Hermes Agent 完全指南：自我改进型 AI Agent 框架
一个与你共同成长的 AI Agent — 从经验中学习、在工作中变强的下一代智能代理框架
目录
- 一、Hermes Agent 简介
- 二、核心特性详解
- 三、快速开始
- 四、核心功能教程
- 五、Hermes Agent vs OpenClaw 深度对比
- 六、从 OpenClaw 迁移到 Hermes
- 七、优质资源汇总
一、Hermes Agent 简介
1.1 项目背景
Hermes Agent 由 Nous Research 开发，由知名 AI 研究者 Teknium 领导。Nous Research 是 AI 开源社区的重要贡献者，此前已发布多个高影响力项目。
| 项目信息 | 详情 |
|---|---|
| GitHub | NousResearch/hermes-agent |
| Stars | ~35.7k |
| Forks | ~4.5k |
| 开源协议 | MIT |
| 核心语言 | Python 3.11+ |
| 最新版本 | v0.8.0 (2026.4.8) |
| 官方文档 | hermes-agent.nousresearch.com |
1.2 核心定位
Hermes Agent 是一款自我改进型 AI Agent，核心理念是：
"Agent 应该在工作中变得更好，而非手动重写。"
它是目前唯一内置闭环学习系统的 Agent 框架：
- 从经验中自动创建技能
- 在使用中自我改进技能
- 自主持久化知识，跨会话积累
- 搜索过往对话，实现长期记忆召回
- 构建用户模型，越用越懂你
1.3 与传统 Agent 框架的本质区别
| 传统 Agent 框架 | Hermes Agent |
|---|---|
| 每次会话从零开始 | 跨会话持续学习 |
| 技能需要手动编写 | 技能自动创建并改进 |
| 记忆仅限当前会话 | 三层持久化记忆 |
| 绑定特定模型 | 200+ 模型自由切换 |
| 单一运行环境 | 6 种终端后端 |
二、核心特性详解
2.1 闭环学习系统 (Closed Learning Loop)
这是 Hermes Agent 最核心的差异化特性，包含完整的自我改进循环：
用户请求 → Agent 执行 → 任务完成
↓ ↓
创建/更新技能 ← ← ← ← ← ← ←
↓
下次遇到类似任务 → 使用改进后的技能 → 更好的结果
关键能力：
- 自动技能策展：完成复杂任务后，Agent 自动将解决方案提炼为可复用的技能文档
- 技能自我改进：每次使用技能时，根据执行结果自动优化技能内容
- 跨会话召回：通过 FTS5 全文检索 + LLM 摘要，快速找到相关的历史技能和对话
- 用户建模：基于 Honcho 辩证式方法，持续构建和更新用户偏好模型
- 开放标准：兼容 agentskills.io 开放标准，技能可跨框架共享
2.2 三层记忆架构
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 短期推理记忆 (Working Memory) │ ← 当前会话的即时上下文
├─────────────────────────────────────────┤
│ 程序性技能文档 (Procedural Skills) │ ← 持久化 Markdown 技能文件
├─────────────────────────────────────────┤
│ 上下文持久记忆 (Persistent Memory) │ ← 跨会话的用户偏好和知识图谱
└─────────────────────────────────────────┘
- 短期推理记忆：处理即时的 prompt-response 循环，类似人类的"工作记忆"
- 程序性技能文档：持久化的 Markdown 文件，记录逐步解决方案，类似人类的"肌肉记忆"
- 上下文持久记忆：跨会话的用户偏好、项目知识图谱，类似人类的"长期记忆"
2.3 多模型支持，无锁定
Hermes Agent 不绑定任何特定模型厂商，支持广泛的选择：
| 提供商 | 说明 |
|---|---|
| Nous Portal | Nous Research 自有推理服务 |
| OpenRouter | 200+ 模型一站式接入 |
| z.ai / GLM | 智谱 AI |
| Kimi / Moonshot | 月之暗面 |
| MiniMax | MiniMax |
| OpenAI | GPT-4o、o1、o3 等 |
| Anthropic | Claude 3.5/4 系列 |
| Google AI Studio | Gemini 系列 |
| 自定义端点 | 任何 OpenAI 兼容 API |
Fallback Provider Chain：主推理提供商失败时，自动路由到备选提供商，确保服务不中断。
一键切换模型，无需改代码：
hermes model
2.4 多平台消息集成
通过单一 Gateway 进程管理所有消息平台：
| 平台 | 支持状态 |
|---|---|
| Telegram | ✅ 完整支持 |
| Discord | ✅ 完整支持 |
| Slack | ✅ 完整支持 |
