先说一个我自己都意外的事实。

我CSDN上那篇《我用ClawX搭建了一个24小时不打烊的AI运营助手》，是真的用OpenClaw在跑内容运营的。从抓热点到写文章到发布到掘金，全跑通了。

所以你问我OpenClaw能不能做内容运营？能。真的能。这一点不用质疑。

但跑了整整两周之后，我还是换到了Hermes。不是因为OpenClaw功能不够，是它解决不了一个我越用越难受的问题：

它每次都失忆。

那个失忆的问题，说起来挺无奈的

我每次打开OpenClaw，第一件事是告诉它：今天帮我搜GitHub Trending，选一个值得写的题，写一篇3000字的技术文章，写完发到掘金。

每次。

注意是"每次"。

OpenClaw本身是有Skill系统的，也支持把工作流写成模板存下来。但我真实用下来发现，当整个流程变长、变复杂的时候，它还是会丢掉上下文。不是它的错，是LLM的session机制天然就是这样设计的——长对话到一定程度之后，早期讲过的内容就开始模糊了。

于是我每次都要重新讲一遍流程，相当于每次都做一次"初始化"。

这在GitHub Copilot那种单一任务场景下不是问题。但当你的工作流有5个步骤、跨多个会话、需要Agent之间互相传递上下文的时候，这个问题就被放大了。

Hermes解决的是什么

Hermes是我自己搭的，基于多Agent分工。

跑了大概一周之后，我注意到一个变化：

Search Agent开始"认识"我了。

不是开玩笑。我之前发过的选题，它会自动排除掉。哪个平台发过、哪个项目写过、哪个角度踩过雷，它都记得。它的"记忆"不是靠一次长对话，而是靠跨会话的持久存储。

Editor Agent也是。刚开始跑的时候，它的审核标准比较飘，有时候放过一些问题，有时候又卡得太严。但这两周下来，它慢慢摸清了我想要的风格——技术上要扎实、软广不要太硬、结尾要有个人感想而不是干巴巴的总结。这些标准不是每次都重新教它，是它自己积累下来的。

这个过程用技术语言说，叫做"工作流知识的沉淀"。用大白话说，就是：

它真的在学习。

不是那种"你问它答"的即时学习，是"你用得越多，它越懂你"的渐进学习。

这是我看中Hermes最核心的地方。

还有一个区别，说出来有点好笑

Hermes在后台跑任务的时候，它会告诉我做到哪一步了。

"正在搜索选题……" "选题已生成，提交给Writing Agent……" "Writing Agent开始写稿，预计还需要2分钟……" "编辑审核中……" "审核通过，文章已存入飞书文档。"

每一步都有反馈，我知道它在干什么，不需要盯着。

OpenClaw有时候会"摸鱼"——不是真的偷懒，是它跑一个长任务的时候，你不主动去问，它就安静了。你不知道它是卡住了、在思考、还是真的在摸鱼。

这个区别说大不大，说小也不小。尤其是在我需要同时跑两个定时任务、同时监控多个工作流进度的时候，Hermes这种"每步都汇报"的方式，让我踏实很多。

为什么OpenClaw我没有扔掉

说真的，36万星的项目，活跃度这么高，迭代这么快，我不会轻易放弃。

OpenClaw本身的定位是"个人AI统一入口"，它解决的是渠道聚合的问题——把飞书、Telegram、Discord、微信这些全部接进来，一个入口管理所有AI交互。这个定位本身没有错。

它欠缺的，是跨会话的流程记忆和渐进学习能力。这一点我相信OpenClaw团队也看到了。这个能力补上来，再加上它的20+渠道接入、多Agent隔离环境、ClawHub插件市场，未来可期。

所以我没有彻底换过去，而是两个都留着：Hermes做内容生产的主力，OpenClaw继续跑着，看看每次大版本更新都改了些什么。说不定哪天它的跨会话能力补上来，我就真的全切过去了。

KL API在这里面做了什么

讲完了两个系统的对比，KL API的位置其实很简单：它是这两个系统背后的模型层。

不管跑OpenClaw还是Hermes，每次LLM调用都走KL API。DeepSeek-V3处理快的任务（选题筛选、信息汇总），Claude 4.6处理重的任务（写稿、审核），同一个端点，按需切换，一个Key在控制台管所有用量。

说实话，多Agent跑起来之后，每天模型调用次数不低。按量计费这件事，对我这种日均调用几十次的人来说，比包月划算很多。当然，如果你的OpenClaw或者Hermes每天都要高强度使用，建议还是买个订阅。kimi、minimax、gpt我都订阅过，自己网络可以访问openai的话可能考虑gpt-plus订阅，国内编程优先kimi code，openclaw和hermes使用建议上minimax token plan(同价位每五小时的可调用次数多太多了)。智谱我不考虑，主要是抢不到[捂脸]，火山豆包用来开发或者做agent大脑都差点意思，阿里开源模型不错，但是自己搭建太贵。以上仅代表我个人观点，大家自己去测试，每个人的目的都不相同，模型还是自己体验。

最后说两句

跑了这两周最真实的感受：

OpenClaw是一个完成度已经很高的工具，它解决的是AI"在哪"的问题——让AI出现在你日常在用的工具里，无缝接入。它的功能矩阵很完整，社区很活跃，每次更新都有值得看的东西。

但当你需要AI"替我干活"而不是"跟我聊天"的时候，跨会话的学习能力和工作流记忆，就变成了刚需。Hermes补上的，就是这一块。

两个系统我都建议你去试试。OpenClaw适合当日常AI入口，Hermes适合当内容生产的主力引擎。用了一段时间之后，你的感受会比我说的更准确。

KL API: api.kl-api.info | Claude 4 / GPT-5 / DeepSeek-V3 / Grok 4 | 国内直连