因为公众号平台更改了推送规则。记得点右下角的大拇指“赞”和红心“推荐”。这样每次新文章推送，就会第一时间出现在订阅号列表里。
Hermes Agent 和OpenClaw 都是开源的、遵循MIT 许可协议的AI agent，可以将其部署在自己的基础设施上运行。它们能够连接到诸如Telegram、Discord 和Slack 等消息平台，将对话路由至LLM供应商，并使用工具和技能来执行任务。两者均在本地存储数据，不进行数据传输监控或云锁定。
在架构方面，两者就不再相似了。OpenClaw采用的是gateway-first模式：它通过WebSocket agent层将消息传递给agent运行时，同时还有庞大的社区技能生态系统，这些技能需要用户手动安装和配置。OpenClaw 的历史更悠久，集成更多，而且作为GitHub上获得星标最多的存储库，它承载着更多的责任（以及随之而来的负担）。
Hermes agent是一款以运行时为核心的产品：它运行在用户的服务器上，能在不同会话中保持持久性内存，并能根据自身经验自动生成可复用的技能。该产品于2026年2月发布，在短短三个月内就获得了超过14 万个GitHub 星标，并在2026 年5 月超越OpenClaw 成为OpenRouter 全球排名中使用最广泛的agent，单日处理量达2240 亿个token。
核心问题并非在于哪一种更好。而是用户是想要一个拥有庞大集成生态系统的网关，还是一个内置学习循环的运行环境。
在深入探讨具体细节之前，我们先来看看这两个框架在对生产部署而言最为重要的几个方面上的差异情况。
学习模型
Hermes agent：闭环学习模式。Agent每执行15 次工具操作就会暂停一次，并在完成复杂任务后，会反思哪些方法有效，然后编写一个Markdown 技能文件来记录这种模式，并在下次操作时对其进行改进。技能会自动优化。
OpenClaw：静态技能。用户需事先编写运行手册（或者从ClawHub下载社区编写的版本）。Agent会执行这些手册，但不会自行修改或改进它们。
消息通道
Hermes agent：涵盖20 多种平台，包括Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Matrix、Microsoft Teams、电子邮件、短信、钉钉、飞书、企业微信等。
OpenClaw：拥有50 多个平台，其中包括上述所有平台，还有IRC、iMessage、LINE、Nostr、Twitch、Zalo、微信、QQ 等众多其他平台。
部署后端系统
Hermes agent：6 种后端服务。包括本地、Docker、SSH、Daytona、Singularity 和Modal。可在5 美元的VPS 上运行，也可在GPU 集群上运行。
OpenClaw：主要适用于本地和Docker。存在由社区维护的Kubernetes 和云模板，但不被官方支持。
内存持久化
Hermes agent：三层系统。持久的身份快照、使用SQLite FTS5 进行跨会话回忆的全文搜索（结合LLM 摘要）以及程序技能文件。Honcho dialectic用户模型能够随着时间推移逐步了解每位用户。
OpenClaw：基于Markdown 的、每个内存文件对应一个文件的系统，用户可以直接查看和编辑。更简单但结构稍弱；没有手动配置的情况下，只能进行有限的跨会话回忆。
技能生态系统
Hermes agent：内置工具40 余项，捆绑技能118 项，还有与agentskills.io标准兼容的自动生成技能。生态系统在不断扩大但规模较小。
OpenClaw：在ClawHub上有超过44，000 项社区技能。是所有开源Agent中最大的技能市场。然而，Koi 安全公司的一项审计发现，在2857 项被审核的技能中，有341 项存在恶意内容（失败率为11.9%），因此需要进行审查。
安全记录
Hermes agent：有一个已披露的漏洞CVE（CVE-2026-7113，CVSS 5.6 中等，影响v0.8.0 的Webhook 功能）。0.13.0 版本解决了8 个零优先级的安全问题。
OpenClaw：在2026 年3 月的四天时间内披露了9 个漏洞，其中包括一个高达9.9分的CVE（CVE-2026-25253，CVSS 8.8 高危），该漏洞允许远程网关攻击。ClawHub 技能供应链仍然是一个已知的攻击面。
模型支持
Hermes agent：通过OpenRouter 可提供200 多种模型，此外还有NVIDIA NIM、Nous Portal、NovitaAI、AWS Bedrock、Ollama 以及本地推理功能。
OpenClaw：与OpenAI 兼容的端点、OpenRouter、Ollama。本地集成较少，但涵盖了主要的提供商。
学习循环是核心亮点，而且随着时间的推移，它确实会改变用户与该agent的协作方式。例如，当Hermes解决一个问题，比如根据客户关系管理系统数据格式化一份周报时，它会将这种模式转化为一个技能文件。下次用户要求做同样的事情时，它处理起来会更快，出错率也会更低。经过数周的使用，该agent会积累关于用户特定工作流程的机构知识。