| ✅ 完整支持 | |
| Signal | ✅ 完整支持 |
| ✅ 完整支持 | |
| CLI / TUI | ✅ 原生终端界面 |
跨平台对话连续性：在 Telegram 开始的对话，可以在 Discord 上继续。
2.5 六种终端后端
| 后端 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 本地 | 直接运行在本地机器 | 开发调试 |
| Docker | 容器化运行 | 隔离部署 |
| SSH | 远程服务器 | VPS 部署 |
| Daytona | 无服务器开发环境 | 按需启动，空闲休眠 |
| Singularity | HPC 容器 | 高性能计算 |
| Modal | 无服务器 Python | 按需运行，成本接近零 |
Daytona 和 Modal 提供"无服务器持久化"：空闲时自动休眠，收到消息时按需唤醒，运行成本接近零。
2.6 定时自动化
内置 cron 调度器，支持自然语言定义任务：
# 每天早上 8 点发送天气预报
hermes cron add "每天早上8点，给我发送天气预报到 Telegram"
# 每周五下午生成周报
hermes cron add "每周五下午5点，总结本周的工作进展并发送到 Slack"
2.7 子代理委派与并行化
- 生成隔离的子代理执行并行工作流
- Python 脚本通过 RPC 调用工具
- 将多步管道压缩为零上下文成本的轮次
- 适合复杂的多步骤任务分解
2.8 MCP 集成
MCP（Model Context Protocol）作为一等公民支持：
- 官方 MCP Server 模式
- 可连接任何 MCP 服务器扩展能力
- MCP 凭证过滤，确保安全
2.9 安全机制
- 用户授权 + 命令审批门控：敏感操作需用户确认
- 容器隔离：Docker、Modal、Daytona、Singularity 多种隔离方式
- 上下文文件扫描：防止 prompt 注入
- DM 配对机制：防止未授权访问
- MCP 凭证过滤：细粒度权限控制
三、快速开始
3.1 系统要求
| 要求 | 最低配置 |
|---|---|
| 操作系统 | Linux、macOS、WSL2、Android (Termux) |
| Python | 3.11+ |
| 内存 | 2GB+ |
| 磁盘 | 500MB+ |
| 网络 | 需要访问 LLM API |
3.2 安装方式
方式一：一键安装（推荐）
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
方式二：pip 安装
pip install hermes-agent
方式三：uv 安装（推荐 Python 用户）
# 安装 uv（如果还没有）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 安装 hermes-agent
uv pip install hermes-agent
方式四：Docker 安装
docker pull nousresearch/hermes-agent:latest
docker run -it --rm \
-v ~/.hermes:/root/.hermes \
nousresearch/hermes-agent:latest
方式五：Homebrew（macOS）
brew tap nousresearch/tap
brew install hermes-agent
方式六：Nix
nix profile install github:NousResearch/hermes-agent
3.3 首次配置
安装完成后，运行交互式配置向导：
hermes setup
向导会引导你完成：
- 选择 LLM 提供商（OpenAI / Anthropic / OpenRouter / Nous Portal 等）
- 输入 API Key
- 配置工具权限（文件读写、代码执行、网络访问等）
- 设置消息平台（可选，如 Telegram、Discord）
或者手动分步配置：
# 1. 选择模型提供商
hermes model
# 交互式选择提供商，输入 API Key
# 2. 配置工具
hermes tools
# 选择要启用的工具
# 3. 测试连接
hermes ping
# 验证配置是否正确
3.4 第一次对话
# 启动 CLI 模式
hermes chat
# 或者直接提问
hermes ask "帮我分析一下今天的技术新闻"
首次对话后，Hermes 会自动：
- 创建记忆存储目录
- 初始化 FTS5 全文检索索引
- 开始构建你的用户模型
四、核心功能教程
4.1 模型配置与切换
Hermes 支持随时切换模型，无需重启：
# 交互式选择模型
hermes model
# 直接指定提供商和模型
hermes model --provider openrouter --model claude-3.5-sonnet
# 查看当前模型
hermes model --current
