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2026年的AI Agent领域，OpenClaw和Hermes Agent是两条最值得关注的技术路线。前者以技能生态（Skills）和多通道集成见长，后者以自我进化记忆系统和70+内置技能独树一帜。

单一Agent框架存在天然瓶颈：

• 能力天花板：一个Agent很难同时精通所有领域
• 记忆局限：缺乏持久化的跨会话学习能力
• 专业深度：通才型Agent在垂直领域深度不足

双Agent架构的核心思路是：让专业Agent做专业的事，通过MCP（Model Context Protocol）协议实现Agent间的通信与协作。

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2.1 OpenClaw 架构概览

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ OpenClaw Gateway │ │ (WebSocket / Web UI) │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Skills (技能系统) │ Crons (定时任务) │ Memory │ │ ├── ClawHub生态 │ ├── 每日新闻 │ ├── MEMORY │ │ ├── 280+官方技能 │ ├── PubMed周报 │ ├── SESSION│ │ └── 自定义Skill │ └── 自定义Cron │ └── WARM │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Messaging Channels（多通道） │ │ ├──  Bot ├── Telegram ├── Discord │ │ ├── WebChat ├── 飞书 └── 企业微信 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Tools & Abilities │ │ ├── exec/shell ├── file read/write ├── WebSearch │ │ ├── image gen ├── video gen └── Playwright │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ 

OpenClaw核心优势：

•  ClawHub生态：280+预制Skills，即装即用
•  多通道集成：、Telegram、Discord等IM全覆盖
• ⏰ Cron定时任务：内置调度器，支持isolated session
•  MCP Server支持：原生支持MCP协议扩展

2.2 Hermes Agent 架构概览

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Hermes CLI / Gateway │ │ (Interactive Terminal + Web UI) │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ AIAgent Core (~10,700行核心对话循环) │ │ ├── Prompt Builder │ Provider Resolution │ Tool Dispatch │ │ ├── Context Engine │ 3 API Modes │ Tool Registry │ │ │ (可插拔压缩器) │ chat_comp / codex │ 47工具/19工具集│ │ └── Memory Manager ←→ Session Storage (SQLite + FTS5) │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Self-Improving Learning Loop（自我进化核心） │ │ ├── 经验 → Skills动态创建 │ │ ├── 使用中持续优化技能 │ │ └── 跨会话知识持久化 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Tool Backends（6类后台） │ │ ├── Terminal (6后端) ├── Browser (5后端) │ │ ├── Web (4后端) ├── MCP (动态发现) │ │ └── File/Vision └── 更多... │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ 

Hermes核心优势：

• 易 三层记忆架构：瞬时记忆 → 工作记忆 → 持久记忆
•  自我进化：从经验中动态创建和优化Skills
•  Model Agnostic：支持任意LLM Provider（OpenAI/Anthropic/Ollama/Groq等）
•  多Profile支持：v0.60+，支持多Agent实例隔离

2.3 关键指标对比

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3.1 角色分工

在双Agent架构中，OpenClaw和Hermes各自承担最擅长的角色：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ User (你) │ └──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ OpenClaw — 任务执行层（主控Agent） │ │ • 调度和分配任务 │ │ • /飞书等IM通道的消息收发 │ │ • 定时任务的触发与编排 │ │ • Skills工具的调用（ClawHub生态） │ │ • 文件系统操作、本地脚本执行 │ │ • 承担"执行者"角色 │ └──────────────┬──────────────────────────┬──────────────────┘ │ MCP Protocol │ MCP Protocol ▼ ▼ ┌──────────────────────────────┐ ┌──────────────────────────────────┐ │ Hermes — 知识推理层 │ │ 外部工具（可选扩展） │ │ （专业分析Agent） │ │ • MCP Server: GitHub │ │ • 深度研究、复杂推理 │ │ • MCP Server: PostgreSQL │ │ • 长程记忆检索与总结 │ │ • MCP Server: Filesystem │ │ • 自我进化Skills创建 │ │ • MCP Server: Browser │ │ • 专业领域知识处理 │ │ • 更多MCP生态... │ │ • 承担"顾问/分析师"角色 │ └──────────────────────────────────┘ └──────────────────────────────┘ 

3.2 通信协议：MCP

Model Context Protocol (MCP) 是双Agent通信的核心桥梁。它让OpenClaw和Hermes可以互相调用对方的工具，就像它们是同一个系统的组成部分。

OpenClaw Hermes Agent ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ Host │◄─── MCP Protocol ──►│ Client │ │ (Caller) │ (JSON-RPC over │ (Server) │ │ │ HTTP/SSE) │ │ └─────┬─────┘ └──────┬─────┘ │ │ │ • tools/list │ │ • tools/call ←─────────────→ │ Exposes: │ • resources/* │ • Research Agent tools │ • prompts/* │ • Long-memory tools │ │ • Skill creation tools 

