“不爱龙虾爱马仕”，为什么Hermes比OpenClaw更值得

最近龙虾创始人 Peter Steinberger在推特上发问：“What is Hermes？”。

这是因为大家的X 时间线，都被 Hermes Agent 刷屏了。这个大火的升级版龙虾产品，在GitHub上 两个月从零飙到 近4万星，Nous Research 联合创始人 Jeffrey Quesnelle 甚至用它无人工干预写完了一部 7.9 万字的小说，跨多个迭代会话，全程没有人插手。这条推发出来之后，转发量直接把 Hermes 推上了 GitHub Trending。

养虾群里也有人开始"叛逃"，好几个兄弟跟我说他们装了 Hermes，说"现在感觉OpenClaw有点笨，不想用了"。

这是因为大家都被龙虾复杂配置和调试搞烦了，Hermes 里面跑得太丝滑了——可视化的命令行调用、自己发现错误自己改、记忆系统完全不用操心，智能体第一次有了自进化的能力。

Hermes Agent核心能力全景图

鲸哥的理解：OpenClaw 像安卓版龙虾，Hermes 像苹果版龙虾。

OpenClaw 的核心是 Gateway 网关——50+ 渠道接入、5700 个社区技能随便装、MCP 随便接，高度开放，极客友好，但你得自己折腾，自己维护，自己踩坑。

Hermes 的核心是闭环学习循环——开箱即用，装完就能聊。它会分不同环境、用户、会话进行记忆，上下文更精简；自动将成功流程变成可复用技能，同类任务越用越快、token 调用越少。你不需要教它第二遍，它自己会长大。

一个给你最大的控制权，一个替你把活干了。

Hermes是不是更适合养的龙虾？Hermes 是不是更适合大众？这篇文章就把我知道的先告诉你。

1、Hermes Agent是什么来头

Hermes是由Nous Research 出品，是一家北美开源模型的实验室，拿了 6500 万美元融资。他们推出的Hermes开源免费，支持MIT 协议。

跟小龙虾一样，它也是本地部署的个人 AI 助理：能操控你的电脑，能接 Telegram、飞书、企业微信等 14 个聊天平台，能设定时任务半夜自己干活。功能列表看起来跟小龙虾几乎一模一样。

但骨子里完全不是一回事。小龙虾是"你来指挥的系统"，Hermes 是"自己会长大的助手"。

说实话，很多人被小龙虾劝退不是因为功能不好，是因为装起来太折腾。各种依赖、各种报错、各种配置，搞了半天还跑不起来。

Hermes 只需要一条命令：

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

唯一前置条件是 Git。其他依赖（Python 3.11、Node.js、ripgrep、ffmpeg）安装器全部自动搞定，不需要 sudo 权限。装完之后 hermes model 选模型，hermes 开聊，前后不超过 5 分钟。

装完你会看到一个很像 Claude Code 的终端界面——内置 40 个工具、92 个技能，开箱即用，不像小龙虾装完发现啥都干不了还得自己找插件。

支持的模型也够全：OpenRouter（200+ 模型）、阿里云、DeepSeek、Kimi、智谱、MiniMax、Ollama 本地模型，一条 hermes model 命令随时切换，不改代码，不锁厂商。

如果有朋友不习惯CLI，也有web UI。这是开源界面的地址。

GitHub开源地址：https://github.com/nesquena/hermes-webui

还有一个重磅消息：Hermes 原生支持 Anthropic Provider，能直接用 Claude Code 凭证登录。

这对养虾的人来说意味着什么，懂的都懂。Anthropic 从今年 4 月 4 日起正式宣布，Claude 订阅额度不再覆盖小龙虾等第三方工具的使用。用小龙虾想继续用 Claude，只能老老实实掏 API 费用，这通常意味着你要花费更多倍的钱买Token。而 Hermes 这边，原生支持，直接登录，没有这个烦恼。

如果你已经在养虾，Hermes 甚至帮你想好了搬家的事：

hermes claw migrate

一键导入你在小龙虾里积累的记忆、技能、API Key，还有 --dry-run 参数可以先预览再执行，搬家之前先验货。这个命令的存在本身就说明了一件事：Hermes 就是冲着接小龙虾的盘来的，毫不掩饰。

2、从设计哲学看两个产品异同

两个产品功能列表看起来一模一样，但两者的设计哲学完全不同。

OpenClaw 的核心是一个 Gateway（网关守护进程），负责统一管理会话、路由和渠道连接。它像一个调度中心，把你的各种聊天应用（Telegram、飞书、企业微信、Slack）连接到 AI agent。你可以理解为它是一个"多渠道个人助理操作系统"——重点在"怎么把消息送到 Agent"。