# 配置 Fallback Chain（主模型失败时自动切换）
hermes model --fallback "openrouter/claude-3.5-sonnet" --fallback2 "openai/gpt-4o"
使用 OpenRouter 接入 200+ 模型：
hermes model --provider openrouter
# 输入 OpenRouter API Key
# 然后就可以自由切换任何模型
4.2 记忆系统使用
查看记忆
# 查看所有记忆
hermes memory list
# 搜索记忆
hermes memory search "Python 部署"
# 查看用户模型
hermes memory user
管理记忆
# 手动添加记忆
hermes memory add "用户偏好使用 TypeScript"
# 删除记忆
hermes memory delete <memory-id>
# 导出记忆
hermes memory export --format json --output memories.json
记忆提醒 (Nudges)
Hermes 会定期提醒相关的历史记忆，确保重要信息不被遗忘。你可以配置提醒频率：
hermes config set memory.nudge_interval "1d" # 每天提醒一次
hermes config set memory.nudge_interval "1w" # 每周提醒一次
4.3 技能系统
查看技能
# 列出所有技能
hermes skills list
# 查看技能详情
hermes skills show <skill-name>
# 搜索技能
hermes skills search "web scraping"
手动创建技能
hermes skills create "my-skill" \
--description "自定义技能描述" \
--content "技能的详细步骤..."
技能以 Markdown 格式存储，包含：
- 技能名称和描述
- 触发条件
- 执行步骤
- 注意事项
导入/导出技能
# 导出技能（agentskills.io 兼容格式）
hermes skills export my-skill --output my-skill.md
# 从文件导入技能
hermes skills import ./my-skill.md
# 从 agentskills.io 安装社区技能
hermes skills install https://agentskills.io/skills/web-scraper.md
技能自动改进
技能在使用过程中会自动改进。每次执行后，Hermes 会：
- 比较预期结果和实际结果
- 如果有偏差，更新技能步骤
- 记录改进日志
你可以查看改进历史：
hermes skills history <skill-name>
4.4 多平台连接
连接 Telegram
hermes platform add telegram
# 输入 Telegram Bot Token（从 @BotFather 获取）
# 配置允许访问的用户/群组
# 启动 Gateway
hermes gateway start
连接 Discord
hermes platform add discord
# 输入 Discord Bot Token
# 配置频道权限
hermes gateway start
连接 Slack
hermes platform add slack
# 输入 Slack Bot Token 和 Signing Secret
# 配置事件订阅
hermes gateway start
Gateway 管理
# 查看所有平台状态
hermes gateway status
# 启动 Gateway（管理所有平台）
hermes gateway start
# 停止 Gateway
hermes gateway stop
# 查看日志
hermes gateway logs
4.5 定时任务配置
创建定时任务
# 使用自然语言创建
hermes cron add "每天早上9点，总结昨天的邮件并发送到 Telegram"
# 使用 cron 表达式创建
hermes cron add --schedule "0 9 * * *" --prompt "总结昨天的邮件"
# 列出所有任务
hermes cron list
# 删除任务
hermes cron remove <task-id>
任务管理
# 暂停任务
hermes cron pause <task-id>
# 恢复任务
hermes cron resume <task-id>
# 查看执行历史
hermes cron history <task-id>
4.6 子代理委派
在对话中，你可以让 Hermes 生成子代理来并行处理任务：
用户：帮我同时分析这三个网站的 SEO 情况：
- example.com
- sample.org
- test.net
Hermes：好的，我将生成 3 个子代理并行分析这三个网站...
[子代理 1] 正在分析 example.com...
[子代理 2] 正在分析 sample.org...
[子代理 3] 正在分析 test.net...
分析完成！以下是汇总结果...
