昨天中午跟幾個同事一起吃午飯，聊起說最近圈子里又開始熱門一個叫 Hermes Agent 的開源項目。上線不到兩個月，GitHub 星標(biāo)干到四萬六，一天漲三千星那種。

更夸張的是，知乎上已經(jīng)有人發(fā)文章說"養(yǎng)了三個月小龍蝦，我決定全面遷移到 Hermes"。評論區(qū)一堆人排隊附和："換到 Hermes 太爽了"、"OpenClaw 做的是初級工作，Hermes 做的是高級工作"。

事后，我上網(wǎng)搜了一下關(guān)于這個“愛馬仕”的相關(guān)信息，看看是不是真如網(wǎng)上討論的那么好，能解決現(xiàn)有工具不能解決的問題嗎？

研究了解完，我差不多得出一個結(jié)論：其實這不是誰好誰壞的問題，是兩條完全不同的路。

先說"小龍蝦"

OpenClaw，也就是大家說的"小龍蝦"，2026 年初火遍全網(wǎng)的 AI Agent 工具。GitHub 35 萬星，社區(qū)技能市場 ClawHub 上有 13700 多個技能，支持 50 多個消息平臺——從 WhatsApp 到微信飛書，從 Telegram 到 iOS 原生 App，什么都能接。

你可以把它理解成一家公司的中央調(diào)度室。

你跟它說"幫我寫篇文章"，它就去調(diào)寫作技能；你說"查下郵件"，它就去調(diào)郵件技能。所有任務(wù)經(jīng)過一個總網(wǎng)關(guān)統(tǒng)一分配，井井有條。技能都是社區(qū)開發(fā)者寫好的，裝上一個就能用，開箱即食。

這玩意兒最大的好處是：你不需要懂技術(shù)，告訴它你要什么，它就能幫你干。

但它有個致命問題——記性差。

你今天教它一件事，明天它又忘了。后天你再說一遍，它還是從零開始。就像請了個記憶力不太好的助理，能力是有的，但每次都得重新交代背景。

這個問題在使用過程中真的是挺搞人心態(tài)的。

再說"千里馬"

Hermes Agent，是 Nous Research 今年 2 月底剛發(fā)布的。這家團隊你可能很多人都沒聽過，但他們出的 Hermes 系列開源大模型，在技術(shù)圈口碑相當(dāng)扎實。

Hermes 走的路完全不一樣。

它不跟 OpenClaw 比誰技能多、誰平臺廣。它只押注一件事：讓這個 AI 越用越聰明。

那它是怎么做到的？其實就是內(nèi)置了一個"閉環(huán)學(xué)習(xí)系統(tǒng)"。

大白話就是：你讓它干一件事，它干完之后會自己琢磨——"這套流程值不值得記下來？"如果值得，它就自動生成一個技能文檔存起來。下次遇到類似的事，直接翻筆記，不用再從頭想。

這不是"我?guī)湍憧偨Y(jié)對話"那種表面功夫。是實打?qū)嵉匕压ぷ鞣椒ü袒聛?，下次直接照搬?/p>

實測數(shù)據(jù)很嚇人：

一個新任務(wù)，第一周執(zhí)行需要 25 次工具調(diào)用。用到第六周，同樣的任務(wù)只要 8 到 10 次。效率翻了不止一倍。

第四到第六周是個質(zhì)變點。用的人反饋說，從這時候開始，Agent 不再是從零探索，而是大量調(diào)用自己積累的經(jīng)驗。

兩個本質(zhì)區(qū)別

把它們拆開看，會發(fā)現(xiàn)設(shè)計哲學(xué)完全不同。

第一個區(qū)別：技能怎么來。

OpenClaw 像一個 App Store。你去技能市場瀏覽、下載、安裝，別人寫好的技能拿來就用。好處是生態(tài)大、覆蓋面廣，你想干什么基本都有人做過了。

Hermes 像一個自學(xué)成才的手藝人。干完一件事，它自己總結(jié)方法；發(fā)現(xiàn)更好的做法，它自己改進技能。不依賴別人，但需要時間積累。

短期看，OpenClaw 贏在開箱即用。長期看，Hermes 如果能跑通"自動進化"這條路，天花板更高。

第二個區(qū)別：記不記得住。

OpenClaw 的記憶靠 Markdown 文件。你告訴它記住什么，它寫下來。下次打開文件能找到。但也僅此而已——它不會主動篩選什么重要什么不重要，文件多了就跟沒記一樣。

Hermes 的記憶是四層結(jié)構(gòu)：當(dāng)前會話、持久化冷記憶、技能過程記憶、用戶建模。更關(guān)鍵的是它會自己篩選——每隔一段時間自動復(fù)盤，覺得有用的才存，沒用的直接丟。

結(jié)果就是：記憶庫始終是精選內(nèi)容，不是亂七八糟的聊天垃圾堆。

那到底該選哪個？

說實話，這事兒不絕對，得分場景。

如果你是一個團隊的負(fù)責(zé)人，需要統(tǒng)一管理多個 AI 助手，對接各種平臺，OpenClaw 依然是目前最成熟的方案。35 萬星的社區(qū)、13700 個技能、原生 App——這些東西 Hermes 短期追不上。

但如果你是一個人在用，想要一個長期陪伴、越用越順手的 AI 伙伴，Hermes 的思路更有吸引力。它能記住你的偏好、沉淀你的工作流、甚至在你糾正它之后下次不再犯同樣的錯。

有個開發(fā)者說了一句話我覺得很到位：

"當(dāng)我讓 OpenClaw 做一件事，我希望它下次還記得。當(dāng)我讓 Hermes 做一件事，它真的會創(chuàng)建一個技能。"

AI 助手不是越聰明越好，是越用越順手才好。

還有一個被忽略的思路

其實沒必要二選一。

現(xiàn)在已經(jīng)有人在玩"雙 Agent 協(xié)作"了——OpenClaw 做日常調(diào)度，管消息、跑定時任務(wù)、對接各種平臺；Hermes 負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)和復(fù)雜任務(wù)的技能沉淀。兩邊通過協(xié)議互通，各干各擅長的。

這就像一家公司，既需要高效的流程管理，也需要能不斷成長的骨干員工。

成熟的團隊不糾結(jié)選誰，而是讓它們配合。

回到開頭的問題

全網(wǎng)都在喊"換掉小龍蝦"，但冷靜想想——

Hermes 的中文內(nèi)容生態(tài)幾乎是空白。公眾號運營、頭條號分發(fā)、微信對接，這些在 OpenClaw 上經(jīng)過驗證的成熟技能，在 Hermes 上得從零積累。

護城河不是誰跑得快，是誰踩的坑多。

所以我的建議是：OpenClaw 繼續(xù)用著，它是現(xiàn)在最能打的。但 Hermes 值得花點時間研究，特別是"自動技能生成"和"自我進化"的思路，代表了 AI Agent 下一步的方向。

技術(shù)這東西，別追熱點，但別忽略趨勢。

小龍蝦能幫你干活，千里馬能陪你成長。成年人不做選擇題——先用小龍蝦把活干了，再養(yǎng)一匹千里馬看看它能跑多遠(yuǎn)。