先说说背景

2026 年，AI 智能体（Agent）这个赛道卷得飞起。各家都在推自己的"第二大脑"“个人 AI 助手”，OpenClaw 和 Hermes 是其中最受关注的两个开源选手。

有意思的是，这两个项目其实有点"血缘关系"——Hermes 被很多人称为"OpenClaw 的精神继任者"，因为它的核心团队正是从 OpenClaw 项目出走的那批人，带着对前者的深刻理解和对 AI Agent 的新思考重新出发。

这篇文章，不是来捧一踩一的。我会从实际使用体验出发，把两个产品的能力边界、适用场景、迁移成本都说清楚，方便你做出判断。

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OpenClaw 是什么？

OpenClaw 最早火起来，靠的是"让 AI 能真正执行任务"这个特性。它不只是一个聊天窗口，而是一个可以读写文件、跑脚本、操作浏览器的可编程 AI 助手。

它的核心能力大致可以分成这几块：

Task Flow 任务编排系统
这是 OpenClaw 最引以为傲的东西——能把一个复杂任务拆成多个子步骤，支持断点续传，失败了还能从断点恢复接着跑。这对于需要 AI 处理长流程任务（比如自动化巡检、数据分析 pipeline）来说，非常实用。

多平台消息接入
支持飞书、Slack、Discord、WhatsApp、企业微信、Telegram 等主流 IM 平台，一个后台进程管理所有消息入口，不用在各个 App 之间来回切换。

执行环境与安全管控
通过白名单机制控制 AI 能执行哪些命令，本地代码审查、敏感操作审批这些企业级需求也能满足。

上下文与记忆管理
通过 ContextEngine 插件接口，可以把对话上下文、任务状态、用户偏好等信息持久化管理起来，任务之间不会"失忆"。

整体来说，OpenClaw 是一个偏工程导向的产品，核心解决的是"怎么让 AI 稳定地、持续地帮我干活"这个问题。上手需要一点学习成本，但一旦玩转了效率提升非常明显。

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Hermes 是什么？

Hermes 是由 Nous Research（就是之前做 Hermes 大模型的那家公司）推出的开源 AI Agent 框架，于 2026 年初正式发布，开源协议是 MIT，GitHub Star 数已突破 28K。

它的定位和 OpenClaw 有很大不同——它更像一个会"成长"的 AI 助手，而不只是一个执行工具。

三个核心差异化能力：

1. 自学习闭环（Learning Loop）

这是 Hermes 最大的亮点，也是它和 OpenClaw 本质上最大的区别。

OpenClaw 的记忆系统需要你手动维护 MEMORY.md、自己写笔记告诉它"我的项目习惯是什么"“我偏好什么样的代码风格”。但 Hermes 不一样——它自己判断什么值得记住。

具体来说，Hermes 会在对话和任务执行过程中，自动把有用的操作步骤提炼成可复用的技能（Skill），存进技能库；把重要的上下文信息沉淀成记忆片段，下次遇到类似场景直接调用；还会随着使用时间增长逐步构建你的用户画像，记住你的工作习惯和偏好。

也就是说，用得越久，它就越懂你。这是一个本质上的范式转变。

2. 技能生态（Skills Marketplace）

Hermes 继承了 agentskills.io 开放标准，技能可以跨 Agent 共享。截至目前：

• • 内置技能：77 个（涵盖编程、搜索、文档、多媒体创作等）
• • 可选技能：45 个
• • 社区技能：521 个，还在持续增长

用 /skills 命令可以浏览所有可用技能，用 /<skill-name> 直接调用，比 OpenClaw 的插件系统更直观。

3. 多平台统一网关

和 OpenClaw 类似，Hermes 也支持 14+ 个消息平台，但它的独特之处在于跨平台上下文连续。

举个例子：你在 Telegram 上开始讨论一个项目，换到 Discord 可以无缝接着聊，同一个对话上下文在不同平台之间流转，而不是每个平台开一个新会话。

4. 模型无关架构

支持 200+ 种模型，包括 OpenAI GPT 系列、Anthropic Claude 系列、Google Gemini、DeepSeek、智谱、Kimi、通义等。而且运行时可以随时切换模型，不需要重启进程。

