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OpenClaw vs Hermes Agent：AI Agent 框架的"老王"与"新秀"之争 ​

发布时间： 2026-04-10
来源： 微信公众号（作者：Macaron）
原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/u-xs6yTUbpJydpYi0l81eA
版权声明： 本文版权归原文作者所有，仅供学习参考

📌 引子：一场不可避免的正面交锋 ​

这两周，AI Agent 圈最热闹的事不是什么新模型发布，而是一场"老王 vs 新秀"的正面交锋。

一边是坐拥 24 万开发者的老牌框架 OpenClaw，另一边是 18 天连发 5 个版本、被社区疯狂讨论的 Hermes Agent。

X 上 321 赞的帖子直接写着"Hermes > OpenClaw"，而 97K 粉的大 V 说"你们都错了，不该二选一"。

经过对两边文档、社区讨论、技术细节的全面对比，结论先说：大多数个人开发者应该先试 OpenClaw，但如果你在意安全隔离、长期学习能力、或者需要 serverless 部署，Hermes 值得认真关注。

📊 先看数据：两边的体量和节奏 ​

OpenClaw：生态霸主 ​

指标数值
开发者数量247,000+
社区 Skills5,700+
消息平台支持15+
最新版本2026.4.5（2026年4月6日）
迭代节奏稳定

所谓 Skills 就是"技能包"，相当于给 AI 装了一个个小插件，告诉它在特定场景下该怎么干活。

Hermes Agent：后起之秀 ​

指标数值
首发版本v0.5.0（3月28日）
18天发版数5个
2天合入PR95个
新增功能多实例管理、MCP Server、Docker、飞书/企微集成

PR（Pull Request）就是"提交改进代码的申请"，95 个 PR 意味着两天之内社区提交了 95 份改进并被采纳了。

节奏对比： OpenClaw 走的是稳健迭代路线，Hermes 则是快速爆发式发展。

🔬 技术内核：两种完全不同的设计哲学 ​

这才是真正值得聊的。表面上是功能对比，底层是设计思路的分野。

学习机制：你配置的工具 vs 和你一起成长的队友 ​

对比项OpenClawHermes Agent
学习方式静态 Skills（Markdown 指令文件）自改进学习循环
特点透明、可控、可版本管理自动创建、自动优化 Skills
用户画像无Honcho 辩证建模系统

OpenClaw 是你手把手教的实习生——你告诉它怎么做，它照着做。

Hermes 是会观察你习惯并主动调整的搭档——它配合一个叫 Honcho 的辩证建模系统来做用户画像。Honcho 说白了就是一套"正反方辩论"机制——AI 会同时生成支持方和反方观点，互相碰撞之后得出更准确的判断。

哪种更好？ 取决于你想要确定性还是适应性。对于生产环境，确定性通常更重要——你知道它会做什么。但如果你在探索阶段，适应性更有价值。

记忆系统：简单粗暴 vs 精密复杂 ​

对比项OpenClawHermes Agent
技术栈Markdown 文件 + SQLite 向量搜索FTS5 全文搜索 + LLM 摘要 + 跨会话召回
透明度✅ 可见，可直接打开文件查看⚠️ 黑盒，不易知道记了什么
调试难度低较高

向量搜索听着高深，其实就是把文字转成一串数字坐标，意思相近的内容坐标也相近，这样 AI 就能"按语义"找东西，而不只是死板地匹配关键词。

关键区别： OpenClaw 的记忆对你来说是可见的，Hermes 的记忆对你来说是一个黑盒。在安全敏感场景下，这个区别很关键。

执行环境：本地为主 vs 云原生优先 ​

对比项OpenClawHermes Agent
后端支持本地 + Docker6 种（本地、SSH、Daytona、Modal serverless、Docker 等）
适用场景个人使用多机器管理、按需执行

终端后端就是"AI 实际干活的地方"。Hermes 支持 serverless——一种按需使用云端计算资源、用完即销毁的方式，不用自己管服务器。

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，这是实打实的优势。

🛡️ 安全：绕不开的 CVE-2026-25253 ​

这是 OpenClaw 不得不提的一笔。

漏洞背景 ​

CVE 你可以理解成网络安全界的"漏洞身份证号"——每个被公开确认的漏洞都会获得一个唯一编号。

CVE-2026-25253 是什么？ 一种"提示注入"（prompt injection）漏洞——攻击者可以通过精心构造的文本，让 AI 执行本不该执行的操作。比如你在网页聊天框里对 AI 说一句看似正常的话，但实际上里面藏着指令，让 AI 偷偷把你电脑上的文件发出去。

