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Hermes Agent，2 月底开源，首月 2.2 万星。4 月 8 日 v0.8.0 发布后单日涨 6400 颗，总数突破 4.7 万，连续多天占据 GitHub 全球趋势榜首。大量 OpenClaw 用户正在往 Hermes 搬家。

简单说，Hermes 是个能积累经验的 AI 智能体：做完任务自动总结、存成可复用技能，下次碰到类似情况直接调用。兼容 200 多个大模型，Telegram/Discord/Slack 全平台接入，一条命令装好。

用户 Gaj Varma 说，从 0.5 升到 0.8，OpenClaw 得花两三个小时修问题，Hermes 跑通 695 个 commit 零故障。创始人 Teknium 回复：「我倒想问 OpenClaw 到底干了啥，才让升级这么折腾。」

林亦的实测：Hermes 碰到报错会一直尝试到有明确结果，不会莫名其妙停下来；而且省 token，聊很久上下文也就三四万，OpenClaw 同样场景早过十万。

社区里还有人把 Hermes 装在 Mac mini 上常驻，通过 SSH 和 Telegram 操控，汇总日历/Gmail/Todoist，再分派给 Claude Code 执行，结果同步回 Obsidian vault，全程无人值守。也有人 2.5 小时用它做出《百战天虫》克隆版，Agent 自己把物理引擎逻辑整理成了可复用的 skill 插件。

先理解一个词：Harness（马具）。在 AI 语境里，指的是连接模型和人类需求的控制框架。除去 Agent 的大脑（底层大模型），剩下的都归 Harness 管：往哪跑、跑多快、什么时候停。今年 2 月 OpenAI 发过一篇博客《Harness Engineering: Leveraging Codex in an Agent-First World》，行业共识是 Prompt Engineering 和 Context Engineering 都不够用了，需要更高一层的约束系统。自主权越大越容易跑偏，套合适的马具反而跑更远。

Hermes 由 Nous Research 开发，MIT 许可。Nous 定位去中心化 AI 研究实验室，同时在推进去中心化训练网络 Psyche。

和传统 Agent 最大的区别是自进化：一般 Agent 每次调用从零开始，Hermes 从完成过的任务里学东西，跨会话、跨平台保留记忆。给一句模糊指令比如"写一个抓数据然后画图的脚本"，它能自己拆任务、读报错、尝试修复、总结方案。官方口号「the agent that grows with you」，想把 AI 能力从一次性调用变成持续积累，数据和记忆留在用户自己手里而不是平台。

记忆噪音、技能质量、部署门槛都还在打磨，但方向已经清楚。

OpenClaw 是 2026 年初火起来的开源 AI Agent，标志是龙虾，做的事是让 LLM 能干活：工具调用、自动化执行、长期记忆、沙箱、多平台接入。像个开箱即用的数字管家。

两家在本地优先、数据不上云、走即时通讯入口这些方向上一致。分歧在路径：

技能来源。 OpenClaw 靠人写：开发者用代码或 Prompt 定义 Skill，稳定可预测，但上限取决于你愿意手写多少。Hermes 靠涌现：完成复杂任务后自己抽方法存成 Skill，下次直接复用。

记忆方式。 OpenClaw 本质是 RAG，知道信息在哪，需要时去取。Hermes 用分层记忆，额外建了一个用户模型，跨会话记住你的代码风格和技术栈偏好。

团队背景。 Hermes 由 Nous Research 主导，团队工程和研究背景都比较硬，从一开始就走「opinionated」路线：Python 实现，核心 agent loop、记忆系统和技能生成机制集中、结构清晰，宁愿做小做精也不追求生态最大化。OpenClaw 早期病毒式增长，社区 PR 爆炸式涌入，Node.js/TypeScript 基础叠加海量插件，代码和技能生态迅速膨胀，维护难度急剧上升。

代码质量与 CI 纪律。 OpenClaw 的主分支有时直接构建失败，PR 卡 CI、回归 bug 频发是常态，社区有帖子直接吐槽「缺乏基本的 DevOps 纪律」（无 staging、测试不充分、合并过快）。Hermes 仓库已积累 4k+ commits，但核心文件结构依然干净，release notes 经常出现「数百 commits + 大量 bug fixes 和 reliability enhancements」的描述，CI 投诉远少于 OpenClaw。即便 stars 数已逼近 9 万，也没有重蹈「PR 洪水 + CI 崩溃」的覆辙，社区主流评价是「更稳、更注重深度而非广度」。

