前言
ps: 这篇文章是库存文章，与其一直在草稿箱放着，不如发出来，水文一篇不喜勿喷。
我是在 ubuntu22.0.4 上部署的openclaw和hermes。好心提醒：千万千万千万不要在有重要资料的电脑上部署！这坑我踩过！（有次我更新openclaw， 他tm直接把openclaw所在的wokspace里的内容恢复成初始化状态了。。。。）
hermes(2026.4.8):
openclaw(2026.4.12):
26年出现了现象级的开源项目： OpenClaw（龙虾） 这个 366K Star 的开源项目几乎是 当前最火的本地 AI Agent 框架。但最近另一个项目也正迅速崛起： Hermes Agent (也有人称之为爱马仕) 由 Nous Research 开发，GitHub 已有 125K+ Star。我之前一直是 OpenClaw 的重度用户，最近花时间深度体验了 Hermes，这篇文章就来聊聊 Hermes 是什么、怎么安装配置，以及它和 OpenClaw 到底有什么区别、该怎么选。
一、Hermes Agent 是什么？
Hermes Agent 是一个自我改进型 AI Agent 框架，核心卖点是"用得越久越聪明"。它不像传统 AI 助手那样每次对话都从零开始，而是内置了完整的闭环学习系统：
- 技能自动生成：完成复杂任务后，Hermes 会自动提炼出可复用的技能（Skill），下次遇到类似任务直接调用
- 技能自我优化：技能在使用过程中会被不断改进，越用越精准
- 持久化记忆：跨会话记住你的偏好、项目上下文和工作习惯
- 用户建模：通过 Honcho 辩证式建模，逐步构建对你的深度理解
简单来说，OpenClaw 更像一个AI 自动化中枢——帮你把各种工具和服务串起来；而 Hermes 更像一个会进化的数字伙伴——它会学习、会记住、会成长。
Hermes 核心特性一览
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 闭环学习 | 完成任务→提炼技能→改进技能→下次更高效 |
| 持久记忆 | 跨会话记忆，FTS5 全文搜索历史对话 |
| 多平台接入 | CLI、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、飞书、微信 |
| 多模型支持 | Nous Portal、OpenRouter（200+ 模型）、GLM、Kimi、MiniMax、OpenAI、自定义端点 |
| 定时任务 | 内置 Cron 调度器，自然语言定义定时任务 |
| 子代理并行 | 支持生成隔离子代理，并行处理多任务 |
| MCP 集成 | 支持连接任意 MCP Server 扩展能力 |
| 皮肤系统 | 可自定义 CLI 主题风格 |
| 多实例隔离 | Profile 机制，多套配置互不干扰 |
| 服务器部署 | 支持 Docker、SSH、Daytona、Modal 等无服务器后端 |
二、安装
参考GitHub 地址：github.com/nousresearc…
环境要求
- Linux / macOS / WSL2 / Android (Termux)
- 不支持原生 Windows，需通过 WSL2 运行
一键安装
需要科学上网的环境下执行：
curl -fsSL --proxy http://127.0.0.1:7890 https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
如果没有代理环境，也可以手动安装：
git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git
cd hermes-agent
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv venv venv --python 3.11
source venv/bin/activate
uv pip install -e ".[all]"
安装过程如下：
从 OpenClaw 迁移
由于我之前已经安装过 OpenClaw，Hermes 安装时会自动检测 ~/.openclaw 目录，并提示是否导入 OpenClaw 的配置。这非常人性化——不用再重新调校 Hermes：
迁移内容包括：
- SOUL.md — 人设文件
- 记忆 — MEMORY.md 和 USER.md 中的条目
- 技能 — 用户创建的技能，导入到
~/.hermes/skills/openclaw-imports/ - 命令白名单 — 审批模式配置
- 消息平台设置 — 平台配置、允许用户列表
- API Keys — Telegram、OpenRouter、OpenAI、Anthropic 等
也可以随时通过命令手动迁移：
hermes claw migrate # 交互式迁移（完整预设）
hermes claw migrate --dry-run # 预览将迁移的内容
hermes claw migrate --overwrite # 覆盖已有冲突
三、配置
安装完成后，运行 hermes setup 进入交互式配置向导：
3.1 快速配置
3.2 选择模型
这里我选择 GLM-5（智谱的模型），之后输入对应的 API Key：
Hermes 支持多种模型提供商，随时可以通过 hermes model 或对话中输入 /model 切换，无需改代码，没有厂商锁定。
3.3 配置 IM 通道
Hermes 支持通过消息平台与 Agent 交互——你可以在 Telegram、Discord、Slack、飞书、微信等平台直接和 Hermes 对话：
配置飞书
我选择了飞书作为主要通道：
在飞书开放平台创建应用并发布：
输入 App ID 和 App Secret：
配置微信
如果你选择微信通道，Hermes 会给你一个链接，打开后用微信扫码并按提示操作。配置完成后在终端执行配对命令：
hermes pairing approve weixin Yxxxyyy
我配置了飞书 + 微信双通道，效果如下：
3.4 启动
配置完成后输入 y 启动终端：
四、常用命令速查
Hermes 的命令分为顶级命令（在终端直接执行）和斜杠命令（在对话中执行）两类。
