Hermes Agent 接入与使用指南：兼与 OpenClaw 横向对比

2026 年两大开源 AI Agent 框架——Hermes Agent（爱马仕）与 OpenClaw（龙虾），一个主打"越用越懂你"，一个主打"连接一切"。本文带你从零接入 Hermes，并给出清晰的选型建议。

一、Hermes Agent 是什么

Hermes Agent 是由 Nous Research 开发的开源自进化 AI 智能体框架，GitHub Stars 已突破 134k+，是 2026 年增长最快的 AI 项目之一。

核心定位：一个会学习、会记忆、会自我进化的 AI 执行引擎。

与传统 AI 助手最大的区别：

传统 AI	Hermes Agent
每次对话从零开始	跨会话持久记忆
只给建议不动手	真实操控电脑执行任务
能力固定	自动创建 Skill，越用越强
单一交互方式	CLI + 22 个消息平台 Gateway

核心特性

1. 自我进化学习回路：完成任务后自动复盘，将流程沉淀为可复用 Skill
2. 持久记忆：SQLite + FTS5 存储，跨会话记住你的偏好和做事方式
3. 模型自由度：支持 300+ 模型，兼容任何 OpenAI 格式端点
4. 多平台 Gateway：Telegram、Discord、飞书、钉钉、微信、LINE 等 22 个平台
5. MCP 原生支持：与 Model Context Protocol 生态无缝对接
6. 安全沙箱：默认内置危险指令拦截、用户授权确认、容器隔离

二、安装与接入

2.1 一键安装

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

# 重新加载环境
source ~/.zshrc

# 验证安装
hermes --version

Windows 用户需先安装 WSL2，在 WSL2 中执行上述命令。

2.2 首次配置

hermes setup

首次启动选择 Quick setup — provider, model & messaging (recommended)，然后按提示完成：

1. 选择模型供应商：支持 Nous Portal、OpenRouter、Anthropic、DeepSeek、Qwen Cloud、GitHub Copilot、Google、xAI 等约 20 个一级供应商
2. 配置 API Key：填入对应供应商的密钥
3. 选择消息平台（可选）：绑定 Telegram/飞书/钉钉等

2.3 接入阿里云百炼（国内推荐）

# Token Plan 团队版
hermes config set model.provider custom
hermes config set model.base_url https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic
hermes config set model.api_mode anthropic_messages
hermes config set model.api_key YOUR_API_KEY
hermes config set model.default qwen3.7-max

也可以接入 Coding Plan（固定月费）或按量计费方案。

2.4 接入自定义端点（Ollama/vLLM 等）

编辑 ~/.hermes/config.yaml：

model:
  provider: custom
  base_url: http://localhost:11434/v1
  default: qwen3:32b
  api_mode: chat_completions

2.5 三种认证途径

途径	配置位置	适用场景
API Key	.env 文件	大多数供应商
OAuth	hermes model 命令	Nous Portal、SuperGrok、GitHub Copilot
自定义端点	config.yaml	Ollama、vLLM、SGLang、自建服务

三、核心使用

3.1 CLI 交互模式

hermes

进入对话后直接下达任务指令，Hermes 会自动拆解、调用工具、执行操作。

3.2 常用斜杠命令

命令	功能
/handoff	将当前上下文移交给另一个 Agent
/subgoal	拆分子目标并行执行
/model	切换模型
/skills	查看已有技能
/memory	查看/管理长期记忆

3.3 Skill 系统：自我进化的核心

Hermes 最核心的竞争力是技能自动生成：

1. 你让它完成一个任务（如"每天早上 8 点抓取 HackerNews 前 10 条推送给我"）
2. 它执行完毕后自动复盘，将流程封装为一个 Skill
3. 下次遇到类似任务，直接调用已有 Skill，无需重新解释

配置项：

skills:
  guard_agent_created: false   # 是否审批 Agent 自动创建的 skill
  write_approval: true         # 写入操作是否需要确认

3.4 消息 Gateway 模式

将 Hermes 作为常驻服务，通过消息平台交互：

hermes gateway start

支持平台：Telegram、Discord、Slack、飞书、钉钉、企业微信、LINE、SimpleX Chat、Microsoft Teams 等 22 个。

3.5 MCP 服务器集成

在 config.yaml 中挂载 MCP 工具：

mcp_servers:
  - name: filesystem
    command: npx
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/dir"]
  - name: browser
    command: npx
    args: ["-y", "@anthropic/mcp-browser"]

四、OpenClaw 简介

OpenClaw（曾用名 ClawdBot/Moltbot，中文俗称"龙虾"）是由奥地利程序员 Peter Steinberger 创建的开源 AI Agent 执行框架，GitHub Stars 超过 21.5 万，是 GitHub 史上增长最快的开源项目之一。