安全差距最明显。 OpenClaw 增长太快，生态（ClawHub）膨胀失控，启动崩溃、网关冻结等回归 bug 高频出现；已披露多个高危 CVE，CVE-2026-25253 的 CVSS 8.8 可一键 RCE；ClawHub 里多次被爆出恶意技能偷凭证。

Meta 安全对齐总监 Summer Yue 明明设置了"操作前先确认"，OpenClaw 还是自行清空收件箱，她在手机上拦不住，最后冲回家手动停下来。Hermes 这边更保守，危险操作需人工批准（Tirith 预执行扫描器先检查终端命令），技能生态小、攻击面窄，到现在没出现类似的集中高危事件。

Token 消耗。 养虾人抱怨最多的就是烧钱和长程任务不靠谱，OpenClaw 跨 24 小时任务容易 token 烧完事情只干一半，或者某步走偏一路错到底。Hermes 用户反馈起手还是一万多 token，聊很久也能维持在三四万，同样场景 OpenClaw 早过 10 万；遇到错误会继续搞到明确成功或失败为止。

不过社区主流看法并非替代关系，而是互补：OpenClaw 干活，Hermes 动脑。常见做法是把 Hermes 当规划器挂在 OpenClaw 之上，hermes claw migrate 一行命令就能把现有技能、记忆和配置平滑搬过来。

下面就来介绍如何从 OpenClaw 迁移到 Hermes Agent。

本人此前在 macOS 上部署了 OpenClaw，现在同样在 macOS 终端里安装 Hermes。你也可以在 Linux 发行版甚至 Android（通过 Termux）上部署。如果你用的是 Windows，建议先在 WSL2 上安装 Ubuntu 再进行部署，体验更佳。

1. 安装 Hermes Agent

首先运行在线安装脚本：

# Linux / macOS / WSL2 / Android (Termux) curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

脚本会自动完成运行环境和 Skills 的安装，随后进入 Hermes Setup。Setup Wizard 检测到本机已安装 OpenClaw，提示可以在正式变更前先预览将要迁移的内容。输入 Y 继续，设置向导会列出全部可迁移项，包括但不限于配置（平台接入、设置等）、记忆（长期/短期记忆、SOUL.md 等）、技能（Skills）、API 密钥，以及部分会话历史（较新版本兼容性更好）。确认无误后再输入 Y，开始正式迁移：

Would you like to see what can be imported? [Y/n]: Y ​ ◆ Migration Preview — 166 item(s) would be imported No changes have been made yet. Review the list below: ​ Would import:     soul                   → ~/.hermes/SOUL.md     user-profile           → ~/.hermes/memories/USER.md     provider-keys         → ~/.hermes/.env     model-config           → ~/.hermes/config.yaml     shared-skills         → ~/.hermes/skills/openclaw-imports/antfu     shared-skills         → ~/.hermes/skills/openclaw-imports/brave-web-search ......     personal-skills       → ~/.hermes/skills/openclaw-imports/xlsx     shared-skill-category → ~/.hermes/skills/openclaw-imports/DESCRIPTION.md     daily-memory           → ~/.hermes/memories/MEMORY.md     agent-config           → config.yaml agent/compression/terminal     env-var               → .env HERMES_GATEWAY_TOKEN     full-providers         → config.yaml custom_providers[minimax-portal] ​ ── Warnings ──   ⚠ Config values — OpenClaw settings may not map 1:1 to Hermes equivalents   ⚠ Context file — may contain OpenClaw-specific instructions   ⚠ Gateway/messaging — this will configure Hermes to use your OpenClaw messaging channels   ⚠ Instruction file — may contain OpenClaw-specific setup/restart procedures   ⚠ Memory/context file — may reference OpenClaw-specific infrastructure   ⚠ Slack — this will point Hermes at your OpenClaw Slack workspace ​ Note: OpenClaw config values may have different semantics in Hermes. For example, OpenClaw's tool_call_execution: "auto" ≠ Hermes's yolo mode. Instruction files (.md) from OpenClaw may contain incompatible procedures. ​ Proceed with migration? [y/N]: y

2. 配置模型提供商

迁移完成后即进入设置阶段。设置向导会询问采用快速设置还是完整设置，这里使用 ↑↓ 键选中快速设置（Quick setup），按 Space 勾选该选项，再按 Enter 进入下一步：