影响范围 ​

研究人员扫描了全网暴露的 OpenClaw 实例，发现 93.4% 存在此漏洞。

原因在于 OpenClaw 为了追求灵活性，默认配置非常开放——就像一扇没装锁的门，方便自己进出，也方便别人进来。

社区 Skill 生态的安全隐患 ​

OpenClaw 的社区 Skill 生态里也发现过恶意代码——有人上传了看起来正常的技能包，里面却暗藏了窃取用户数据的代码。

这些事加在一起，说明 OpenClaw 的安全问题不是理论上的，而是已经发生过的。

Hermes 的安全设计 ​

安全措施说明
沙箱隔离把 AI 关在一个封闭的虚拟环境里运行，就算被"忽悠"也影响不到真实系统
白名单配对只有明确授权的设备或用户才能连接
默认最小权限AI 只能访问完成当前任务所需的最少资源

对于企业用户或者处理敏感数据的场景，这个差异是决定性的。

🔌 其他关键对比 ​

LLM 支持：谁更灵活？ ​

对比项OpenClawHermes Agent
支持的模型提供商OpenRouter、OpenAI、AnthropicNous Portal + OpenRouter（200+ 模型）
国产模型有限专门支持 Kimi、MiniMax

对于需要混用不同模型、或者想用特定国产模型的用户来说，Hermes 选择空间更大。

Skill 格式：封闭生态 vs 开放标准 ​

对比项OpenClawHermes Agent
格式自定义 Markdown 格式agentskills.io 开放标准
迁移成本高低
第三方兼容需要手动适配更容易贡献

Hermes 采用了 agentskills.io 开放标准——这是一个跨项目的通用技能包规范，大家可以共用同一套格式，就像 USB 接口统一了充电标准一样。有趣的是，Hermes 还内置了 OpenClaw 迁移工具——显然是冲着 OpenClaw 用户来的。

🗣️ 社区真实声音 ​

翻了一圈 Reddit r/AgentsOfAI 和 X 上的讨论，几个关键发现：

  • 大多数深度博主建议从 OpenClaw 开始——生态大、教程多、上手快、有 PinchBench 基准测试可以衡量效果（AI Agent 界的"跑分软件"）
  • Hermes 的支持者更多是"升级型"用户——已经用 OpenClaw 碰到了天花板，转投 Hermes
  • 一句总结被反复引用： "OpenClaw 是你配置的工具，Hermes 是你学习的队友。"

💡 选择建议：别急着站队 ​

场景推荐理由
第一次接触 AI Agent 框架OpenClaw生态、文档、社区、教程都最成熟
已经在用 OpenClaw，没什么痛点继续用别为了新鲜感迁移
对安全隔离有硬性要求Hermes白名单 + 沙箱的设计更适合敏感场景
需要 serverless/远程执行Hermes6 种后端是实打实的架构优势
想让 Agent 真正"学习"你的习惯Hermes自改进循环 + Honcho 建模是核心竞争力
用了 OpenClaw 但 Skill 维护成本越来越高试试 Hermes迁移工具现成，成本不高
团队协作/企业级部署Hermes安全 + 开放标准 + 多后端，更适合多人场景

📝 总结 ​

维度OpenClawHermes Agent
生态成熟度⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
学习曲线⭐⭐⭐⭐（容易上手）⭐⭐⭐
安全性⭐⭐（有漏洞历史）⭐⭐⭐⭐⭐
灵活性⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
学习能力⭐⭐（静态配置）⭐⭐⭐⭐⭐（自适应）
部署选项⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐

一句话： AI Agent 的终局不是某一个框架一统天下，而是百花齐放后用户各取所需。与其纠结选哪个，不如两个都试试——毕竟 Hermes 连迁移工具都给你准备好了。

本文基于微信公众号文章整理，版权归原文作者所有。

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