hermes”在AI领域通常指代两个不同的AI智能体（AI Agent）框架——OpenClaw 与 Hermes Agent，它们都旨在让大语言模型（LLM）能够自主执行任务，而非指代特定的AI模型。

⚔️ 一、OpenClaw：你的全能型“数字管家”

OpenClaw（常被戏称为“龙虾”），是一个开源、高度可定制的AI智能体框架，目标是成为你的私人全能助手。

核心理念：追求“广而全”，像一个24小时在线的秘书，通过整合多种工具来执行任务。
关键特性：
- 丰富的集成能力：可以连接微信、飞书、Discord等多种即时通讯软件，也能通过终端命令、浏览器控制等方式与外界交互。
- 文件系统即记忆：其记忆系统以文件为核心。所有长期信息都必须明确写入磁盘文件（如MEMORY.md）。
- 成熟的技能生态：拥有完善的技能（Skills）体系和公共技能库，用户可以手动安装和使用。
典型应用场景：非常适合日常办公、快速信息查询和跨平台的消息整合与任务分发。

🚀 二、Hermes Agent：会自我进化的“学习型助理”

Hermes Agent（被戏称为“爱马仕”）由Nous Research在2026年2月推出，是一个主打“自进化”的开源AI智能体框架。

核心理念：强调“与你一同成长”，像一个学习能力极强的助理，能随着使用次数的增加，从经验中学习并自我优化。
关键特性：
- 自进化学习闭环：核心是“内置学习闭环”。它能从任务执行过程中自动总结成功经验，将其沉淀为可复用的“技能”（Skill）。
- 持久的主动记忆：设计了“三层记忆”系统，并会主动且频繁地更新自己的记忆和技能，无需用户反复强调。
- 自我优化的Prompt：通过名为GEPA的算法自动分析和优化自己的系统提示词（Prompt），使其在特定任务上表现越来越好。
典型应用场景：适用于深度研究、需要长期跟进的复杂项目，以及希望AI能自主学习、持续优化的任务。

🆚 三、OpenClaw vs. Hermes Agent：核心差异对比

下表对比了它们的核心差异：

对比维度 🦞 OpenClaw 🐎 Hermes Agent 核心哲学 全能型“整合者”，通过连接大量工具来完成任务。 自进化“学习者”，通过从任务中学习来优化自身。 技能来源 主要 由人类维护和安装，像一个庞大的工具系统。 由Agent自身从任务中创造和维护，是它自我进化的结果。 学习能力 被动学习。需要用户明确告知或修改配置，才能获得新能力或改变行为。 主动学习。内置学习闭环，能从每次交互中吸取经验，实现“越用越懂你”。 记忆系统 以文件为核心。依赖 MEMORY.md等文件的更新。 主动沉淀。有更积极的记忆更新机制，会自动将经验转化为记忆。 生态成熟度 拥有更成熟的社区和插件系统，连接的外部服务更多。社区和技能生态正在快速发展中，但相对较新。 上手门槛 相对简单，更像一个功能强大的“开箱即用”助手。可能需要更多的配置和调教才能发挥其“自进化”的最大潜力。