引言从“养虾”到“养马”的技术演进2025年底奥地利程序员Peter Steinberger在GitHub上发布了一个名为OpenClaw的开源项目这个被中国开发者亲切称为“龙虾”的AI Agent框架在短短几个月内就获得了34万的Star单周访问量突破200万次创造了GitHub史上增长最快的开源项目纪录。OpenClaw重新定义了个人自动化的技术标准被黄仁勋称为“Agent的操作系统”。然而就在OpenClaw如日中天之际2026年2月硅谷知名AI实验室Nous Research推出了另一个开源AI Agent框架——Hermes。这个与奢侈品牌“爱马仕”同名的项目迅速在技术圈掀起了一股“养马”热潮。短短9个月时间Hermes就获得了36800个Star每周一个大版本的更新速度彰显了其技术迭代的迅猛势头。表面上看OpenClaw和Hermes都是持久化AI Agent框架都支持多平台接入、工具调用、记忆系统等核心功能。许多开发者初次接触时都会产生疑问这两个框架的架构和功能看起来如此相似它们之间到底有什么区别为什么有人从OpenClaw转向Hermes而有人则坚持使用OpenClaw今天作为深耕AI Agent领域的技术专家我将从架构设计、技术实现、应用场景等多个维度为你深入剖析这两个框架的本质差异。设计哲学网关优先 vs 学习循环优先OpenClaw的“网关优先”哲学OpenClaw的核心设计理念可以用一句话概括“你配置它”。这个框架将网关Gateway置于系统架构的中心位置所有的消息流、权限控制、渠道集成、技能调度都通过这个持久运行的网关进程来统一管理。从技术架构的角度看OpenClaw采用了典型的星型hub-and-spoke架构。网关作为控制平面的核心负责接收来自各种消息平台如Telegram、WhatsApp、Discord、飞书等的请求进行身份验证、消息解析、访问控制等预处理然后将标准化后的消息路由给相应的智能体Agent处理。这种设计哲学的背后是OpenClaw团队对AI Agent系统核心挑战的深刻理解真正的难题在于“路由与控制”——谁能访问你的Agent、在什么条件下、通过什么渠道、具有什么权限。OpenClaw的赌注是只要解决了这些基础设施层面的问题AI模型本身只是可替换的插件。Hermes的“学习循环优先”哲学与OpenClaw截然不同Hermes的设计哲学是“它学习你”。Hermes的核心不是网关而是Agent自身的执行循环官方称之为“closed learning loop”闭环学习循环。Hermes在任务执行后增加了一个反思层它会评估发生了什么提取可复用的模式然后存储下来。当Hermes完成一个复杂任务后它不会直接结束而是回顾自己走过的步骤提取有用的模式自动写入一个新的Skill文件并保存。下次遇到类似问题时它会搜索自己创建的Skill库直接使用已有的解法。这种设计哲学体现了Hermes团队对AI Agent发展的不同判断不在于广度而在于深度——围绕一个封闭的学习循环构建让Agent随时间真正变得更好。Hermes的赌注是AI Agent的真正价值不在于能够接入多少平台、调用多少工具而在于它能否在与用户的长期互动中持续进化真正实现“grows with you”的愿景。架构深度解析三层解耦 vs 九层分离OpenClaw的三层解耦架构OpenClaw的技术架构体现了高度的模块化和工程化思想其稳定性和可扩展性源于清晰的层次设计。整个系统可以划分为三个核心层次渠道层Channels负责与外部世界通信将不同平台的消息标准化为内部统一格式。OpenClaw支持WhatsApp、Telegram、Discord、飞书、Slack等主流即时通讯平台用户可以在熟悉的聊天界面中远程给OpenClaw下达指令。网关层Gateway这是系统的神经中枢负责消息路由、会话管理、权限认证、记忆系统托管以及连接多个智能体。网关采用“协议转换器消息路由器”的双层架构通过可插拔的协议插件机制和异步处理管道实现多平台接入与高吞吐量消息处理。智能体层Agent核心决策与执行单元。一个OpenClaw实例可以运行多个独立的Agent。每个Agent基于“Lobster Loop龙虾循环”工作感知用户指令 - 规划任务步骤 - 调用技能执行 - 观察结果并反馈形成一个自主闭环。从子系统角度看OpenClaw由十个核心组件组成Gateway引擎、Channel管理器、Agent运行时、Provider抽象层、Session管理、Context Engine、Memory系统、安全系统、插件与技能、工具系统、定时任务、设备连接等。这种模块化设计使得每个组件都可以独立开发和维护大大提高了系统的可维护性和可扩展性。