MCP的核心价值：

1. 工具发现：tools/list 自动发现对方暴露的所有工具
2. 动态重载：工具列表变更时自动刷新，无需重启
3. 安全过滤：可按需启用/禁用特定工具
4. 双向通信：OpenClaw可调用Hermes，Hermes也可回调OpenClaw

3.3 三种集成模式

根据场景和需求，有三种主流集成路径：

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这是最实用、部署最简单的双Agent方案。

4.1 架构图

OpenClaw Gateway (localhost:18789)

 │ │ 用户消息 ▼ 

┌───────────────────────────────────┐ │ OpenClaw Agent (小诸葛) │ │ • 接收用户请求 │ │ • 调度Skills和Crons │ │ • 消息通道（/飞书） │ └──────────────┬──────────────────────┘

 │ MCP工具调用 │ tools/call ▼ 

┌───────────────────────────────────┐ │ Hermes Agent MCP Server │ │ (localhost:8090) │ │ • 暴露Research Skills │ │ • 提供Long-memory查询 │ │ • 自我进化学习 │ └───────────────────────────────────┘

4.2 详细安装步骤

第一步：安装Hermes Agent

# 方法1：pip安装（推荐） pip install hermes-agent

# 方法2：从源码安装 git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git cd hermes-agent && pip install -e .

# 验证安装 hermes –version

第二步：配置Hermes基础设置

# 启动交互式配置向导 hermes setup

# 依次配置： # 1. LLM Provider选择（支持OpenAI/Anthropic/Ollama/Groq等） # 2. API Keys配置 # 3. 消息通道连接（Telegram/Discord/Slack） # 4. Skills浏览和安装

第三步：配置MCP Server模式

Hermes v0.60+支持MCP Server Mode，使得OpenClaw可以连接：

# 启动Hermes Gateway（暴露MCP接口） hermes gateway –port 8090

# 或者使用Docker方式 docker run -p 8090:8090 -v ~/.hermes:/data nousresearch/hermes-agent:latest hermes gateway –port 8090

第四步：配置OpenClaw连接Hermes MCP

在OpenClaw的配置文件中添加MCP Server：

// ~/.openclaw/mcp_config.json { “mcpServers”: {

"hermes-research": { "command": "hermes", "args": ["mcp", "server", "--port", "8090"], "env": { "HERMES_API_KEY": "your-api-key" } } 

} }

或者通过OpenClaw CLI安装：

openclaw mcp install hermes-research  –command “hermes”  –args “mcp,server,–port,8090” 

第五步：验证连接

# 在OpenClaw中测试 openclaw agent –message “请调用Hermes的研究工具，帮我分析近期AI Agent领域的技术进展”

# 或者在OpenClaw Web UI中直接对话 openclaw web

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对于需要复杂任务分解的生产环境，推荐使用层级编排模式。

5.1 架构设计

用户（/飞书/Telegram）

 │ ▼ 

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ OpenClaw — 任务调度层（Director） │ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ 每日新闻 │ │ 研究任务 │ │ 定时报告 │ │ │ │ Cron Job │ │ Skill编排 │ │ Cron Job │ │ │ └──────┬─────┘ └──────┬─────┘ └──────┬─────┘ │ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 任务分解 & 路由逻辑 │ │ │ │ • 分析请求类型 │ │ │ │ • 判断是否需要Hermes深度处理 │ │ │ │ • 分配到对应Agent/技能 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────┘ │ └────────────────────────────┬──────────────────────────────┘

 │ ┌─────────────────┴──────────────────┐ │ MCP Protocol (工具调用) │ ▼ ▼ 

┌──────────────────────┐ ┌──────────────────────────┐ │ Hermes Agent │ │ OpenClaw Skills执行 │ │ （研究Agent） │ │ （执行Agent） │ │ • 深度信息检索 │ │ • 文件操作 │ │ • 跨会话记忆 │ │ • 脚本执行 │ │ • 复杂推理分析 │ │ • 消息发送 │ │ • 技能动态创建 │ │ • 定时调度 │ └──────────────────────┘ └──────────────────────────┘

5.2 关键配置文件

OpenClaw主配置（~/.openclaw/openclaw.json）

{ “gateway”: {

"port": 18789, "host": "localhost" 

}, “agents”: {

"default": { "model": "minimax/MiniMax-M2.7", "systemPrompt": "你是小诸葛，Max的AI助手..." } 

}, “mcp”: {

"servers": { "hermes-research": { "command": "hermes", "args": ["mcp", "server"], "env": { "HERMES_PROFILE": "research" } } } 