4.1 顶级命令
| 命令 | 说明 |
|---|---|
hermes | 启动交互式 CLI 对话 |
hermes setup | 运行完整配置向导 |
hermes model | 选择 LLM 提供商和模型 |
hermes tools | 配置启用的工具集 |
hermes config set | 设置单个配置项 |
hermes gateway | 启动消息网关（Telegram、Discord 等） |
hermes gateway setup | 配置消息平台 |
hermes gateway start | 启动网关服务 |
hermes update | 更新到最新版本 |
hermes doctor | 诊断配置和依赖问题 |
hermes cron | 管理定时任务 |
hermes claw migrate | 从 OpenClaw 迁移配置 |
hermes -p <profile> | 使用指定 Profile 启动 |
4.2 对话中的斜杠命令
| 命令 | 说明 |
|---|---|
/new 或 /reset | 开始新对话 |
/model [provider:model] | 切换模型 |
/personality [name] | 设置人设 |
/retry | 重试上一轮对话 |
/undo | 撤销上一轮对话 |
/compress | 压缩上下文，节省 Token |
/usage | 查看 Token 使用量 |
/skills | 浏览可用技能 |
/background "任务" | 后台执行任务 |
/stop | 中断当前任务 |
/skin <name> | 切换 CLI 主题 |
五、Hermes vs OpenClaw：核心对比
这两款框架虽然都是开源 AI Agent，但走的是完全不同的技术路线。
5.1 定位差异
| 维度 | OpenClaw | Hermes Agent |
|---|---|---|
| 核心定位 | AI 自动化中枢 / 企业级调度网关 | 个人长期陪伴型智能体 |
| 架构理念 | 生态优先——先把平台接好 | 学习优先——先让 Agent 变聪明 |
| 技术路线 | 本地优先（Local-First） | 自我进化（Self-Evolving） |
| 技能来源 | 社区市场，5700+ 现成技能 | 使用中自动生成和优化技能 |
| 记忆系统 | 基础持久化 | 深度用户建模 + 跨会话记忆搜索 |
| 平台支持 | 50+ 消息平台集成 | 6 个核心平台 + MCP 扩展 |
| 部署方式 | 本地运行 | 本地 + Docker + 无服务器（Daytona/Modal） |
| 许可证 | MIT | MIT |
5.2 什么时候选 OpenClaw？
- 需要快速部署，开箱即用
- 需要接入大量第三方平台和工具
- 团队协作场景，需要企业级稳定性
- 依赖丰富的现成技能市场（ClawHub）
5.3 什么时候选 Hermes？
- 想要一个能越用越懂你的 AI 伙伴
- 重视长期记忆和上下文积累
- 需要无服务器部署，降低闲置成本
- 愿意花时间培养，换取更个性化的体验
5.4 能不能两个都用？
当然可以(我目前就是2者都用，有时候某个坏了 可以让另一个修复哈哈这个我觉得比较爽)，这也是社区主流趋势。两者互补使用：
- OpenClaw 负责广泛的平台集成和现成工具调用
- Hermes 负责深度个人化工作和长期技能沉淀
两者都兼容 agentskills.io 开放标准，技能可以互通。而且 Hermes 提供了一键迁移工具，从 OpenClaw 切换过来几乎没有成本。
六、Hermes 的优缺点
优点
- 真正的自我进化：闭环学习不是营销噱头，而是有实质技术支撑的架构创新。完成任务后自动提炼技能，技能在使用中不断改进，这在目前的开源 Agent 中是独一无二的
- 持久记忆体验好：FTS5 全文搜索历史对话，配合 Honcho 用户建模，Hermes 确实能跨会话"记住"你的偏好和工作上下文
- 部署灵活：支持无服务器后端（Daytona、Modal），闲置时几乎不产生费用，适合长期运行
- 模型不锁定：支持几乎所有主流 LLM 提供商，一条命令切换模型
- 迁移友好：一键从 OpenClaw 导入所有配置，切换成本极低
- 可扩展性强：MCP 协议支持连接任意外部工具服务器
缺点
- 生态规模较小：相比 OpenClaw 的 5700+ 技能和 50+ 平台集成，Hermes 的预置技能和平台适配还在追赶阶段
- 多 Agent 协作不成熟：虽然支持子代理委派，但多 Agent 编排能力相比 CrewAI、AutoGen 等专用框架还有差距
- 社区规模：项目较新，社区文档和中文资源相对有限，遇到问题排查成本可能更高
- 学习曲线：技能自动生成机制虽然强大，但前期需要一定的"培养期"才能体现优势
- Token 消耗：由于持续的记忆管理和技能优化，长期来看 Token 消耗可能高于简单的对话式 Agent
七、总结
Hermes Agent 不是一个完美的产品，但它是 AI Agent 发展中的一个重要里程碑。它第一次把"自我改进"这件事做成了一个完整的技术闭环，而不只是概念。
如果你：想要一个懂你的 AI 伙伴，愿意花时间培养，重视长期记忆和个性化——选 Hermes。
如果你：需要快速上手、大量平台集成、丰富的现成技能——选 OpenClaw。
如果你像我一样贪心——两个都装，互补使用。反正 Hermes 的一键迁移让你几乎没有切换成本。
补充一下，如果你觉得👌手动改配置很麻烦，且你有多个ai工具比如龙虾 hermes claude codex 等等你都用，那我强烈推荐你下一个cc switch 可以很方便的管理配置和切换：
最后说一句，其实我很喜欢双蛇杖的图案，觉得很酷。看到他就觉得很舒服。哈哈。
参考链接：
- Hermes Agent 官方文档：hermes-agent.nousresearch.com/docs/
- Hermes Agent GitHub：github.com/NousResearc…
- Skills Hub（技能市场）：agentskills.io
- Nous Research 官网：nousresearch.com