Hermes的九层分离架构Hermes的架构设计更加精细可以拆分为九个清晰的层级每层都有明确的分工用户交互层支持Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email等多种消息平台也提供终端CLI和TUI终端用户界面。这一层只负责一件事把用户的话收进来把Agent的回复发出去。网关层所有消息平台的接入都通过一个统一的Messaging Gateway进程管理。这意味着你在CLI里开了一个任务中途切换到Telegram对话能无缝续上——因为网关层负责会话管理和跨平台连续性。核心层AIAgent Loop这是整栋楼的心脏藏在run_agent.py里大约10,700行代码。它的工作流基于经典的ReActReasoning Acting模式但做了大量工程化优化预算控制、中断处理、重试回退、上下文压缩和持久化同步。辅助系统层包括记忆系统、工具系统、上下文管理系统。这三个不是可有可无的插件而是与核心层紧密配合的基础设施。模型提供层Hermes不绑定任何一家模型提供商。支持OpenRouter上的200多个模型、OpenAI、Anthropic、Nous自家的Portal、NVIDIA NIM、Kimi、智谱GLM、MiniMax、HuggingFace、本地Ollama等。想换哪家hermes model一句话搞定零代码变更。终端执行层提供六种执行环境本地直接跑、Docker容器隔离、SSH远程主机、SingularityHPC集群用、Modal无服务器弹性伸缩、Daytona云容器持久化。从开发到生产从轻量级到企业级全覆盖了。研究基础设施层与Atropos RL环境的集成、轨迹压缩算法、训练数据导出。这一层说明Hermes不只是个应用它还在为自己和下一代模型生产训练数据。这种九层分离的架构设计使得Hermes在保持系统复杂性的同时每个层级都有清晰的职责边界便于开发者理解和扩展。技能系统静态配置 vs 动态生成OpenClaw的静态技能生态系统OpenClaw的技能Skills系统是其强大执行能力的源泉。Skills以脚本形式定义了Agent可以调用的具体工具如读写文件、运行bash命令、控制浏览器等。OpenClaw拥有一个名为ClawHub的插件生态社区贡献了成千上万个功能扩展Skills用户也可以根据自身需求编写自定义技能实现高度个性化的自动化流程。从报税到管理日程到替你回邮件什么都有人写为OpenClaw构建了极其强大的生态。然而OpenClaw的技能系统本质上是静态的、需要人工维护的。所有的Skills都是开发者预先编写好的Markdown指令文件透明、可控、可版本管理。这种设计的好处是技能的质量和安全性有保障用户可以完全控制Agent能做什么、不能做什么。但缺点是Agent无法自主学习和进化所有的能力扩展都依赖于人工开发和配置。Hermes的动态技能生成系统Hermes的技能系统设计理念与OpenClaw截然不同。在Hermes体系中技能不是预先编写的功能模块而是在任务完成后由Agent自行生成和维护的操作文档。奇安信人工智能公司安全专家刘岩指出Hermes的核心能力来自其可写运行时Writable Runtime架构。与OpenClaw的静态调用不同Hermes在运行过程中可以自动生成、优化、存储新的技能代码并通过“技能蒸馏”机制将任务经验沉淀为可复用的技能文件。这意味着Hermes不是在执行预设的指令集而是在自己编写自己的能力。每完成一次任务Hermes会从执行过程总结并保存一个个Skill下次遇到相似的问题时它可以直接加载这些技能并在任务中持续完善迭代。且这一切不依赖人插手。蚂蚁数科技术专家吴行行表示“OpenClaw的技能来自人工配置和开源社区的贡献但Hermes的技能是自己训练出来的。每个人的Hermes用久了都会成为独一无二的助手。”这种动态技能生成机制带来了几个显著优势个性化适应每个用户的Hermes都会根据其使用习惯和需求发展出独特的技能集持续进化技能会随着使用经验的积累不断优化和改进降低使用门槛用户不需要具备编程技能Agent就能自主扩展能力但这也带来了新的挑战技能的质量控制、安全审计、版本管理等问题变得更加复杂。记忆机制全量存储 vs 四层缓存OpenClaw的“文件即真相”记忆哲学OpenClaw采用“文件即真相”的极简设计哲学。每个Agent拥有独立的工作区其长期记忆、行为准则和用户偏好通过纯文本文件来维护和更新无需依赖复杂的向量数据库。具体来说OpenClaw通过几个关键文件来管理记忆SOUL.md定义Agent的“宪法”和行为原则USER.md记录用户特定上下文MEMORY.md存储长期记忆和重要信息OpenClaw的记忆策略是被动的、全量记录式的。它会将对话上下文、用户偏好等信息持续存储在数据库中并在需要时通过向量检索调取。