子代理的特点：
- 隔离运行：每个子代理有独立的上下文
- 并行执行：多个子代理同时工作
- 零上下文成本：不占用主 Agent 的上下文窗口
- 结果汇总：主 Agent 自动汇总子代理的结果
4.7 MCP 工具扩展
配置 MCP Server
# 添加 MCP Server
hermes mcp add <server-name> --command "npx" --args "@modelcontextprotocol/server-filesystem" "/path/to/dir"
# 列出已配置的 MCP Server
hermes mcp list
# 测试 MCP Server 连接
hermes mcp test <server-name>
# 移除 MCP Server
hermes mcp remove <server-name>
MCP 凭证过滤
# 配置 MCP 凭证过滤（限制可访问的工具）
hermes mcp configure <server-name> --allow-tools "read_file,search_files" --deny-tools "write_file,delete_file"
4.8 部署到 VPS
$5/月 VPS 部署方案
步骤 1：准备 VPS
推荐使用 Hetzner、DigitalOcean 或 Vultr 的最低配置 VPS（2GB RAM 即可）。
步骤 2：安装 Hermes
ssh user@your-vps-ip
# 安装
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
# 配置
hermes setup
步骤 3：使用 systemd 守护进程
# 创建 systemd 服务
sudo tee /etc/systemd/system/hermes.service << EOF
[Unit]
Description=Hermes Agent
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=$USER
ExecStart=/usr/local/bin/hermes gateway start
Restart=always
RestartSec=10
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
# 启动
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable hermes
sudo systemctl start hermes
步骤 4：使用 Modal 无服务器方案（更省钱）
# 安装 Modal CLI
pip install modal
# 配置 Modal 后端
hermes backend set modal
# 部署到 Modal
hermes deploy modal
# 现在 Hermes 会在收到消息时自动唤醒，空闲时休眠
# 成本接近零
五、Hermes Agent vs OpenClaw 深度对比
5.1 基本信息对比
| 维度 | Hermes Agent | OpenClaw |
|---|---|---|
| GitHub | NousResearch/hermes-agent | openclaw/openclaw |
| Stars | ~35.7k | ~169k |
| Forks | ~4.5k | ~27k |
| 开源协议 | MIT | MIT |
| 核心语言 | Python | TypeScript / Node.js |
| 运行时 | Python 3.11+ | Node.js >= 22 |
| 包管理 | uv / pip | pnpm |
| 最新版本 | v0.8.0 | 持续更新 |
| 首次发布 | 2026 年初 | 2025 年 11 月 |
| 开发团队 | Nous Research (Teknium) | Peter Steinberger |
| 社区规模 | 快速增长中 | 10 万+ Discord 成员 |
5.2 核心功能对比
| 功能 | Hermes Agent | OpenClaw | 说明 |
|---|---|---|---|
| 自我改进闭环 | ✅ | ❌ | Hermes 独有，自动创建和改进技能 |
| 三层记忆架构 | ✅ | ⚠️ | Hermes 更完善；OpenClaw 用 MEMORY.md |
| 全文检索 | ✅ FTS5 | ❌ | Hermes 支持跨会话语义搜索 |
| 技能自动创建 | ✅ | ❌ | Hermes 独有 |
| 技能自我改进 | ✅ | ❌ | Hermes 独有 |
| agentskills.io | ✅ | ❌ | 开放技能标准 |
| 模型提供商 | 200+ | 5+ | Hermes 更灵活 |
| Fallback Chain | ✅ | ✅ | 都支持 |
| 消息平台 | 7 个 | 16+ | OpenClaw 覆盖更广 |
| iMessage | ❌ | ✅ | OpenClaw 独有 |
| Teams | ❌ | ✅ | OpenClaw 独有 |
| 原生桌面应用 | ❌ | ✅ | OpenClaw 有 macOS 菜单栏应用 |
| 移动端 | ❌ | ✅ | OpenClaw 有 iOS/Android Node |
| 始终在线语音 | ❌ | ✅ | OpenClaw 独有 |
