这两天如果你在 Agent 圈里刷 GitHub，或者看一些 AI 开发者在聊新工具，大致率会碰到一个名字，Hermes Agent。

许多人第一反应会有点懵。

这玩意儿到底是什么？它和我们前面常写的 OpenClaw、Claude Code、Codex 这些东西，是一类东西吗？它到底是在做聊天、做工作流，还是做一个更激进的自主 Agent？

说实话，这个名字第一次出现的时候，我也有点没看清楚。

由于目前 AI 世界里叫 Agent 的东西实在太多了。有的只是给聊天加了几个工具调用，有的只是把浏览器点点点自动化了一下，有的则开始真的想做一个能自己学习、自己修正、自己越用越强的系统。

而 Hermes Agent 之所以值得单独拎出来讲，恰恰是由于它明显属于后者。

一句话先说结论。

Hermes Agent 更像一个想把 Agent 做成持续学习系统的框架，而 OpenClaw 更像一个更适合个人使用、技能扩展和日常工作流落地的开源 AI 助手平台。

这两者有重叠，但设计目标并不一样。

如果你关心的是，普通人到底该怎么理解这两个东西，下面我们就拆开说。

01 一句话说清楚，Hermes Agent 到底是什么

如果用最简化的方式描述，Hermes Agent 不是一个单纯让你和模型聊天的壳。

它的目标，是做一个可以：

• 自己执行任务
• 自己记录过程
• 自己复盘轨迹
• 自己把经验沉淀下来
• 然后在下一次任务里继续变强

的 Agent 系统。

从官方站点和 GitHub 的描述看，Hermes Agent 很强调几个关键词：

• self-improving
• memory
• tool use
• learning loop
• trajectory

如果翻成更大白话一点，它想解决的问题不是：

让 AI 这一次表现好一点。

而是：

让 AI 在反复做事的过程中，慢慢长出经验。

这件事超级关键。由于目前许多 Agent 产品，最大的问题不是第一次不会做，而是它第二次、第三次，还是像第一次一样。

02 它和普通“会调工具的聊天机器人”有什么区别

目前许多所谓 Agent，看起来都很能干。它们能调浏览器、跑搜索、看文档、用工具、写代码、调 API。

但如果你再往下问一层，问题就来了。

它有没有一个稳定的经验累积机制？它有没有办法根据之前做错的事，调整后面的动作？它有没有把过程本身当成训练材料？

许多产品在这一步就断了。它们更像会调用工具的模型，不是会从行动中学习的系统。

而 Hermes Agent 的特别之处在于，它明显是朝后者去设计的。它不是只想让 Agent 有手和脚，它还想给 Agent 一个更像长期学习回路的脑子。

03 那 OpenClaw 又是什么路子？

OpenClaw 官方给自己的定义很直接：personal AI assistant you run on your own devices。

它一开始的出发点，不是做一个自我进化型 Agent 框架，而是做一个：你能自己跑起来、能接不同模型、能接不同渠道、能接技能和工具、能变成个人工作台的开源 AI 助手。

OpenClaw 更像是在回答这个问题：一个人怎么把 AI 真正接进自己的日常工作、知识、工具和生活流里？

而 Hermes Agent 更像是在回答另一个问题：一个 Agent 怎么在执行任务的过程中，形成持续学习能力？

04 用一个表格，看懂 Hermes Agent 和 OpenClaw 的差别

如果只看表格，最值得记住的一句话实则是：Hermes Agent 更像在造大脑的学习回路，OpenClaw 更像在搭人和 AI 协作的工作台。

05 为什么最近许多人会对 Hermes Agent 特别感兴趣

由于它刚好踩中了目前 Agent 世界一个特别真实的痛点。

那就是：大家已经不满足于 AI 只是会做事了，开始要求它会长经验。

前一阶段，大家对 Agent 的期待主要是：会不会调工具、会不会跑网页、会不会读文档、会不会自动执行。

但走到目前，问题已经开始变成：为什么它每次都像重新开始，为什么它总是在重复踩同样的坑，为什么它做了许多任务，却没有形成稳定能力。

这时候，Hermes Agent 这种强调 self-improving 的系统，自然就会引起兴趣。

06 那普通用户更该关注哪个？

如果你是普通用户，或者说你更关心的是：怎么让 AI 帮我整理资料、怎么接知识库、怎么接浏览器和技能、怎么做日常工作自动化、怎么把 AI 变成自己的工作台。

那坦率讲，OpenClaw 这种路线会更容易让你有体感。由于它更贴近日常使用。

而 Hermes Agent 对许多普通人来说，短期更像一个值得关注的方向型产品。它特别适合：对 Agent 系统很感兴趣的人、想研究持续学习机制的人、想做长期自主任务系统的人、想理解未来 Agent 会怎么演化的人。

也就是说，Hermes Agent 不必定是目前最适合普通人直接拿来当助手用的东西。但它很可能是一个特别值得看的信号。

07 如果你是开发者，这两个东西分别值在哪里

如果站在开发者视角看，这两个项目的价值实则都不一样。

Hermes Agent 更像一个研究样本。你可以通过它去看：Agent 的长期记忆到底怎么设计更合理、轨迹记录和经验沉淀怎么结合、自主执行和自我修正怎么连起来、学习闭环是不是能真的形成正反馈。

OpenClaw 更像一个工程样本。你能直接看到：技能怎么接、多模型怎么切、渠道怎么挂、工作流怎么落地、个人助手怎么变成可持续使用的平台。

所以如果你让我给一句特别粗暴但好记的总结：Hermes Agent 更偏未来结构，OpenClaw 更偏当前落地。

08 这两个东西会不会走到一起？

我觉得很有可能。

由于从长远看，一个真正成熟的 Agent 系统，大致率既需要 OpenClaw 这种工作台、技能、渠道、环境接入能力，也需要 Hermes Agent 这种持续学习、自我修正、经验积累能力。

所以今天看这两个项目，最好的方式不是急着站队。而是把它们当成两条正在往前长的线：一条在补使用环境，一条在补学习闭环。

09 最后

如果只用一句话来总结，我会这么说：Hermes Agent 让人兴奋的地方，在于它尝试回答“Agent 能不能越做越会做”；OpenClaw 让人上头的地方，在于它已经在回答“AI 怎么真正接进你的日常环境”。

所以这不是一个谁替代谁的问题。它更像是两个不同方向的答案。

如果你关心的是未来 Agent 会长成什么样，Hermes Agent 值得持续盯着。如果你关心的是今天怎么把 AI 真用起来，OpenClaw 会更容易给你体感。