这种设计的优势是透明、可控——所有的记忆内容都可以直接打开文件查看便于调试和审计。但缺点是随着使用时间的增长记忆文件会不断膨胀可能影响检索效率和系统性能。Hermes的四层缓存感知记忆体系Hermes设计了一套四层缓存感知的记忆体系每层对应不同的信息生命周期第一层Prompt Memory常驻层核心参数和关键偏好直接注入系统提示词每次对话都在。硬性上限3575字符。这一层存储的是Agent的“人格设定”和用户的核心偏好确保Agent在每次对话中都能保持一致性。第二层Session Memory会话层当前对话的完整上下文包括工具调用历史、中间结果、用户反馈。这一层的信息密度最高但生命周期仅限于当前会话。第三层Episodic Memory事件层跨会话的关键事件和决策点。不是所有对话都值得记住Hermes会通过LLM摘要提取“值得记住的时刻”比如用户纠正了一个错误、教了一个新概念、表达了一个强烈偏好。第四层Semantic Memory语义层通过向量嵌入存储的模糊记忆。当用户说“上次那个蓝色的方案”Hermes能通过语义搜索找到相关的历史记录。这种分层记忆架构解决了传统AI Agent记忆系统的两个核心问题要么Token成本随时间线性增长要么信息密度太低没用。通过智能的信息分级和压缩Hermes在有限的上下文窗口内最大化信息保留效率。更重要的是Hermes的记忆系统与学习循环深度集成。每次任务结束后系统会自动评估哪些信息值得长期保存哪些可以安全丢弃实现了记忆的自主优化和管理。技术栈与部署差异OpenClaw的技术栈与部署方式技术栈OpenClaw主要采用TypeScript/Node.js技术栈。这种选择使得OpenClaw在Web生态和前端集成方面具有天然优势但也限制了其在某些高性能计算场景的应用。部署方式OpenClaw支持VPS/Docker部署通常需要固定运行。这意味着用户需要维护一个长期在线的服务器或容器实例无论是否在使用资源都在持续消耗。执行环境OpenClaw主要支持本地和Docker两种执行环境。对于需要在多台机器上管理Agent、或者不想让Agent 24小时占着本地资源的用户来说这种设计可能不够灵活。Hermes的技术栈与部署方式技术栈Hermes主要采用Python技术栈。Python在AI/ML领域的生态优势明显拥有丰富的科学计算和机器学习库这使得Hermes在模型集成和数据处理方面更加灵活。部署方式Hermes支持Serverless部署空闲时不计费。这种按需使用的模式大大降低了用户的运维成本和资源开销特别适合个人用户和小型团队。执行环境Hermes支持6种执行环境本地、SSH、Daytona、Modal serverless、Docker等。这种多样性使得Hermes能够适应从个人开发到企业生产的各种场景。模型无关性Hermes使用统一的OpenAI消息格式作为内部协议通过model_tools.py这一适配层对接所有外部LLM。这意味着用户可以轻松切换不同的模型提供商无需修改代码。安全考量透明可控 vs 智能黑盒OpenClaw的安全优势与风险OpenClaw在安全设计上采用了透明可控的策略。所有的记忆对你来说是可见的可以直接打开文件查看。在安全敏感场景下这种透明性很关键——你可以确切知道Agent记住了什么、忘记了什么。然而OpenClaw也因其高系统权限和自主执行能力暴露出了显著的安全风险。如“提示词注入”、“插件投毒”、安全漏洞、误操作等可能导致数据泄露、系统被控。这引发了个人、企业乃至国家对AI智能体安全的高度关注。多国监管机构如中国、美国、欧盟、日本、韩国等已发布风险提示、使用指引或启动安全评估推动建立安全配置、权限管理、供应链审核等防护体系并探讨跨国监管协同。Hermes的安全挑战Hermes的安全挑战主要来自其智能黑盒特性。由于记忆系统对用户来说是一个黑盒不易知道记了什么调试难度也较高。这种不透明性在安全审计和合规性方面可能带来挑战。更重要的是Hermes的自主学习和技能生成能力可能产生不可预测的行为。虽然系统内置了安全机制如执行高风险操作前会主动向用户确认但自主进化的特性仍然可能带来新的安全风险。生态发展现状OpenClaw的生态优势OpenClaw凭借其强大的自动化能力迅速流行催生了云厂商部署服务、国产替代方案等市场机遇并吸引了腾讯、阿里、字节等大厂布局。在微信平台已经推出了支持接入OpenClaw的插件。在私有云设备上有厂商在应用商店提供了OpenClaw的相关功能用户可进行安装实现从文件管理到系统运维、设备管控等操作。OpenClaw的生态构建依赖于标准化的插件接口和活跃的社区支持通过插件市场机制实现能力扩展目前已收录覆盖办公自动化、数据处理、IoT控制等多个领域的数千个插件。Hermes的生态崛起Hermes虽然推出时间较晚但发展势头迅猛。