对不起,OpenClaw,我选择 Hermes!

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大家好,我是孟健。

对不起,OpenClaw,我选择 Hermes!

这话说得有点重。OpenClaw 陪我跑了两三个月——写公众号、搭站、发推、做复盘,几乎每一个项目背后都有它的影子。我是真心感激的。

但这周我把我的 AI 助理「小墨」连人带户口本从 OpenClaw 搬到了 Hermes,用了不到 48 小时,就知道回不去了。

不是 OpenClaw 不好,是 Hermes 在几个我最在乎的维度上,已经把它甩开了一个身位。

今天想跟你掰开讲:到底差在哪、我为什么决定搬、你要不要也跟着搬。

我在 Hermes 里运行任务的真实界面:小墨在调工具、沉淀 skill


00 先说一句公道话:OpenClaw 有什么好

不黑它,我把 OpenClaw 的优点摆在前面:

  • 多 agent 协作是真的强。我在 OpenClaw 里跑了 11 个子 agent(墨微/墨知/墨红/墨推……),它们之间有独立 workspace、有路由 binding、能互相 sessions_send。这个生态 Hermes 目前还没做。
  • 场景成熟。OpenClaw 对浏览器自动化、CDP 控制、VNC 这些"现场干活"的场景打磨得很深。
  • 中文社区活跃。我能第一时间找到人问问题。

所以如果你现在重度依赖多 agent 协作,OpenClaw 依然是更好的选择。 这是我用下来最实在的判断,不给 Hermes 贴金。

但除了这一条,其他每一个维度——透明度、自我进化、记忆、Claude 订阅可用、稳定性——Hermes 都远超 OpenClaw。

而最后那一条「Claude 订阅还能不能用」,是直接逼着我连夜搬家的核心原因。下面逐个讲。


01 体感第一名:你能看到它在想什么

这一条是我搬过去之后第一个被震到的点。

我给 Hermes 下一个任务:「帮我读一下 Hermes 官方文档里的 memory 一节,然后跟我讲讲它跟 OpenClaw 有什么差别」。

Hermes 的 CLI 马上告诉我它在做什么:

browser_navigate(url=https://hermes-agent.nousresearch.com/...)
☤ browser_snapshot()
☤ read_file(path=/root/.openclaw/.../MEMORY.md)
☤ execute_code(...)

每一个工具调用都可见。 我能在第一时间判断它有没有偷懒——有没有真的去读文档、有没有跑命令、有没有在瞎编。

而 OpenClaw 经常给我的是:"好的,我看了文档,差别是……"。我没法确认它到底读了没有,只能看结果猜。这种"信不信"的不确定感,才是最耗心智的。

Hermes CLI 的工具调用流,每一步都可见

Hermes 的 CLI 里有个叫 KawaiiSpinner 的动画——上面有一串 的活动流,每跑一个 tool 就打一行。说实话刚看到我以为是噱头,用了两天我发现它解决了一个真问题:它让"AI 在干活"这件事变得可审计。

📍 没有透明度的 agent 是信仰式使用。有透明度的 agent 才是工程工具。


02 它在我眼前,第一次"学会"了一件事

这条更夸张,而且你要听我讲一个特别"套娃"的场景。

就是这篇文章本身。 我让 Hermes 帮我写「从 OpenClaw 迁移到 Hermes」的公众号稿。它查文档、截图、起稿、改稿,整套流程跑完之后,它没有问我——直接在终端里打出来:

skill_manage(action="create", name="openclaw-to-hermes-migration", ...)

然后开始写 ~/.hermes/skills/openclaw-to-hermes-migration/SKILL.md。按 agentskills.io 标准规规矩矩地写好:触发条件、执行步骤、常见错误、验证方法。全程我一个字没敲,一个确认都没点

注意这里发生了什么:它把「把自己从 OpenClaw 搬到 Hermes 这件事」沉淀成了一个 skill。 以后如果我再帮别人写类似的迁移教程,它可以直接调这个 skill,不用从头再来。

Hermes 自动触发 skill 沉淀:openclaw-to-hermes-migration 真实截图

这就是 Hermes 最底层那个自我进化闭环,而且它是自动的,不是"征求同意":

