OpenClaw vs. Hermes Agent：持久化AI助手的两种路径

用过AI编程助手的开发者都经历过同样的挫败感：花一下午时间教会Claude Code或Codex你代码库的怪癖、命名约定、部署流程和没人文档化的遗留数据库模式。然后你关闭会话。当你打开一个新会话时，大部分上下文都消失了。

于是，你得从头再来。这种上下文丢失和重复解释的循环，已成为AI辅助开发中最顽固的摩擦点之一。现在，两个开源项目正从根本不同的方向解决这个问题。

这里的模式对任何管理过基础设施的人来说都会感到熟悉。将会话式AI工具想象成每次重启都会被清空的无状态容器。它们快速、可丢弃且无上下文。现在想想当你添加持久化存储卷、长运行进程以及随时间改进系统的学习循环时会发生什么。这正是OpenClaw和Hermes Agent所代表的早期转型。它们正在将AI助手从会话绑定工具推向持久化智能体运行时。

常驻智能体：一个新的软件类别

我认为AI智能体领域正在分裂成两个物种，而大多数开发者还没注意到。一个物种生活在你的终端、IDE或浏览器标签页里。你打开它、使用它、然后关闭它。像Claude Code、Codex和Cursor这样的工具在会话内很强大，但它们在会话间携带的上下文有限。变通方案是手动的：你编写CLAUDE.md文件、维护记忆目录、构建复杂的基于Markdown的“大脑”系统。一位开发者在从头构建自己的持久化层之前，记录了26天日常使用Claude Code过程中发生的59次上下文压缩。

像Claude Code、Codex和Cursor这样的工具在会话内很强大，但它们在会话间携带的上下文有限。

另一个物种永久地生活在你的基础设施上。它在你睡觉时运行。它在你通勤时通过Telegram联系你。它记得上个月学到的东西。它随时间变得更好。OpenClaw和Hermes Agent是这第二个物种最突出的两个例子，它们代表了关于永久智能体应如何工作的两种非常不同的哲学。

话虽如此，这并非一个清晰的二元分裂。会话原生工具已经在添加持久化功能。Claude Code现在有了自动记忆功能，可以跨会话将笔记写入磁盘。Cursor维护工作区级别的上下文。但OpenClaw和Hermes Agent的架构野心，远不止于在会话式工具上增加渐进式记忆功能。它们从一开始就被设计为持续运行、随时间学习，并通过消息平台触达用户。

OpenClaw：生态优先的策略

OpenClaw始于奥地利开发者Peter Steinberger在2025年底的一个周末项目。最初名为Clawdbot，它成为GitHub上增长最快的开源项目之一，截至2026年4月初已超过345,000颗星。2026年2月，Steinberger宣布他将加入OpenAI，OpenClaw将移交给一个独立的基金会。

这种增长并非偶然。OpenClaw解决了一个开发者们一直等待有人解决的问题。它提供了一个自托管的AI智能体，可以连接到他们已经在使用的消息应用：WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal以及超过50个其他集成。它支持所有主要的模型提供商：Anthropic、OpenAI、Google，以及通过Ollama的本地模型。其生态系统已扩展到包括ClawHub（一个拥有数千个社区构建技能的公共技能注册中心）、多个托管服务提供商，以及macOS和iOS的配套应用。

OpenClaw解决了一个开发者们一直等待有人解决的问题。

可以把OpenClaw看作AI智能体的Android。它拥有规模、第三方生态系统以及这种比较所暗示的碎片化。而且，就像早期的Android一样，其安全状况堪忧。

在其爆炸性增长后的几周内，就出现了一次协调的供应链攻击。Koi Security审计了当时ClawHub上的所有2,857个技能，发现了341个恶意条目，其中335个可追溯至一个名为ClawHavoc的活动。SecurityScorecard报告称互联网上有数万个公开暴露的OpenClaw实例。CVE-2026-25253（CVSS 8.8）涉及不安全的自动WebSocket连接行为，可能暴露身份验证令牌，导致了多个安全研究人员描述的一键入侵场景。

Microsoft建议将运行时视为可能受不可信输入影响，并建议不要在标准个人或企业工作站上运行它。Cisco称像OpenClaw这样的个人AI智能体是“安全噩梦”。

ClawHub市场运作方式类似于早期的npm。发布技能只需要一个一周龄的GitHub账户。没有自动静态分析，没有代码审查，没有签名要求。

OpenClaw此后已与VirusTotal合作扫描上传的技能，并增加了针对操作员的安全指南。信任模型正在改善，但仍处于进行中。

模型无关的灵活性

OpenClaw支持在无需配置更改的情况下，在任何主要LLM提供商之间切换。模型无关性是其最强大的功能之一，适合希望避免供应商锁定或需要根据成本和能力将不同任务路由到不同模型的开发者。

跨渠道的常驻存在

智能体作为后台服务运行，并在所有连接的消息平台上同时保持存在。开发者可以在工作站上启动任务，在晚餐时通过Telegram接收完成通知，并从手机发送后续指令。这种跨渠道持久化是推动OpenClaw病毒式传播的最重要功能。