2026年4月10日小米模型率先接入Hermes阿里巴巴、腾讯也紧随其后。在这场卡位战中上海大模型MiniMax无疑是中坚力量。4月16日MiniMax推出MaxHermes仅需10秒就能“云养马”。更关键的是MiniMax还将旗下最新大模型M2.7与Hermes深度结合据官方数据M2.7是“养马”生态中使用量最高的模型之一。Hermes对中国开发者也更加友好。开发团队宣布Hermes原生支持微信用户扫码即可链接图片、视频、文件、语音消息全部兼容。普通用户不用折腾复杂配置在微信里就能直接“养马”派活。适用场景与选择建议OpenClaw的适用场景OpenClaw更适合以下场景标准化流程自动化如果您的需求是处理一次性、标准化的简单任务OpenClaw成熟的轻量级工具就已足够。OpenClaw擅长标准化流程适合那些需要明确指令控制的场景。多渠道编排需求如果您需要构建一个支持多平台接入、统一管理的AI助手系统OpenClaw的网关优先架构提供了强大的路由和控制能力。安全敏感环境在需要严格审计和控制的环境中OpenClaw的透明记忆系统和静态技能配置提供了更高的可控性。快速原型开发OpenClaw庞大的社区技能库和成熟的插件生态使得快速构建功能丰富的AI应用成为可能。Hermes的适用场景Hermes更适合以下场景跨场景复杂任务Hermes擅长跨场景复杂任务。如果您需要处理那些难以预先定义、需要灵活应对的复杂问题Hermes的自主学习和适应能力将发挥巨大优势。长期个性化助手如果您希望拥有一个能够随着时间推移越来越了解您、越来越懂您需求的个性化助手Hermes的闭环学习循环和动态技能生成是理想选择。资源受限环境Hermes支持Serverless部署空闲时不计费适合那些不希望24小时运行Agent的个人用户和小型团队。研究探索场景如果您对AI Agent的自主进化、持续学习等前沿技术感兴趣Hermes提供了丰富的研究基础设施和实验平台。组合使用的最佳实践有趣的是许多高级用户发现OpenClaw和Hermes并非替代关系而是分工明确的同事。有人用OpenClaw做多渠道编排规划、调度、多Agent协调用Hermes做专注的执行任务快速、可重复的循环两者通过ACP协议通信组合使用反而是更强的架构。这种“OpenClaw负责行动Hermes负责思考”的组合模式充分发挥了两个框架各自的优势OpenClaw提供稳定可靠的基础设施和路由控制Hermes提供智能灵活的决策和执行能力。未来展望AI Agent框架的技术演进趋势从OpenClaw到Hermes的演进反映了AI Agent技术发展的几个重要趋势从工具到伙伴的转变早期的AI Agent框架更多是作为工具存在需要用户明确指令和控制。而新一代框架如Hermes正在向能够自主进化、主动思考的伙伴方向发展。从广度到深度的聚焦OpenClaw追求的是能力的广度——支持多少平台、集成多少工具。而Hermes更关注能力的深度——如何让Agent在特定领域变得越来越强。从静态到动态的进化静态配置的技能系统正在被动态生成的技能系统所取代。未来的AI Agent将不再依赖人工编写的指令集而是能够从经验中自主学习和优化。从单一到融合的架构单一框架可能无法满足所有需求融合不同框架优势的混合架构将成为趋势。OpenClaw和Hermes通过ACP协议的组合使用就是一个很好的例子。安全与自主的平衡随着AI Agent能力的增强如何在保持自主性的同时确保安全性将成为技术发展的关键挑战。透明可控与智能黑盒之间的平衡需要更加精细的设计。结语选择适合的而非最新的在技术快速迭代的今天新的框架和技术不断涌现。OpenClaw和Hermes代表了AI Agent框架发展的两个不同方向一个追求稳定可控的基础设施一个追求智能自主的学习能力。作为技术专家我的建议是不要盲目追求最新的技术而是要根据自己的实际需求和技术栈选择最适合的框架。如果您需要的是一个稳定可靠、易于控制的自动化工具OpenClaw可能是更好的选择。如果您期待的是一个能够持续学习、不断进化的智能伙伴Hermes值得尝试。更重要的是这两个框架并非水火不容。在实际应用中完全可以根据不同场景的需求灵活组合使用。毕竟技术的最终目的是解决问题而不是制造对立。无论选择OpenClaw还是Hermes或者两者兼用我们都站在AI Agent技术发展的前沿。这个领域的快速演进不仅为我们提供了更强大的工具也让我们对人工智能的未来有了更深的思考。在这个从“养虾”到“养马”的技术演进过程中我们不仅是使用者也是参与者和见证者。技术的温度不仅体现在代码的优雅和架构的精巧更体现在它如何理解人的需求、适应人的习惯、增强人的能力。OpenClaw和Hermes的差异最终反映的是我们对AI Agent角色的不同期待是听话的工具还是聪明的伙伴这个问题的答案或许就藏在您的选择之中。