Hermes Agent 的核心则是 Agent 自身的执行循环。 它不是围绕"怎么把消息送到 agent"来设计的，而是围绕"agent 怎么变得越来越强"来设计的。官方称之为 closed learning loop（闭环学习循环）——agent 完成任务、自动复盘、提炼方法论、下次复用、发现更优路径、再次更新，形成一个自我进化的闭环。

这个差异决定了两者的使用体验：

OpenClaw：你是总指挥，agent 是执行者。你需要明确告诉它每一步怎么做，它会严格按照你的指令或者 ClawHub 上的技能文件来执行。控制权在你手上，但你需要持续投入精力来维护和优化。

Hermes：你是教练，agent 是学徒。你只需要说一次目标，它自己摸索路径、踩坑、总结经验、形成方法论。第二次遇到类似任务，它直接调出上次的经验，不用你再教一遍。

Hermes vs OpenClaw核心差异对比图 

3、常用技能：人写VS AI写

小龙虾的技能社区贡献了 5700 多个skills，但大多是人写的 Markdown 文件，你装什么它就会什么，它自己不会学新东西。

Hermes 的技能，是它自己生成的，根据它与你对话形成的操作和经验。

Hermes 在完成一个复杂任务（5 次以上工具调用）之后，它会自动把这套方法论提炼成一个技能文件，存到 ~/.hermes/skills/ 下面。下次遇到类似任务，直接调出来用，不用从零开始。用的过程中发现更好的路径，还会自动更新这个技能。

我自己装 hermes-webui 的时候亲眼见证了这个过程。

第一次装，它踩了十几个坑：openai 模块没装、python 路径不对、WSL 环境下的特殊依赖问题。每次报错它都自己修，修完继续跑。装完之后，后台悄悄生成了一个叫 hermes-webui-setup 的技能文件。

第二次再装同样的东西，它直接调出这个技能，把上次所有踩坑经验全用上了，一次跑通。

v1.0：三步安装法（git clone → ./start.sh → 搞定）

v1.1：+ 必须先 pip install -r requirements.txt

v1.2：+ 要用 venv/bin/python，不是系统 python

v1.3：+ WSL 环境下的特殊注意事项

每用一次，多一条经验。Hermes 可以分不同环境、用户、会话进行记忆，上下文更精简；自动将成功流程变成可复用技能，同类别任务就越用越快、token 调用越少。 这就是它说的"The agent that grows with you"，不是口号，是真实发生的事。

另外 Hermes 的技能加载用了"三级渐进式"设计来省 token：平时只加载技能名称和描述（大约 3000 token），需要的时候才加载完整内容。小龙虾没有这个机制，技能多了 token 消耗会明显上去。

4、进化的方式完全不同

两边都有原生记忆系统，但设计思路完全不同。

小龙虾用 MEMORY.md 加每日笔记（这周刚新增了 Dreaming 功能），所有记忆都是纯 Markdown，透明可编辑。但写入依赖模型主动判断"值得存"，经常漏存，社区为此搞出了 Mem0、Hindsight 等一堆补丁插件。

Hermes 换了个思路，做了三层记忆：

每隔 10 轮对话，Hermes 会在后台悄悄 Fork 出一个安静进程，用同款模型、8 轮迭代上限、静默模式，对你们刚才的对话做一次复盘。

这个后台小号做两件事：一是问自己"用户透露了什么偏好？值得记住吗？"，二是问自己"这个任务用了什么好方法？值得固化成技能吗？"

有价值的，写进 MEMORY.md（记环境事实，上限 2200 字符）或者 USER.md（记你的偏好和习惯，上限 1375 字符）；有价值的方法论，写成技能文件存档。这两个文件每次对话自动注入上下文。

第三层是 Session Search——所有历史对话存在 SQLite 里，用全文检索（FTS5）加大模型摘要，几周前聊过的东西也能精准找回来。

整个过程你完全感知不到，主会话干净，不混入任何审查过程。但下次开新会话，这些经验全都注入了系统提示词。它就这样，一点一点地，越来越懂你。

比如我告诉它我叫鲸哥，是 AI 自媒体创作者，写作风格专业但接地气，不喜欢列表式表达。这些信息它记在 USER.md 里，以后每次对话都带着这个认知来找你聊。

记忆写入前还会过安全扫描，防提示词注入。另外 Hermes 还支持 8 个外部记忆插件（Honcho、Mem0、Hindsight 等），跟内建记忆并行运行，能加知识图谱和语义搜索。

自我进化循环示意图

5、实战场景：都能干什么

理论说完了，来点实际的。Hermes具体在哪些场景更有优势？

1、每天早上自动整理 GitHub Issues

有个开发者用Hermes设了个定时任务：每天早上9点，它自己去拉最新的GitHub Issues，按严重程度分好类，写出简短摘要，然后直接扔到Slack频道里。设置一次就完事，之后完全不用操心，它自己天天准时跑。