跨渠道持久化是推动OpenClaw病毒式传播的最重要功能。

OpenClaw证明了开发者想要比浏览器标签页寿命更长的智能体。安全事件则证明了支撑这些智能体的基础设施远未准备好投入生产。

Hermes Agent：研究优先的策略

Hermes Agent于2026年2月由Nous Research推出，该实验室是Hermes、Nomos和Psyche模型系列背后的团队。截至2026年4月初，其GitHub星数约为22,000，规模仅为OpenClaw的一小部分。社区技能库更小。品牌知名度更低。值得关注Hermes Agent的不是其当前规模，而是其底层架构。

OpenClaw专注于集成的广度，而Hermes Agent专注于学习的深度。该项目的标语“与你共同成长的智能体”描述了一个围绕封闭学习循环构建的架构。三个组件使这个循环得以运作。

第一，持久化记忆。Hermes使用FTS5全文搜索存储在SQLite中的所有过往会话，并结合LLM驱动的摘要。智能体可以回忆起几周前的对话，搜索自己的历史记录，并更深入地了解你是谁以及你如何工作。这不是你自己维护的CLAUDE.md文件。智能体通过定期提示来管理自己的记忆。

第二，自主技能创建。在完成复杂任务后，智能体可以编写一份结构化的技能文档，记录其发现的流程、陷阱和验证步骤。下次出现类似任务时，它会加载该技能，而不是从头开始解决问题。技能遵循开放的agentskills.io标准，使其可在兼容平台间移植。

第三，自我训练循环。Hermes与Atropos（Nous Research的强化学习框架）集成，以生成批量轨迹并训练智能体行为。

开发者可以并行生成数千个工具调用轨迹，导出它们，并用它们来微调更小、更便宜的模型。

开发者可以并行生成数千个工具调用轨迹，导出它们，并用它们来微调更小、更便宜的模型。这种研究级基础设施反映了Nous Research作为模型训练实验室而非产品公司的身份。

团队工作流的多实例配置文件

v0.6.0版本（2026年3月30日）引入了配置文件，允许开发者从单个安装中运行多个隔离的Hermes实例。每个配置文件都有自己的配置、记忆、会话、技能和网关服务。这使Hermes从“个人助手”转向可重用的智能体操作系统。

用于IDE集成的MCP服务器模式

Hermes现在可以通过hermes mcp serve将其对话和会话暴露给MCP兼容的客户端，如v0.6.0发布说明中所述。使用Claude Desktop、Cursor或VS Code的开发者可以通过模型上下文协议（Model Context Protocol）浏览和搜索跨会话的内容。这弥合了常驻智能体与开发者已使用的IDE原生工具之间的差距。

通过架构约束实现安全

Hermes对其技能生态系统采取了更为保守的方法。其文档描述了容器加固措施，包括只读根文件系统、降低的权限和命名空间隔离。文件系统检查点在破坏性操作前创建自动快照，并提供回滚命令以恢复状态。

Tirith预执行扫描器在终端命令运行前对其进行分析。到目前为止，Hermes生态系统中尚未出现类似显著的公共供应链事件，尽管较小的攻击面和较年轻的生态系统使得直接比较变得困难。一个拥有22,000颗星的项目自然比拥有345,000颗星的项目吸引更少的攻击者。

OpenClaw优化的是覆盖范围和生态广度，而Hermes优化的是学习深度。它更小、更有主见，并且由训练底层模型的团队构建。

如何在两种路径间选择

在OpenClaw和Hermes Agent之间的选择并非功能比较。它映射到一个更深层的问题：你希望你的智能体随时间变成什么。

生产系统可能会结合两者的元素。Hermes已经支持从ClawHub安装社区技能，并且存在官方迁移工具供开发者将配置从OpenClaw迁移到Hermes。Hermes采用的agentskills.io标准旨在使技能可在智能体平台间移植，这表明了融合而非赢家通吃的竞争。

未来展望

OpenClaw和Hermes Agent最好被理解为持久化智能体基础设施的两个早期且有影响力的原型。一个是生态优先，另一个是学习循环优先。两者都不是成品，但都指向一个未来：AI智能体作为长寿命服务而非会话绑定助手运行。

随着智能体成为积累关于你代码库、工作流和决策模式知识的长运行进程，谁拥有这些学到的知识？

对于管理过Kubernetes工作负载的开发者来说，发展方向是可识别的。无状态函数让位于有状态服务。临时容器让位于持久化存储卷。类似的转型正在AI领域开始。

从这个转变中浮现的更大问题，是这两个项目都尚未完全回答的。随着智能体成为积累关于你代码库、工作流和决策模式知识的长运行进程，谁拥有这些学到的知识？用户？平台？模型提供商？

OpenClaw移交给基金会和Hermes Agent的本地优先架构都指向了用户所有权，但这个答案将以远超任何单个项目的方式塑造下一代开发者工具。敬请关注。