接着选择模型提供商。这里选择本人订阅的 ark（火山引擎编码计划），输入模型名 ark-code-latest：

你也可以根据自身需求选择其他供应商。如果此前没有订阅，推荐购买 MiniMax Token Plan。MiniMax M2.7 是目前 Hermes Agent 中使用量最高的模型之一，在工具调用准确度、复杂 Skills 遵循、Agent Harness 适配等方面表现俱佳，性价比也相当出色。此处可以暂时跳过，阅读 6. 设置多个模型提供商 章节设置模型。

3. 配置聊天平台

接下来选择接入的聊天平台，这里选择飞书，然后通过 APP ID 登录，绑定飞书机器人：

本人在先前配置 OpenClaw 时已经创建过飞书机器人。如果你此前没有创建，请前往飞书开放平台新建。登录飞书后，点击「创建企业自建应用」，填写应用名称和应用描述，可按个人喜好设置应用图标，然后点击「创建」：

点击左侧的「添加应用能力」，再点击「添加」机器人：

点击左侧的「事件与回调」，在「订阅方式」旁点击编辑按钮，将订阅方式设为「长连接」，然后点击「保存」：

仍在「事件与回调」页面，点击「添加事件」，搜索「接收消息」并勾选，点击添加，在弹窗中点击「确认开通权限」：

点击「权限管理」，选择「开通权限」，勾选全部权限，然后点击「确认开通权限」：

最后点击左侧的「版本管理与发布」，点击「创建版本」，填写版本号（如 1.0.0）和更新说明，点击「保存」，再点击「确认发布」：

点击「凭证与基础信息」。如果需要修改机器人信息，在此编辑相应字段即可（注意：修改后需要重新发布）：

随后分别复制 APP ID 和 APP Secret，依次粘贴到终端中：

选择飞书国内版：

连接模式选择「WebSocket」：

在「How should direct messages be authorized?」一项，选择默认的「Use DM pairing approval」：

在「How should group chats be handled?」一项，保持默认「Respond only when @mentioned in groups」即可——这表示只有在群聊中 @ 机器人时它才会响应。如果完全不需要在群聊中使用 Hermes，可以选择「Disable group chats」：

Home Chat ID 为可选项，用于将定时任务（Cron）的执行结果和提醒、系统通知、告警、工具执行输出、长期记忆更新或重要技能生成后的总结等统一推送到指定聊天平台。由于这里只接入了飞书，直接按 Enter 采用默认配置即可；如果接入了多个聊天平台，可按需指定。

4. 将网关注册为 launchd 服务

将网关注册为系统服务后，Hermes 便可在电脑开机时自动启动。输入「Y」确认即可：

在「Start the service now?」提示处输入「Y」立即启动服务：

5. 开始使用

至此，设置向导全部完成。此后若需重新调整配置，可随时执行：

hermes setup

随后向导会提示「Launch hermes chat now?」，输入 Y 即可启动 Hermes。当出现下图中的提示时，说明 Hermes 已经成功运行：

如果遇到以下报错：

 ⚠ tirith security scanner enabled but not available — command scanning will use pattern matching only ​ Goodbye! ⚕

请关闭当前终端，新开一个终端窗口，执行下面的命令，即可正常进入聊天界面：

hermes chat

如果仍然失败，重新执行一次 setup（向导会跳过已完成的步骤，或让你重新确认配置）：

hermes setup

如果对话时出现 API call failed (attempt 1/3): AuthenticationError [HTTP 401] 报错：

原因可能是此前使用了 Clawx 等第三方 OpenClaw 客户端。这类客户端并不会把 API Key 明文存入 OpenClaw 的配置文件，因此迁移时无法读取到密钥。使用下面的命令编辑环境变量文件：

vim ~/.hermes/.env

以本人订阅的火山引擎编码计划为例，对应的环境变量是 ARK_API_KEY。核对后发现该值确实为空，填入正确的 Key 即可：

6. 设置多个模型提供商

新开一个干净的终端窗口（Terminal 或 iTerm2 均可），输入以下命令并回车：

hermes model

在弹出的界面中使用 ↑↓ 键选中快速设置（Quick setup），按 Space 勾选后再按 Enter。以 MiniMax Token Plan 为例，选择 MiniMax China：

接下来填入 API Key。前往 MiniMax Token Plan 开放平台 复制密钥：

然后粘贴到终端：

随后提示设置 BaseURL，这里直接按 Enter 使用默认值，然后选择模型 MiniMax-M2.7：

终端提示 Default model set to: MiniMax-M2.7 (via MiniMax (China))，模型设置完成。