我已经高强度使用Hermes Agent 10天左右，并且在上周将龙虾军团主力切到了Hermes Agent，飞书群里还有2000位热烈讨论Hermes的同学，最常遇到的问题是：
一、对比Hermes Agent和OpenClaw
二、Hermes究竟有什么优势
三、发展趋势
四、文档资源
五、社群资源
下面就来回答这五个问题。
一、Hermes Agent vs OpenClaw full-table comparison
以下内容是我让GPT-5.4在Extra High模式下跑了1个小时，将今天最新版Hermes Agent和OpenClaw的source code放在一起做了apple2apple的客观比较，未携带我的主观评价：
拜万恶的公众号编辑器所赐，表格没办法所在一屏宽度内完整展示，劳烦大家左右滑动表格：
1. 一句话总览
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2. 宏观定位与系统边界
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AIAgent
run_agent.py 直接承载核心会话循环 |
Gateway + OpenClaw orchestration + embedded Pi runtime
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run_agent.py、tools/、gateway/、acp_adapter/ |
src/、extensions/、packages/、apps/、ui/ |
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3. Harness Engineering / 内核工程
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run_agent.py
AIAgent.run_conversation() 就是内核循环 |
docs/concepts/agent.md
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run.ts 中显式处理 auth profile rotation、failover、live model switch、lane enqueue、runtime plugin 初始化 |
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4. IM / Message Gateway
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gateway/
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src/gateway/
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gateway/config.py
telegram / discord / whatsapp / slack / signal / mattermost / matrix / homeassistant / email / sms / dingtalk / webhook / feishu / wecom / api_server |
src/gateway/、docs/channels/、extensions/，整体明显更广，并支持多 account + bindings |
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docs/concepts/multi-agent.md 中把 bindings、agentId、accountId、workspace、agentDir 作为一级模型 |
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5. Skills 系统
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~/.hermes/skills/
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<workspace>/skills、<workspace>/.agents/skills、~/.agents/skills、~/.openclaw/skills、bundled、extraDirs，且有明确优先级 |
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skills_list -> skill_view -> path-specific view |
docs/tools/skills.md 明确描述 prompt 中只注入精简技能索引，并在运行时按需展开 |
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SKILL.md + references/templates/scripts/assets |
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openclaw skills install
clawhub、skills-install.ts、installer metadata、dangerous-code scanner 形成完整分发链 |
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HERMES_HOME / profile 隔离技能目录 |
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6. Hermes 独有的 Skill 自我进化能力
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skill_manage
create / edit / patch / delete / write_file / remove_file |
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tools/skill_manager_tool.py
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skills_guard 安全扫描 |
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Hermes Agent最具优势能力(看Hermes Agent工作log就是在频繁调用skill_manage工具)：
7. LLM Provider / Auth
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.env、CLI setup、Python provider 适配为主 |
models-config.ts
auth-profiles.ts + agent-command.ts 组成完整模型目录与认证画像体系 |
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8. Memory
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MEMORY.md + USER.md
session_search 做 FTS 会话检索 |
memory_search + session transcripts + QMD / memory runtime 插件化后端 |
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memory_tool.py
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session_search_tool.py
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memory-search.ts
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docs/concepts/multi-agent.md 中已支持 per-agent transcript collection 与 cross-agent QMD memory search |
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9. 多 Agent / 会话编排
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delegate_task
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docs/concepts/multi-agent.md
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delegate_tool.py 明确限制深度与工具集，child 不能继续 delegation |
sessions_spawn、sessions_yield、subagent-* 整套机制，且和 session registry 绑定 |
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hermes_state.py
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~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions + routing/session metadata |
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10. ACP / MCP / 可扩展性 / 集成能力
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acp_adapter/server.py
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src/acp/
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tools/mcp_tool.py
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src/gateway/mcp-http.ts
src/mcp/ + loopback runtime，把 MCP 与 gateway/control plane 深度结合 |
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extensions/、packages/plugin-sdk、plugins/*、plugin package contract、provider/channel/memory 扩展 |
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11. Workspace / Profile / 隔离模型
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~/.hermes
~/.hermes/profiles/<name> |
~/.openclaw/agents/<agentId>/agent
workspace + sessions |
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MESSAGING_CWD；profile 影响 HERMES_HOME |
agents.defaults.workspace
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12. 工具运行时与执行面
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tools/*.py 在导入时 register() |
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tools/environments/，支持 local/docker/ssh/modal/daytona/singularity 等 |
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13. 适用场景判断
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二、Hermes Agent究竟有什么优势
上面的表格已经从客观角度做出了非常详尽的比较，以下是我的主观评价：
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1. 从员工沟通和管理角度：Hermes Agent将所有的工作过程（log）都在聊天界面中打印出来了，工作的“透明度”带来了”可信度“，职场老油条们应该都明白这个道理。 
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2. 从员工“Growth Mindset”角度：凡是摔过的坑，Hermes大概率不会再犯，因为Hermes的工作过程就是不断的调整和优化它自己的工作流（其实也是我的工作流），然后用调整过的工作流去跑业务流程，有问题就再调整，如此循环，直到最终的业务结果通过验收，那么最后一版的工作流大概率就是最终需要被沉淀下来的knowhow，你会得到自己都忘了应该进行封装但Hermes已经帮你封装好的若干个新skills，以及一路优化下来的N多旧skills — 妥妥以“Bayesian Inference” 为底层运行机制的Agent。 -
3. 从员工无监管自动运行角度：Hermes Agent的长程无监管运行能力也比较强；我用GPT-5.4跑过2小时以上的Hermes Agent任务，这个时长放在OpenClaw身上我还没有成功过… -
4. 在上面的表格中我们可以看到OpenClaw的优势在于摊子铺的更大，更“平台化”；但问题是，如果在非常具体的场景中没办法很好沉淀个人或者组织的knowhow的话，摊子又铺那么大，放大的究竟是优势还是劣势呢？ -
5. 总之，“白马”（未经过调教的Hermes）一定是比“白虾”（未经过调教的OpenClaw）更值得信赖和培养的好员工。
三、Hermes Agent发展趋势
Hermes Agent项目发布于2月26日，在Github上有接近3.5万颗星。
在OpenRouter的应用token消耗日榜上，Hermes Agent同时“Top Coding Agent榜”和“Top Productivity”两张榜上。
在Coding Agent区，Hermes Agent在本周超越了老牌Coding Agent “Cline”，排在Coding Agent榜单第三名，并且用量还在快速上升，离去年的当红炸子鸡Kilo Code一步之遥，大概率会在未来一周超越Kilo Code，2-3周超越Claude Code。
也就是说，1个月后，从token消耗量角度观察，就是OpenClaw和Hermes Agent两强争霸的局面。
这也就是为什么最近有越来越多的人在谈论Hermes Agent… 趋势已经飙起来了，数据不会撒谎。
四、文档资源：
其实你只需要看下面两个文档站，或者把文档站喂给你手边的一个Agent，然后问它，就能得到几乎所有问题的答案了 …
官方文档站： https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
我上周复刻为中文文档站（随官方日更）： https://hermes-doc.aigc.green/
另外，可以关注Hermes Agent的官推：
@Teknium： https://x.com/Teknium （Hermes创始人，NOUS Research Cofounder和模型后训练负责人）
@NousResearch： https://x.com/NousResearch （Hermes Agent官方团队）
NOUS Research团队的迭代能力也堪称光速，昨天就已经把火爆的Karpathy的LLM Wiki能力集成到Hermes里了；
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