}, “cron”: {

"enabled": true, "timezone": "Asia/Shanghai" 

} }

Hermes Agent配置（~/.hermes/profiles/research/config.yaml）

profile: research

provider: type: anthropic # 或 openai / ollama / groq model: claude-sonnet-4-

memory: enabled: true sqlite_path: ~/.hermes/profiles/research/memory.db fts5_enabled: true

tools: enabled:

- web_search - research_knowledge - long_memory - skill_create 

disabled:

- dangerous_exec 

skills: auto_update: true learning_loop: true

5.3 任务路由示例

当用户发送“帮我研究一下RAG技术的最新进展”时，OpenClaw的处理流程：

1. 接收消息 → “帮我研究一下RAG技术的最新进展”

1. 意图识别 → 需要深度研究 → 调用Hermes MCP工具
2. 路由到Hermes研究Agent
3. Hermes执行： a. 搜索最新RAG论文/文章 b. 查询相关记忆（是否有相关历史研究） c. 综合分析，生成研究报告 d. 将结果返回OpenClaw
4. OpenClaw格式化输出 → 通过发送给用户

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案例1：Hermes作为"研究顾问"

OpenClaw配置MCP连接到Hermes，调用其内置的深度研究技能：

# 在OpenClaw的Skill中创建一个MCP调用Skill # ~/.openclaw/skills/hermes-research/SKILL.md # # --- # name: hermes-research # description: 调用Hermes深度研究Agent分析复杂问题 # tools: # - hermes.research.deep_search # - hermes.memory.query # --- 

案例2：Hermes调用OpenClaw的工具

反向通道：Hermes需要操作文件或发送消息时：

# hermes skills配置示例 # ~/.hermes/skills/openclaw_integration.yaml name: openclaw_file_ops description: 通过OpenClaw执行文件操作 tools: - openclaw:file_read - openclaw:file_write - openclaw:_send 

案例3：定时任务联动

设置每日新闻简报由OpenClaw触发，深度分析由Hermes执行：

// OpenClaw cron配置 { "name": "每日新闻深度分析", "schedule": "0 8 * * *", "timezone": "Asia/Shanghai", "tasks": [ { "step": 1, "agent": "openclaw", "action": "collect_news", "output": "news_raw.md" }, { "step": 2, "agent": "hermes", "action": "deep_research", "input": "news_raw.md", "output": "news_analysis.md", "mcp_call": true }, { "step": 3, "agent": "openclaw", "action": "format_and_send", "input": "news_analysis.md", "channel": "" } ] } 

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7.1 职责边界清晰

7.2 安全配置

# MCP连接安全 # 1. 本地MCP Server只监听localhost hermes gateway –port 8090 –host 127.0.0.1

# 2. API Keys通过环境变量注入，不写在配置文件 export HERMES_API_KEY=“sk-…”

# 3. OpenClaw MCP配置引用环境变量 # ~/.openclaw/mcp_config.json { “mcpServers”: {

"hermes-research": { "command": "hermes", "args": ["mcp", "server"], "env": { "HERMES_API_KEY": "${HERMES_API_KEY}" } } 

} }

7.3 性能优化

1. MCP调用超时：建议设置30-60秒超时，避免阻塞
2. 结果缓存：Hermes的Research结果可缓存在SQLite中
3. 并发控制：MCP Server模式支持多Client连接，但建议限制在2-3个并发
4. Profile隔离：不同用途使用不同Hermes Profile，避免记忆污染

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除了OpenClaw+Hermes双Agent，还可以通过MCP连接更多外部工具：

// ~/.openclaw/mcp_config.json { “mcpServers”: {

"hermes-research": { "command": "hermes", "args": ["mcp", "server"] }, "github": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"], "env": { "GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}" } }, "filesystem": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed"], "env": { "MCP_FS_READONLY": "true" } }, "postgres": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"], "env": { "DATABASE_URL": "${DATABASE_URL}" } } 

} }

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OpenClaw + Hermes双Agent架构将两个顶级Agent框架的优势最大化：

• OpenClaw 提供：多通道消息、本地执行、Skills生态、定时任务的“手和脚”
• Hermes 提供：自我进化记忆、深度推理、专业研究的“脑”

两者通过MCP协议实现无缝通信，构成一个既有行动力又有思考力的完整AI Agent系统。

对于Max这样的用户，这意味着：

• 每日新闻自动推送（OpenClaw Cron）
• 深度研究自动分析（Hermes Research）
• 跨会话知识不断积累（Hermes Memory）
• /飞书消息无缝收发（OpenClaw Channels）

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最后

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• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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第三阶段（30天）：模型训练

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到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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