别的Agent可能也能定时干活，但Hermes会自己记住哪些Issue类型最重要、你喜欢怎么总结，时间长了它会自动优化摘要写法和分类逻辑，越跑越准，越懂你的项目风格。

2、自主求职 

Agent社区有人做了个求职技能，让Hermes自动刷职位、追踪申请进度、甚至帮你管理整个求职流程。你只要告诉它“我想找什么岗位”，剩下的事它全包了，自己搞定。

它不是死记硬背你的简历，而是会从每次申请反馈中学习，慢慢知道你投递的语气、偏好的公司类型，技能会自己进化，下次求职就越来越聪明，像有个越来越懂你的私人猎头。

3、基础设施监控 + 成本预测

有人用Hermes的监控工具包，设了定时检查服务器状态、预测下个月成本，一发现异常就立刻通过Telegram报警。它24小时盯着，比你自己盯得还认真。

普通监控工具只会报错，Hermes会把每次报警和处理结果记下来，慢慢学会你的基础设施习惯，预测越来越准，甚至自己优化报警规则，真正越用越像你的专属运维大脑。

4、7.9万字小说，无人工干预

这是Nous Research创始人Jeffrey Quesnelle本人的真实案例：Hermes跨多个长会话，自主完成整本小说的情节规划、章节衔接、风格统一，全程他几乎没插手。它不是一段一段生成让你改，而是真正自己把书写完了。

这么长的连贯创作，别的Agent很容易中途风格崩或忘前面情节，但Hermes靠强大的持久记忆和自我学习，能保持一致性，还会自己反思改进写法，这才是它最硬核的“会成长”体现。

6、未来想象空间：24小时员工

Hermes 的设计思路指向一个更大的可能性——真正的 AI 员工，而不是需要你手把手教的实习生。

想象一下：你招了个实习生，第一周你教他怎么处理客户邮件，他学会了。第二周你教他怎么整理数据报表，他又学会了。第三周开始，他自己发现这两件事可以串起来——收到特定类型的客户邮件时，自动触发数据报表生成，然后回复邮件附上报表。你没教过他怎么做，但他自己学会了。

这就是 Hermes 的终局想象。

目前它还在早期阶段，社区生态远不如小龙虾成熟，中文资料几乎为零。但如果你的工作有大量重复性任务、需要跨工具协作、希望 AI 能"越用越懂你"，Hermes 是目前唯一一个在这个方向上认真探索的开源项目。[2] [5]

Hermes 还内置了 14 个性格可以临时切换，输入 /personality 就能看到完整列表。从正经的 technical、concise，到离谱的 catgirl（猫娘）、pirate（海盗船长），一应俱全。工作摸鱼的时候跟海盗船长聊需求，精神状态确实到位了。这些性格不影响底层的 SOUL.md 系统提示词，只是临时覆盖语气。

7、最重要的事不担心了

小龙虾的安全主要依赖大模型的判断力。模型聪明的时候没问题，犯浑的时候就出事了，邮件被清空和 CVE-2026-25253 漏洞就是教训。

Hermes 在框架层面就注重安全设计：

执行命令有严格的授权审批，涉及敏感操作时会弹出确认界面（刚发布的 v0.8.0 版本还加入了 Slack/Telegram 审批按钮，直接在聊天界面确认），你可以选择单次允许、本次会话允许、永久允许或直接拒绝。

安装第三方技能时更狠。Hermes 会自动跑安全扫描，检查数据泄露、提示词注入等威胁。发现危险的不是弹个警告让你自己判断，而是直接拒绝安装，除非你明确用 --force 参数强行覆盖。

记忆文件注入系统提示词之前也要过安全扫描，防提示词注入。就算你用的是一般的模型，这套框架级防护也够用。

另外 v0.8.0 版本还带来了中心化日志系统（所有日志统一写入 ~/.hermes/logs/）、智能超时机制（基于活动追踪，长任务不会被无辜中断）、配置结构验证（启动时自动检查 YAML 格式）等稳定性提升。

8、该换不换？三句话说清楚

还没入坑的：建议直接试 Hermes。上手简单，文档友好，自学习是真实的，还能用 Claude 额度。唯一门槛是目前中文资料比较少。

已经养虾养得挺舒服的：不用急着搬家，但可以装一个试试。hermes claw migrate 一条命令迁移，两边不冲突。

特别是喜欢 Claude Code 的：强烈建议入坑。slash 命令体验几乎一模一样，上手零成本，但多了自学习和多平台聊天这些 Claude Code 没有的东西。

小龙虾说：给用户最大的控制权，人来指挥，AI 来执行。

Hermes 说：让 AI 自己学会怎么干活，人只需要说一次。

AI 助理的终极形态不是"更聪明"，而是"不需要你重复说第二遍"。