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两者横向对比

维度	OpenClaw	Hermes
核心定位	可编程任务执行器	会学习的成长型助手
记忆系统	手动维护 MEMORY.md	Agent 自动积累，可搜索
技能系统	插件机制，功能强大但偏工程	agentskills.io 标准，生态更开放
多平台支持	10+ 平台，隔离会话	14+ 平台，上下文跨平台连续
任务编排	Task Flow 成熟，支持断点续传	Cron 调度 + 自然语言定时任务
子 Agent	支持父子任务依赖	支持隔离子实例并行执行
学习闭环	无，需要手动积累经验	内置，越用越聪明
上手门槛	中等，需要配置工作区	低，setup 向导 2 分钟上手
可控性	高，规则和权限清晰	中，部分行为偏黑盒
调试难度	中等	较高，依赖日志排查
适用场景	工程化任务、自动化流程	个人效率助手、知识管理

简单总结：

• • 如果你需要一个稳定的、可控的、能处理复杂工程任务的自动化助手，OpenClaw 更适合你。
• • 如果你希望 AI 能主动了解你、记住你的习惯、随使用不断进化，那 Hermes 是更好的选择。

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Hermes 相对于 OpenClaw 的重大突破

这一节是本文的重点。我想重点说说 Hermes 在哪些地方真正做到了 OpenClaw 做不到的事。

突破一：从"工具"到"伙伴"的认知转变

OpenClaw 始终把自己定位成一个"工具"——你告诉它做什么，它就做什么。你是主人，它是执行者。

Hermes 不一样。它把自己定位成一个有记忆能力的伙伴。它不只是执行你的命令，还会观察你的工作方式，从中发现规律，主动适应你。

举个例子：你每次让它处理代码，它都会观察你偏好的代码风格、常用的技术栈、习惯的目录结构。这些信息不需要你主动告诉它，它会自己总结。时间长了，你会发现它越来越"懂你"，提需求时不需要从零解释背景，它已经知道你是谁、你做什么项目、你习惯怎么工作。

这听起来有点像吹牛，但用过的人才知道这种体验和 OpenClaw 真的不一样。

突破二：技能自动提炼——从经验中学习

OpenClaw 的技能靠开发者编写和维护。你想让 AI 多一个能力，要么等官方出插件，要么自己写代码。

Hermes 的技能可以从对话中自动提炼。

比如，你让 Hermes 帮你部署了一个 Docker 服务，过程中它学会了完整的步骤。之后它会把这一套流程沉淀成一个技能存进技能库。下次有类似需求，你只需要说"帮我按上次的方式部署这个服务"，它就能直接执行，不需要再一步步教你。

这意味着 AI 的能力边界会随着使用不断扩大，而且是基于你自己的项目环境训练的，不是通用的模板。

突破三：全平台上下文连续

OpenClaw 的多平台做得不错，但各平台的会话是隔离的。Telegram 一个会话，Slack 一个会话，Discord 一个会话，互相之间不知道上下文。

Hermes 实现了真正的跨平台连续对话。你在手机上用 Telegram 开始写一封邮件，到公司换成电脑在 Slack 上继续写，Hermes 能完整记得你写到哪里了、讨论过哪些要点、最终目标是什么。

这对于需要跨设备、跨场景工作的人来说，是一个用了就回不去的体验。

突破四：完全本地化，数据主权归你

两个项目都强调开源和本地部署，但 Hermes 把这件事做得更彻底。

所有对话数据、技能、记忆文件都存储在你的服务器上，MIT 协议开源，没有供应商锁定。你什么时候想迁移、想换平台，数据随时可以带走。OpenClaw 虽然也开源，但在配置迁移这块没有 Hermes 做得这么无缝。

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从 OpenClaw 迁移到 Hermes，要做哪些工作？

好消息：迁移比你想象的简单得多。

Hermes 团队很清楚，很多用户已经在 OpenClaw 上投入了大量时间配置工作区、维护记忆文件、编写自定义技能。如果迁移成本太高，大家就不愿意尝试。所以 Hermes 内置了一键迁移工具，专门用来导入 OpenClaw 的配置。

