2026年3月，AI Agent框架圈同时冒出两个”狠角色”——一边是Hermes Agent，NousResearch出品，两周狂揽46k Stars；另一边是OpenClaw（前身为Clawdbot/MoltBot），主打本地优先的开源方案。两者常被拿来做横评，今天我们就来深度对比一下。
一、两个框架是什么
OpenClaw：本地优先的AI网关。
OpenClaw（开发代号”大龙虾”）是一个本地优先的开源AI Agent网关框架，诞生于2025年底。它不仅仅是一个聊天机器人集成工具，更是一个从”对话交互”到”自主执行”的AI能力转换平台。
核心特点：
- 本地优先架构：所有数据存储在本地，保护隐私
- 模块化设计：高度可扩展的插件系统
- 多平台支持：支持飞书、微信、Telegram、Discord等多个渠道
- Skills生态：海量的第三方技能插件，涵盖文件整理、PDF生成、邮件管理等
- 多智能体协同：支持Subagent子代理
Hermes Agent：会自我进化的AI
Hermes Agent是由Nous Research（做过Nous-Hermes系列模型的团队）开源的AI Agent框架，官方定位是”会自我进化的AI Agent”。它的核心差异在于内置了一个学习闭环——Agent能从每次交互中创建技能、改进技能、持久化知识，下次对话直接复用。
亮点数据：
- GitHub Star突破46k（现已达52k+），增长最快的开源Agent项目之一
- 腾讯云已上线Hermes Agent专属应用模板，支持云端一键部署
- 可以在5美元的VPS上运行，门槛低
二、核心特性对比
记忆系统
这是两者最核心的差异之一。
Hermes的多层记忆架构非常亮眼：
- 紧凑持久内存：跨会话保留关键上下文
- SQLite可检索会话历史：随时翻查
- 技能过程记忆：记录每次任务的执行路径，下次同类任务可直接参考
- 可选的建模层：对记忆做进一步的结构化处理
OpenClaw的记忆主要靠Markdown文件（MEMORY.md、SOUL.md、AGENTS.md）实现，相对简单但也足够用，而且透明可控。
技能生成方式
Hermes Agent在运行过程中可以自动生成Skill，不需要人工反复打磨。
OpenClaw的Skill体系依赖人工编写（目前已有数十个内置Skills，涵盖内容创作、文件处理、邮件管理等多个领域），成熟度高但扩展需要投入时间。
两条路线，各有优劣——自动生成省力，人工编写更可控。
安全机制
Hermes在安全设计上下了功夫，默认标配危险命令审批流程、用户授权机制和容器隔离。
OpenClaw本身没有默认内置这套机制，需要用户自己配置边界。从框架层面看，Hermes对安全考虑得更系统。
定时任务
Hermes内置调度器，定时任务开箱即用。
OpenClaw依赖Cron Skill或外部调度，也支持微信定时提醒。
多模型支持
两个框架都支持多模型切换，都不锁定厂商。
- OpenClaw：支持GPT-4、Claude、本地模型等，配合QClaw还支持DeepSeek、Kimi、GLM、豆包等国产大模型
- Hermes Agent：支持OpenRouter（200+模型）、OpenAI、GLM、Kimi、MiniMax等
三、横向对比一览
| 功能维度 | OpenClaw | Hermes Agent |
|---|---|---|
| 定位 | 本地优先·AI工作流控制平台 | 会自我进化·AI Agent框架 |
| 部署方式 | 本地为主 | 本地/VPS均可 |
| 记忆系统 | Markdown文件存储 | SQLite+多层记忆架构 |
| 技能生成 | 人工编写Skill | 自动生成+人工干预 |
| 安全机制 | 需手动配置 | 默认内置沙盒+授权审批 |
| 定时任务 | Cron Skill | 内置调度器 |
| 多Agent协作 | 支持（Subagent） | 支持（子代理+并行任务） |
| MCP生态 | 支持 | 支持，集成更完善 |
| 更新速度 | 稳定迭代 | 极快（社区驱动） |
| 适用人群 | 硬核玩家·追求定制化 | 追求自动化·省心用户 |
四、选哪个？
选Hermes Agent的场景：
- 需要一个”越用越懂你”的长期运行Agent
- 不想花时间配置安全机制，开箱即用更省心
- 需要跨会话记忆功能
- 在低配置服务器上运行（5美元VPS即可）
选OpenClaw的场景：
- 需要完全本地化，数据不上云
- 追求灵活的可定制性，喜欢折腾
- 需要飞书、微信等国内IM渠道直连
- 已有成熟的Skill体系
- 主要做浏览器自动化、文件操作等直接系统交互任务
五、互补思路
有意思的是，有用户探索了一种互补用法：用Hermes当”指挥位”，OpenClaw当”执行位”。
Hermes负责记住偏好设定、使用习惯和Skill迭代，具备完整对话收录能力；OpenClaw负责实际执行，因为Skills数量和接入平台广度仍有优势。两者配合使用，各取所长。
结语
Hermes Agent不是OpenClaw的简单复制品，它代表了一条不同的设计路线：让Agent自己学会做事，而不是让人手把手教Agent做事。对于追求自动化程度、需要长期记忆积累的用户，它确实值得一试。
但OpenClaw在本地化执行、Skill生态、渠道接入（尤其是国内IM）和定制灵活性上的积累，仍然是它的强项。两者目前更多是互补关系，而非简单的替代关系。
2026年是AI Agent爆发的元年，不管选哪个，先动起来才是最重要的。