核心定位：一个能自主操作电脑的数字员工，强调多平台集成和丰富的技能生态。

核心特性

1. 超强执行力：操作浏览器、文件系统、桌面软件，真正"动手干活"
2. ClawHub 技能市场：44,000+ 现成 Skill，覆盖 Google Workspace、网页抓取、图像生成等
3. 25+ 平台接入：微信、飞书、钉钉、Telegram、WhatsApp 等
4. 可视化 Dashboard：Web UI 管理界面，直观漂亮
5. 确定性 Cron 调度：定时任务精确执行
6. 完全本地部署：数据不出机器，隐私零泄露

安装

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
openclaw onboard --install-daemon

五、横向对比：Hermes Agent vs OpenClaw

5.1 核心定位

维度	Hermes Agent	OpenClaw
一句话定位	会学习、会进化的个人 AI 搭档	连接一切的 AI 执行中控台
核心哲学	"越用越懂你"	"有没有现成入口"
设计隐喻	会成长的学徒	乐高积木底座
适合阶段	稳定执行期（固定重复任务）	探索期（快速试用各类工具）

5.2 能力对比

对比项	Hermes Agent	OpenClaw
现成 Skill 数量	118 个内置	44,000+（ClawHub）
技能扩展方式	自动生成 + 手动编写	社区安装 + 手动编写
长期记忆	跨会话持久记忆，沉淀做事方式	会话级记忆，不跨任务沉淀
自我进化	自动复盘 → 创建 Skill → 优化	无自动学习回路
消息平台	22 个	25+ 个
可视化 Dashboard	较弱	强，Web UI 漂亮直观
模型支持	300+ 模型，任意 OpenAI 兼容端点	多 Provider，需分别配置
安全记录	1 CVE（默认沙箱）	138+ CVE（需按需配置）
Token 消耗	更低（轻量架构）	相对较高
前期启动速度	慢（需跑通闭环再沉淀）	快（装 Skill 即用）
定时调度	支持	确定性 Cron，更精确
MCP 支持	原生支持	原生支持

5.3 架构差异

Hermes Agent（轻量自进化）
├── CLI / Gateway（22平台）
├── 持久记忆层（SQLite + FTS5）
├── Skill 自动生成引擎
├── MCP 工具层
└── 安全沙箱（默认开启）

OpenClaw（生态驱动）
├── Web UI Dashboard / TUI
├── ClawHub 技能市场（44,000+）
├── 多平台 Channel（25+）
├── Cron 调度器
├── 权限管理系统
└── 子 Agent 编排

5.4 适用场景对比

你的需求	选 Hermes	选 OpenClaw
每天重复同类任务（日报、邮件分拣、竞品监控）	✅	❌
想让 Agent 越用越懂你的工作方式	✅	❌
讨厌反复解释同一套流程	✅	❌
追求更低 Token 成本	✅	❌
对安全性要求极高	✅	❌
想快速试用大量现成工具	❌	✅
需要漂亮的可视化管理界面	❌	✅
企业级多平台、多 Agent 编排	❌	✅
需要确定性定时调度	❌	✅
团队协作、权限管控	❌	✅

六、选型建议

选 Hermes Agent 如果你：

• 是个人用户或小团队，有长期固定的重复性任务
• 希望 Agent 能记住你的偏好，不需要每次从头解释
• 追求轻量、低消耗、高安全
• 喜欢"养"一个越来越懂你的 AI 搭档
• 技术极客，追求深度定制和快速迭代

选 OpenClaw 如果你：

• 是企业用户，需要跨渠道部署结构化 Agent 系统
• 需要开箱即用的丰富技能生态
• 对高并发和水平扩展有硬性要求
• 需要可视化 Dashboard 进行运维管理
• 想先"逛市场"再决定用什么工具

组合使用

两者并不互斥。一种常见模式：

• OpenClaw 做探索：快速试用各类 Skill，找到适合自己的工具组合
• Hermes 做沉淀：将验证过的流程固化为自动 Skill，长期稳定执行

重要提醒：不要同时将两者作为主系统运行，避免资源冲突和记忆混乱。

七、总结

	Hermes Agent	OpenClaw
一句话	会成长的学徒	万能工具箱
核心优势	自我进化 + 持久记忆 + 安全	生态丰富 + 即装即用 + 可视化
核心短板	生态小、启动慢	不学习、安全历史差
增长势头	OpenRouter 调用量已超 OpenClaw	生态壁垒依然稳固

没有最好的框架，只有最合适的。 当你要编排一套复杂的流水线，选 OpenClaw；当你要一个能陪你成长、不断自我优化的搭档，选 Hermes Agent。

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参考来源：NousResearch/hermes-agent、openclaw.ai、阿里云百炼文档、skills.sh