Hermes是什么？和龙虾有啥区别？一个会\“长大\”的AI助手

Hermes是什么？和龙虾有啥区别？一个会"长大"的AI助手

作者：程序员晚枫

Hermes最近全网爆火！GitHub两个月破4.7万星，朋友圈都在讨论。它和龙虾（OpenClaw）到底有啥区别？今天咱们用大白话彻底讲清楚。

👋 先问个扎心的问题

你有没有遇到过这种情况：

用AI助手帮写代码，第二天它又忘了你的项目结构
每次都要重新告诉AI你的工作习惯、代码风格
明明昨天教过AI怎么做某件事，今天它又不会了

问题出在哪？ AI记不住。用完就忘，像条金鱼。

Hermes说：我能记住。而且越用越聪明。

🎯 一句话先说清楚

::: tip 核心结论
Hermes = 会自己变聪明的AI助手

完成任务后自动提炼技能、积累记忆，用得越久越好用。OpenClaw（龙虾）解决的是"AI怎么活"的问题，Hermes解决的是"AI能不能长大"的问题。
:::

🤔 Hermes是什么？

官方定位

Hermes Agent 是 Nous Research 开源的一个AI智能体框架（MIT协议）。

核心卖点：

🧠 三层记忆系统：会话级记忆 + 持久化画像 + 可复用Skill
🔧 自动技能沉淀：完成任务后自动提炼经验，形成可复用能力
🔄 自我进化：用得越久，系统越智能

GitHub数据（2026年4月）

指标	Hermes	OpenClaw（龙虾）
GitHub Stars	89k+（53天达成）	358k+（6个月积累）
开源协议	MIT	MIT
主语言	Python	TypeScript
发布时间	2026年2月	2025年底

⚔️ Hermes vs 龙虾：核心区别

设计哲学：两条完全不同的路

维度	OpenClaw（龙虾）	Hermes
核心问题	AI助手怎么"活"？	AI助手能不能"长大"？
设计哲学	网关平台 + 生态驱动	自进化代理 + 学习闭环
记忆机制	静态Markdown文件，用户手动维护	三层记忆系统，AI自主管理
技能来源	人工预定义Skills库	Agent自动创建技能文件
适合人群	企业生产环境、需要稳定可靠	个人/小团队、愿意长期投入

记忆系统对比

OpenClaw的记忆

记忆存储：memory.md 文件
维护方式：用户手动编辑
特点：
  - 简单可控
  - 容易丢失（文件损坏、崩溃）
  - 不会自动进化

Hermes的三层记忆

第一层：快照层（冻结注入）
  ├─ 常驻记忆：高频稳定信息（你是谁、做什么工作）
  └─ 位置：~/.hermes/memories/

第二层：会话层（按需召回）
  ├─ SQLite FTS5 全文搜索
  ├─ 辅助模型自动摘要
  └─ 位置：~/.hermes/sessions/

第三层：技能层（能力沉淀）
  ├─ 自动提炼的Skill文件
  ├─ YAML frontmatter + Markdown格式
  └─ 位置：~/.hermes/skills/

效果对比：

场景	OpenClaw	Hermes
告诉AI"我是Python工程师"	写进memory.md，下次还在	写入常驻记忆，永久记住
AI帮你完成一个复杂任务	任务结束，经验丢失	自动提炼Skill，下次直接用
用了3个月后	记忆文件可能变大、变乱	形成专属技能库，越用越快

🛠️ 功能特性详细对比

平台接入能力

平台	OpenClaw	Hermes
Telegram	✅	✅
Discord	✅	✅
Slack	✅	✅
WhatsApp	✅	✅
微信	✅	❌
飞书	✅	❌
企业微信	✅	❌
平台总数	50+	6个主流平台

模型支持

维度	OpenClaw	Hermes
模型数量	主要依赖Anthropic	400+
Claude	✅	✅
GPT系列	✅	✅
DeepSeek	✅	✅
通义千问	✅	✅
本地模型	✅（Ollama）	✅
OpenRouter	✅	✅

技能生态

维度	OpenClaw	Hermes
技能来源	ClawHub社区市场	动态自生成 + HermesHub
技能数量	13000+	社区40+（快速增长）
技能创建	人工编写	AI自动提炼
技能格式	OpenClaw自定义	agentskills.io开放标准

安全机制

维度	OpenClaw	Hermes
执行环境	Docker沙箱 + SSH远程	6种后端（含无服务器）
安全模块	10+ 安全模块	智能审批（辅助模型判断）
审批机制	显式审批	智能审批
CVE记录	139条（3 Critical）	供应链审计，记录较少

🎯 实战：Hermes适合谁？

✅ 适合用Hermes的人

长期主义者：愿意把AI当基础设施来运营
重复性工作者：经常做类似的研究、写作、代码审查任务
个人开发者：不需要复杂的企业级功能
爱折腾的人：愿意花时间调教AI，让它越来越懂你

典型场景：

每天都要写技术文章，希望AI记住你的写作风格
经常做竞品分析，希望AI积累分析框架
长期维护一个项目，希望AI记住代码结构

✅ 适合用OpenClaw（龙虾）的人

企业用户：需要稳定可靠、合规审计
多平台运营者：需要接入微信、飞书等国内平台
开箱即用党：不想折腾，直接用现成的技能
安全敏感者：需要多层审批、完整日志

典型场景：

公司内部部署，需要对接飞书、企业微信
客服场景，需要稳定可靠
需要审计每一笔操作记录

💰 部署成本对比

Hermes部署

方案	成本	说明
本地/VPS	$5/月起	4核4G即可运行
Modal无服务器	按调用付费	适合低频使用
腾讯云	推荐	一键部署

OpenClaw部署

方案	成本	说明
Docker自托管	免费	一行命令启动
云服务	$59/月起	官方托管版

📈 2025年发展趋势

1. 融合趋势：两条路正在靠近

OpenClaw在学Hermes：

正在开发自动技能提取功能
记忆系统正在升级

Hermes在学OpenClaw：

平台接入正在扩展
安全机制正在加强

2. 云端化：MaxHermes已上线

2026年4月，MiniMax发布 MaxHermes —— 全球首个云端沙箱Hermes。

特点：

无需本地部署
自动学习闭环
Skills云端同步

3. 生态竞争：技能标准之争

标准	推动者	特点
ClawHub	OpenClaw	成熟、丰富、审核严格
agentskills.io	Hermes	开放、可移植、AI生成

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方案一：腾讯云一键部署（推荐新手）

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方案二：本地部署

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git
cd hermes-agent

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置模型（支持OpenAI兼容接口）
export OPENAI_API_KEY="你的API Key"

# 4. 启动
python main.py