  • 干完一个 5 步以上的复杂任务 → 自动调 skill_manage 创建 skill
  • 用 skill 时发现 skill 错了 → 自动 patch 那个 skill 文件
  • 发现一条值得记的事 → 自动往 MEMORY 写
  • 下一次开会话 → 新学的 skill / memory / honcho profile 全自动注入

我坐在旁边,就看着它自己给自己打补丁。这种体验之前我从来没在任何 agent 上见过。

这不是我手动写 prompt、手动维护 MEMORY,是它自己在往前走。

OpenClaw 的 MEMORY 是"我告诉它写什么"。Hermes 的 MEMORY 是"它自己判断什么该写,然后默默写掉"。

这一条差距,是模型层面都补不上的——它是框架级别的能力。


03 记忆这件事,Hermes 把"遗忘"做成了功能

说到记忆,Hermes 做了一个特别反直觉的决定:硬限制记忆容量。

  • MEMORY.md(agent 自己的笔记)→ 上限 2200 字符
  • USER.md(用户画像)→ 上限 1375 字符

满了怎么办?它会强制自己 consolidate——合并、替换、删掉过时的条目。

我刚看到这个设计的时候第一反应是:"太抠了,为什么不让我多存点?"

用了几天我就懂了。

OpenClaw 那种"想存多少存多少"的方案,最后的结果是:我自己都不敢看 MEMORY.md,因为里面 80% 是过时的、重复的、互相矛盾的。 它变成了一个垃圾堆。

Hermes 的 2200 字符上限,逼着 agent 像人一样忘记不重要的事。每一条新 memory 都要和老条目竞争那个有限的位置,agent 才会真的去做取舍——把"D1 不支持 transaction"这种硬事实留下,把"上周三我们聊过的某个临时话题"让出去。

Hermes Persistent Memory 官方文档

再叠加一层 Honcho(它默认接的开源用户建模系统),Hermes 的记忆变成双轨:

  • MEMORY.md:硬事实 —— "D1 不支持 transaction"
  • Honcho:软画像 —— "用户偏好 CF 全家桶、SEO 驱动、不碰灰产"

我没主动告诉过它我偏好 CF 全家桶。它从我过去几次对话里自己提炼出来的。下次我说「帮我新开一个站」,它已经默认知道要上 D1 + R2 + Workers + Pages,不用我再交代一遍。

硬事实做精度,软画像做泛化。 这一对组合拳,OpenClaw 没有。


04 真正让我下决心的一条:Claude 订阅,OpenClaw 不能用,Hermes 还能用

讲到这里我必须说最重要的一件事,这是最后压垮我的稻草。

4 月 4 日,Anthropic 正式点名 OpenClaw,禁止它使用 Claude 订阅额度。

我之前写过一篇文章详细讲这件事。简单复述:这是一次针对 OpenClaw 的定向动作——Anthropic 官方邮件里点了 OpenClaw 的名,要求它只能开 extra usage 按 token 计费。按我这种用量算下来,月费从 200直接干到200 直接干到 500-800。

那段时间我很挣扎。Claude 是我工作流里最重要的模型,按量计费根本扛不住。我一度想着干脆把 Claude 全部切到 Gemini / GPT-5.4。

然后我打开 Hermes 的 provider 文档,看到了那一行字:

Anthropichermes model (Claude Pro/Max via Claude Code auth, Anthropic API key, or manual setup-token)

Hermes 原生支持 Claude 订阅登录。 hermes model 一条命令,把本机 Claude Code 登录态里的凭据接过来,Claude Opus 4.6 就能直接用订阅额度跑起来。

需要说清楚的是:Hermes 能继续用订阅,不是因为它玩了什么绕过规则的花招,而是 Anthropic 这次动手只针对了 OpenClaw,Hermes 暂时没被盯上。 未来会不会被一起收拾,没人能打包票。

但至少现在这个窗口里,对我这种重度用 Claude 的人,Hermes 就是当下最划算的选择:

OpenClaw(4月4日后)Hermes(当前)
Claude 订阅可用❌ 必须开 extra usage✅ 原生支持
月度成本(我的用量)$500-800$200(订阅封顶)

