OpenClaw vs Hermes：2026年AI智能体巅峰对决！哪个是你的“第二大脑”？

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。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。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 MITGitHub 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 MarketplaceHermes 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。两者横向对比维度OpenClawHermes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.mdAgent 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。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。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。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。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用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…扫码免费领取全部内容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。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】