下面是完整迁移流程，假设你目前正在使用 OpenClaw v2026.4.x：

第一步：安装 Hermes

支持 Linux、macOS、WSL2、Termux。官方提供一键安装脚本：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

安装过程中会检查 Python 和 Node.js 环境，确保 Python ≥ 3.11、Node.js ≥ v22。

第二步：运行配置向导

hermes setup

向导会引导你完成：

• • 选择 LLM 供应商（支持 Anthropic 直连、OpenRouter、OpenAI、本地部署等）
• • 配置消息平台 API Key
• • 设置工作目录
• • 初始化数据库

全程交互式操作，不需要改配置文件，对新手非常友好。

第三步：执行迁移（重点）

强烈建议先预览迁移内容：

hermes claw migrate --dry-run

这个命令会扫描你的 OpenClaw workspace 目录，预览哪些内容会被迁移进来、哪些可能会冲突。确认没问题了，再执行正式迁移：

hermes claw migrate

可迁移的内容包括：

• • SOUL.md — 你的角色设定
• • MEMORY.md 和 USER.md — 记忆文件
• • 自定义技能（OpenClaw 格式的插件会转换为 Hermes 技能格式）
• • 命令白名单配置
• • 各消息平台的 API Key 和连接配置

迁移完成后，你的 OpenClaw workspace 目录可以直接复用，不需要手动重建任何配置。

第四步：启动体验

# 启动交互式命令行界面hermes# 启动消息网关（后台监听各平台消息）hermes gateway

建议先用 CLI 模式熟悉一下新系统，看看记忆迁移是否完整、技能是否正常加载、模型调用是否顺畅。等一切正常了，再把 hermes gateway 跑起来接上微信/Telegram/Slack。

迁移后需要注意的事项

1. 技能格式有差异

OpenClaw 的插件（plugins）和 Hermes 的技能（skills）不是同一个东西。迁移工具会尽量自动转换，但一些依赖 OpenClaw 独有 API 的插件可能需要手动适配。好在 Hermes 的技能系统基于 agentskills.io 开放标准，文档齐全，改写成本不高。

2. 记忆需要重新校准

OpenClaw 的 MEMORY.md 是你手动维护的，格式相对随意。Hermes 迁移后会用自己的记忆格式重新索引，可能会有一些信息丢失或格式变化。迁移完成后建议花 5 分钟检查一下记忆文件，看看有没有重要内容需要补充。

3. Task Flow 需要重建（如果重度依赖）

如果你的 OpenClaw 工作流重度依赖 Task Flow 的托管/镜像模式、版本追踪、失败回滚这些企业级特性，迁移后需要重新设计这部分流程。Hermes 的定时调度用自然语言描述，比 Task Flow 更直观，但如果你需要精确的状态控制，可能需要额外配置。

4. macOS 用户注意事项

如果你在 macOS 上运行 Hermes，不建议用 launchd 设置开机自启。因为环境变量（如 API Key）可能未完全加载，导致认证失败。建议从交互式 Shell 手动启动 hermes gateway。

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我的建议

说了这么多，最后给个实在的建议：

如果你现在 OpenClaw 用得挺顺手，没有遇到明显的痛点，不必急着迁移。Hermes 的自学习闭环虽然听起来很美好，但目前仍有一些局限性——比如自动提炼的技能质量参差不齐、高级功能依赖云端服务、调试相对困难等。对于追求稳定可控的用户来说，这些不确定性是需要考虑的成本。

但如果你是以下几类人，强烈建议试试 Hermes：

• • 对 OpenClaw 的记忆系统感到疲惫——每次都要手动维护 MEMORY.md，太麻烦了
• • 希望 AI 能"认识"你，主动适应你的工作方式
• • 经常在多个平台之间切换，需要上下文连续
• • 对开源 AI Agent 有探索兴趣，想看看"会学习的助手"体验到底如何

迁移成本很低，大不了不喜欢再切回来就是了。

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该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

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

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 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

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 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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