| Live Canvas | ❌ | ✅ | OpenClaw 独有 |
| A2UI | ❌ | ✅ | OpenClaw 独有 |
| 终端后端数量 | 6 种 | 3 种 | Hermes 更灵活 |
| 无服务器部署 | ✅ | ❌ | Hermes 独有（Daytona/Modal） |
| MCP 一等支持 | ✅ | ⚠️ | Hermes 更完善 |
| IDE 集成 | ✅ ACP | ❌ | Hermes 支持 VS Code/Zed/JetBrains |
| 研究工具链 | ✅ | ❌ | Hermes 独有（RL 训练/轨迹分析） |
| OpenClaw 迁移 | ✅ | N/A | Hermes 提供迁移工具 |
| Nix 支持 | ✅ 内置 | ⚠️ 独立仓库 | Hermes 更集成 |
| Homebrew | ✅ | ❌ | macOS 用户友好 |
| 浏览器控制 | ✅ Camofox | ✅ CDP | 实现方式不同 |
| 沙箱隔离 | ✅ | ✅ | 都支持 |
| 定时任务 | ✅ cron | ✅ heartbeat | 都支持 |
| 子代理/多 Agent | ✅ | ✅ | 都支持 |
| 最低运行成本 | ~$5/月 | ~$10/月 | Hermes 更便宜 |
5.3 架构设计对比
Hermes Agent 架构
用户请求
↓
┌─────────────────────────────────────┐
│ Agent Loop │
│ ┌──────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ 记忆检索 │→│ 工具调用 + 推理 │ │
│ └──────────┘ └──────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌──────────────────────────────┐ │
│ │ 技能系统（自动创建+改进） │ │
│ └──────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────┐
│ Gateway (WebSocket) │
│ Telegram │ Discord │ Slack │ CLI │
└─────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────┐
│ Terminal Backend │
│ 本地 │ Docker │ SSH │ Modal │ ... │
└─────────────────────────────────────┘
核心设计理念：以学习和改进为中心，Agent 在每次交互中积累经验。
OpenClaw 架构
WhatsApp / Telegram / Slack / Discord / iMessage / Teams / ...
↓
┌─────────────────────────────────────┐
│ Gateway (WebSocket) │
│ ws://127.0.0.1:18789 │
└──────────────┬──────────────────────┘
│
┌──────────┼──────────┐
↓ ↓ ↓
Pi Agent WebChat macOS App
(RPC) iOS/Android
核心设计理念：以基础设施为中心，统一管理会话、渠道、工具和访问控制。
5.4 Hermes Agent 的独特优势
1. 自我改进能力（最大差异化）
这是 Hermes Agent 最核心的优势。传统 Agent（包括 OpenClaw）每次会话都是"从零开始"，而 Hermes 会：
- 自动创建技能：完成复杂任务后，自动将解决方案保存为可复用技能
- 持续改进技能：每次使用技能时根据结果优化
- 积累领域知识：跨会话的知识图谱持续增长
实际效果：使用一个月后，Hermes 对你的工作习惯和偏好已经有了深入理解，处理常见任务的效率显著提升。
2. 更低的运行成本
- $5/月 VPS 即可 24/7 运行
- Modal 无服务器方案：空闲时休眠，成本接近零
- 不绑定特定模型厂商：可以使用更便宜的模型（如 OpenRouter 上的开源模型）
3. 更灵活的模型选择
- 支持 200+ 模型（通过 OpenRouter）
- Fallback Chain：主模型失败自动切换
- 一键切换：
hermes model即可 - 不像 OpenClaw 推荐绑定 Anthropic Pro/Max 订阅
4. 研究就绪
- 批量轨迹生成：用于训练数据收集
- Atropos RL 环境：强化学习训练框架
- 轨迹压缩：优化训练数据
- 适合 AI 研究者和企业训练自己的 Agent 模型
5. 开发者友好
- Python 生态：更易于扩展和定制
- IDE 集成：通过 ACP 协议支持 VS Code、Zed、JetBrains
- MCP 一等支持：标准化工具扩展
- Nix 支持：可复现的构建环境
5.5 OpenClaw 的独特优势
1. 更大的社区和生态
- 169k+ Stars，GitHub 历史峰值 250k+
- 10 万+ Discord 成员
- MoltHub 技能市场：丰富的社区技能
- 更多的第三方教程和集成
2. 更广泛的消息平台覆盖
- 16+ 消息平台，包括 iMessage、Teams、Google Chat、Matrix 等
- 原生桌面/移动应用：macOS 菜单栏应用、iOS/Android Node