每个月省 $300-600。这一条出来,我对搬家的所有犹豫全消了。


05 顺带提一下:稳定性是真的好

OpenClaw 这两三个月我帮它提了不下 20 个 issue,自己打了十几个补丁。不是团队不努力,是「从 0 到 1 自己搭框架」的阶段确实难。

Hermes 背后是 Nous Research,一上来就是 35.6K stars / 4.5k forks 的开源项目,测试套件接近 3000 个 pytest。我迁过去这两天,一次崩溃没遇到。

Hermes GitHub 仓库:35.6k stars

稳定性有时候比功能更重要。 尤其当这个 agent 是你每天的生产力外挂。


06 hermes claw migrate 能搬主 agent,多 agent 要手动补

先说好话:迁移主 agent 这一步,Hermes 给了一条命令就够了:

hermes claw migrate --dry-run    # 先看会迁哪些
hermes claw migrate              # 没问题再实际迁

它自动扫 ~/.openclaw,把能 1:1 映射的主 agent 全搬过去:SOUL.md、MEMORY、USER、skills、API key、消息平台配置、TTS 资源。不能 1:1 映射的整整齐齐归档migration/openclaw/<时间戳>/archive/,还会写一份 380 行的 MIGRATION_NOTES.md 告诉你哪些需要手动重建、哪些有冲突。

我那次迁移的 summary.md 45KB,report.json 114KB,每一项都有迁移去向和原因。对主 agent 这一层,是我用过最尊重用户数据的迁移工具。

但要说老实话:多 agent 迁移就比较折腾了。

我在 OpenClaw 里有 11 个子 agent(墨微 / 墨知 / 墨红 / 墨推…),每个都有独立 workspace、MEMORY、skills。hermes claw migrate 只会搬主 agent,剩下 10 个需要你在 Hermes 里为每个子 agent 单独建一个 profile,然后把对应的 workspace、SOUL、MEMORY 手动搬过去。

我那天为了搬墨微(公众号 agent)一个人,就单独建了一个 mowei profile,再把 ~/.openclaw/workspace-media-wechat 里的 SOUL / MEMORY / drafts / data 全量同步过去。其他 10 个我到现在还没搬完。

所以如果你也是多 agent 重度用户,心里要有数:主 agent 一键迁,子 agent 手工补。 别期待一条命令全部搞定。

Hermes Skills System 文档


07 你现在能怎么上车

零基础:

# 一条命令装 Hermes
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

# 跑一次完整向导(LLM provider、消息平台、所有东西)
hermes setup

# 开聊
hermes

OpenClaw 老用户:

hermes claw migrate --dry-run    # 先预览
hermes claw migrate              # 一键迁移

它支持的 LLM provider 我列一下:Nous Portal、OpenRouter(200+ 模型)、z.ai/GLM、Kimi/Moonshot、MiniMax、OpenAI、Anthropic、自建 endpoint。一条 hermes model 切换,没有锁定。

想让它跑在云上、从手机连?打开 hermes gateway:Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email——一个 gateway 进程全搞定。我现在小墨就是跑在 VPS 上,我从 Telegram 跟它说话,它在云端开 tab、跑命令、写代码。


08 最后一句话

我不是说 OpenClaw 不好。它陪我跑完了最艰难的那段探索期,给了我一整套工作流、十几个能打的子 agent。多 agent 协作这一块,它至今仍然是我见过最完整的方案。

但 4 月 4 日 Anthropic 这一刀是定向下到 OpenClaw 头上的,Hermes 暂时没被波及,Claude 订阅现在还能继续用。对我这种重度用 Claude 的人,光这一条就省下每月几百刀。

加上透明度、自我进化、记忆、稳定性这四件事 Hermes 都做到了下一个台阶——

OpenClaw 给了我"能干活、但每月多花 $500 的 AI 助理"。
Hermes 给了我"会成长、会自我反思、我能看见它在想什么、还能继续吃我订阅的 AI 同事"。

这两个词,差了一个时代。

对不起,OpenClaw。我记得你的好。但我得往前走了。


想知道 Honcho 怎么自己跑、skill 沉淀机制是怎么触发的、或者 Hermes 怎么自动调 LLM 给自己打补丁?评论区告诉我,下一篇展开。


👋 我是孟健,前腾讯 T11 / 前字节技术 Leader,现在全职做 AI 编程。

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