小龙虾还没玩明白,又来了个 Hermes:普通人到底要不要换?一篇文章讲清楚!

小龙虾养成记:小龙虾和爱马仕(OpenClaw vs Hermes)源码对比与选型指南 小龙虾和爱马仕怎么选?是不是很多朋友都有这个疑惑。其实很多朋友第一次看 `OpenClaw` 和 `Hermes`,会有同一个感受:“都能接微信/飞书/Telegram,都能调模型、调工具,那到底差别在哪?又该如何选呢?” 阅读详情
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大家好,我是菜哥!

最近粉丝群有几个伙伴问我:刚刚把“小龙虾”安装好,还没有热乎几天结果又冒出来一个 Hermes Agent,到底要不要学?

网上一看介绍,又是什么自我进化、自动生成 Skill、分层记忆、闭环学习系统,听起来很高级,但也很容易让小白一头雾水。

所以问题来了:Hermes 到底是个啥?它和小龙虾 OpenClaw 有啥区别?如果我已经安装了小龙虾,还要不要换 Hermes?

今天这篇文章,我尽量不用复杂术语,帮大家把这件几件事讲清楚。

一、Hermes 是什么?


普通 AI 助手最大的问题是什么?

你每次让它做事,它都像第一次见这个任务。今天你教它怎么整理文件,明天你还得再教一遍;今天你让它按某个格式写报告,下次它可能又忘了。它能完成任务,但不一定能沉淀经验。

Hermes 想解决的就是这个问题。它的核心特点可以用一句话概括:

Hermes 是一个带闭环学习能力的 AI Agent,任务做完之后,它会把过程总结成可复用的 Skill,下次遇到类似任务可以直接调用。

这就像一个新人助理,你教他一次、带他一次、纠正他一次。普通 Agent 可能每次都要重新教,而 Hermes 更像是会写工作笔记的人。它会把这次任务怎么做、用到了什么步骤、哪些地方可以优化,沉淀成一个本地技能。

下次再遇到类似任务,它就不用从零开始,而是直接拿以前的经验来做。

这就是 Hermes 最吸引人的地方:它不只是执行任务,而是在执行任务中学习。

二、Hermes 最厉害的地方:自动生成 Skill


Hermes 最值得关注的功能,就是自动生成和迭代 Skill。

什么是 Skill?你可以简单理解成“AI 的工作方法模板”。

比如你经常让 AI 帮你做公众号文章,它可能会形成一个“公众号文章生成 Skill”;你经常让它整理会议纪要,它可能会形成一个“会议纪要整理 Skill”;你经常让它分析某类数据,它也可以把流程沉淀下来。

这个逻辑很像我们人类工作中的 SOP。

刚开始你做一件事很慢,因为每一步都要想。但做多了之后,你会形成经验:第一步先看什么,第二步怎么分类,第三步怎么输出,最后怎么检查。Hermes就是试图让 Agent 也具备这种能力。

这和很多传统 Agent 不一样。传统 Agent 更像“临时工”,你安排一个任务,它做完就结束。Hermes 更像“长期员工”,它会记住任务经验,并且持续优化自己的工作方法。

三、Hermes 和小龙虾 OpenClaw 最大的区别是什么?


OpenClaw 更像一个“工具连接器”和“执行网关”。

它的重点是让 AI 能够连接真实世界的工具,比如聊天软件、网页、文件、脚本、API、服务器命令等。你可以把它理解成:OpenClaw 让 AI 有了手和脚。

以前 AI 只能回答你:“你应该怎么做。”有了 OpenClaw,它可以进一步变成:“我来帮你做。”

比如你让它处理消息、调用接口、操作系统、连接企业微信或飞书,这些都是 OpenClaw 的优势。它的强项是接入能力、工具调用、任务路由和自动化执行。

而 Hermes 的重点不完全一样。

Hermes 更强调的是:AI 做完任务之后,能不能总结经验,能不能变得越来越聪明。

所以两者的区别可以这样理解:

OpenClaw 解决的是“AI 怎么动手干活”。
Hermes 解决的是“AI 怎么越干越熟练”。

一个偏执行系统,一个偏学习系统。


四、Hermes 的优势在哪里?


Hermes 的第一个优势:是长期使用可能更省成本。

因为它不是每次都把所有历史内容塞给大模型,而是采用按需召回的记忆方式。需要什么,就从记忆系统里找什么。这样长期来看,更节省 token,也更适合持续使用。

第二个优势:是更适合沉淀个人工作流。

比如你是做自媒体的,经常写选题、写文章、改标题、生成配图提示词。Hermes 如果能把这些流程变成 Skill,那么它就会越来越懂你的工作习惯。

第三个优势:是 Python 生态友好。

如果你会一点 Python,那么添加自定义工具、对接本地模型、调用自己的脚本,会相对方便。对开发者来说,这个方向很有吸引力。

五、已经装了小龙虾的人,要不要换 Hermes?


我的建议很直接:

不要急着换。

如果你现在已经安装了 OpenClaw,而且主要需求是接入微信、飞书、企业微信、自动化脚本、网页操作、工具调用,那么小龙虾仍然很适合你。

因为你的核心需求不是“让 Agent 自我学习”,而是“先让 Agent 稳定干活”。对大多数普通人来说,第一步不是追求自我进化,而是先把一个固定流程跑通。

比如自动写公众号草稿、自动整理资料、自动处理消息、自动调用脚本,这些场景用 OpenClaw 更现实。

但如果你已经有了大量重复性任务,而且希望 AI 能逐渐沉淀你的工作方法,那么 Hermes 值得关注。

比如你每天都做同类报告、同类分析、同类内容生产、同类运维流程,那么 Hermes 的 Skill 机制就很有价值。

最后给大家的建议是:如果你刚入门,先不要追新概念。先用 OpenClaw 把一个真实任务跑通。

比如:

让它帮你生成一篇公众号文章草稿。
让它帮你整理一份资料。
让它帮你调用一个脚本。
让它帮你处理一个固定流程。

当你真的跑通以后,你自然会发现问题:哪些步骤经常重复,哪些流程需要记忆,哪些任务需要沉淀为技能。

到了这个阶段,你再看 Hermes,就不会只是看热闹,而是知道它到底能不能帮你解决真实问题。


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OpenClaw 和 Hermes Agent 到底有什么区别?一篇讲清楚 你可能已经看到很多人在对比它们,但说实话,大部分对比文章太技术了,什么架构差异、记忆分层、模型微调——对普通人来说,读完还是不知道它们到底有什么区别。你从微信、Telegram、飞书、Discord 任何地方给它发消息,它接收后,根据你写好的「Skill」(技能文件),按步骤去执行。你得喂它,遛它,训练它。你不训,它不会新技能。你告诉它一个方向,它自己跑起来,路上自己找吃的,自己认路,下次走同样的路它比你更熟。这四层记忆叠加的效果是:你用了一段时间后,它执行任务时默认就按你的习惯来,不需要每次重新说明。 阅读详情

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