- 始终在线语音：Voice Wake + Talk Mode
3. 更成熟的 UI/UX
- Live Canvas：Agent 驱动的可视化工作空间
- A2UI (Agent-to-UI)：Agent 可以主动推送界面
- WebChat UI：内置 Web 聊天界面
4. TypeScript 生态
- Node.js 运行时：前端开发者更熟悉
- 类型安全：TypeScript 的类型系统
- 更大的贡献者社区
5.6 选型建议
选 Hermes Agent 如果你：
- ✅ 需要 Agent 自我改进和持续学习
- ✅ 需要低成本 VPS 部署（$5/月）
- ✅ 需要灵活的模型选择（不绑定特定厂商）
- ✅ 需要无服务器部署（Modal/Daytona）
- ✅ 是 Python 开发者
- ✅ 需要 MCP 深度集成
- ✅ 需要 IDE 集成
- ✅ 有研究需求（RL 训练、轨迹分析）
- ✅ 想从 OpenClaw 迁移
选 OpenClaw 如果你：
- ✅ 需要最大的社区和最丰富的生态
- ✅ 需要 iMessage / Teams 集成
- ✅ 需要原生桌面/移动应用
- ✅ 需要始终在线语音功能
- ✅ 需要 Live Canvas / A2UI 可视化
- ✅ 是 TypeScript/Node.js 开发者
- ✅ 需要成熟的生产级部署方案
两者都用（推荐）：
通过 ACP（Agent Client Protocol）协议，可以同时使用两者：
- Hermes Agent 负责推理规划和技能管理
- OpenClaw 负责消息路由和执行编排
- 共享 agentskills.io 格式的技能
六、从 OpenClaw 迁移到 Hermes
Hermes Agent 提供了官方迁移工具，降低切换成本。
6.1 迁移工具使用
# 一键迁移 OpenClaw 配置
hermes claw migrate
# 迁移工具会自动：
# 1. 读取 OpenClaw 的配置文件
# 2. 转换模型配置（API Key、提供商设置）
# 3. 转换消息平台配置（Telegram、Discord 等）
# 4. 转换定时任务
# 5. 迁移 MEMORY.md 到 Hermes 记忆系统
6.2 配置迁移
迁移工具会自动处理以下配置：
| OpenClaw 配置 | Hermes Agent 对应 |
|---|---|
CLAW.md | hermes config |
MEMORY.md | Hermes 记忆系统 |
HEARTBEAT.md | Hermes cron |
tools.json | hermes tools |
| Telegram Bot Token | hermes platform add telegram |
| Discord Bot Token | hermes platform add discord |
6.3 技能迁移
OpenClaw 的自定义技能可以转换为 agentskills.io 格式：
# 导出 OpenClaw 技能
# OpenClaw 技能通常在 ~/.claw/skills/ 目录下
# 转换并导入到 Hermes
hermes skills import ~/.claw/skills/my-skill.md
七、优质资源汇总
官方资源
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| GitHub 仓库 | github.com/NousResearc… |
| 官方文档 | hermes-agent.nousresearch.com/docs |
| 快速入门 | hermes-agent.nousresearch.com/docs/gettin… |
| 学习路径 | hermes-agent.nousresearch.com/docs/gettin… |
| 技能标准 | agentskills.io |
推荐教程
| 教程 | 语言 | 说明 |
|---|---|---|
| Hermes Agent 完整指南 2026 | 英文 | 最全面的第三方指南，含 VPS 部署和对比 |
| Hermes Agent 完整指南 (CSDN) | 中文 | 中文社区最全面的介绍文章 |
| Hermes Agent 安装与故障排除 | 英文 | 详细的安装指南，含 WSL2/Termux |
| Datawhale OpenClaw 教程 | 中文 | OpenClaw 一周学习教程 |
| OpenClaw 架构深度解析 (CSDN) | 中文 | OpenClaw 架构原理深度拆解 |
对比文章
| 文章 | 说明 |
|---|---|
| Hermes Agent: The Self-Improving OpenClaw Alternative | 详细对比 + 迁移指南 |
| Hermes Agent vs OpenClaw: API Workflow 对比 | API 工作流角度的深度对比 |
| Choose OpenClaw, Hermes, or Both | 如何同时使用两者 |
社区
| 平台 | 链接 |
|---|---|
| GitHub Discussions | github.com/NousResearc… |
| Discord | 通过官方文档获取邀请链接 |
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最后更新：2026-04-11 文档版本：v1.0