这会形成一种关联。一个已经运行了三个月的Hermes agent会了解用户的偏好输出格式、命名规则、哪些 API 需要特定的标头以及需要留意哪些特殊情况。而OpenClaw 并不会这样做。除非用户手动编写技能来编码这些知识，否则每次OpenClaw 会话都是从相同的baseline开始的。
subagent架构是其第二个主要优势。Hermes能够为并行工作流生成独立的subagent，每个subagent都有自己的对话上下文和终端。如果用户需要同时研究三个主题并生成一份报告，Hermes会将任务分配给subagent，同时不会丢失自身的上下文。而OpenClaw 的多agent方案则更具手动性，需要单独的实例和外部协调。
部署的灵活性也对Hermes有利。它支持六种后端，这意味着可以先在本地机器上启动，然后转到Docker 以实现隔离，之后在希望仅按计算时间付费时再切换到Modal 进行无服务器计费。Singularity 后端对于没有Docker 的学术和研究环境特别有用。
OpenClaw 的生态系统规模大了一个数量级。在ClawHub 上，有超过44000 种技能可供选择，几乎能满足用户任何需求的自动化解决方案。需要监控Kubernetes 集群吗？有相应的技能可供使用。需要向Notion 数据库发布格式化的消息吗？有人已经编写好了。Hermes 拥有118 项捆绑技能，并会自动生成更多，但从118 项到44，000 项是一个巨大的差距，如果用户在第一天就需要广泛的功能支持，那么这个差距就显得尤为明显。
消息集成数量也反映了类似的情况。OpenClaw 支持50 多个channel，而Hermes 只支持20 个。如果用户需要其agent在IRC、LINE、Twitch、Nostr 或Zalo 上运行，那么OpenClaw 是目前唯一的选择。对于大多数使用Telegram、Slack、Discord 或WhatsApp 的团队来说，这两个框架都能满足基本需求，但如果您的团队使用的是不太常见的工具，那么针对特定平台的支持就很重要了。
确定性调度是OpenClaw 的另一大优势。OpenClaw 的cron-style调度器能够按照精确的时间间隔运行任务，并且时间安排具有可预测性。Hermes 支持自然语言调度（例如“每天早上9 点运行此任务”），这种方式更直观，但对于需要精确时间保证的生产工作流程来说，其精确性稍差。
OpenClaw在GitHub 上有超过37 万个星标，并且拥有长达七年的社区贡献支持。其文档内容丰富，Stack Overflow 的回答也很多，Discord和Reddit上的支持社区也非常活跃。如果你在凌晨2 点遇到问题，很可能已经有人解决了。Hermes发展迅速，但社区的知识库仍在不断完善中。
Hermes agent 和OpenClaw 两款软件均不自带云存储功能。这两款agent程序都仅能在其运行所在的服务器上处理本地文件，这就导致了在需要与队友共享输出结果、在服务器迁移时保存文件，或者将agent生成的工作交给没有SSH 访问权限的人员来完成时会出现问题。
常见的解决方法是挂载一个S3存储桶或谷歌云端硬盘文件夹，但这些方法都会带来一定的不便。S3需要进行IAM 配置，并且如果没有额外的工具支持，无法为您提供可共享的链接。谷歌云端硬盘适用于简单的文件，但缺乏工作区级别的权限，并且对agent的概念也没有认知。
Fast.io 通过构建专门用于agent的持久存储层来解决这一问题。用户的agent通过 MCP 服务器（位于/mcp 的流式HTTP 地址）将文件写入Fast.io 工作区，这些文件会立即通过网页界面提供给团队成员使用。智能模式会自动为上传的文件建立索引，以便进行语义搜索和RAG 聊天，因此人们可以就agent生成的内容提问而无需下载任何内容。
这种所有权转移模式在此非常适用。一个Hermes agent或OpenClaw 实例会创建一个工作区，向其中填充报告或处理后的数据，并将所有权转移给人类。该agent保留管理员权限以便日后进行更新，而人类则完全掌控该工作区。这就是“agent在我的服务器上执行了任务”与“我的团队实际上可以使用输出结果”之间的桥梁。
对于Hermes而言，将Fast.io 工作区设置为agent的文件输出目录意味着生成的技能类成果、计划报告输出以及检查点数据都会保存在具有版本历史记录和审计追踪功能的工作区内。免费的agent计划包含 50GB 存储空间、每月5000 个信用点以及5 个工作区（无需信用卡即可使用），这足以满足大多数个人和小型团队的部署需求。用户可以在fast.io/storage-for-agents 上注册，或者探索更高容量需求的定价方案。
其他值得考虑的选项有：适用于已经拥有自建基础设施的团队的Nextcloud，以及成本低于S3 的、用于原始对象存储的Backblaze B2。Fast.io 的优势在于它将存储、共享、AI索引以及基于agent的本地 MCP 访问集于一体。
这个决定取决于三个因素：用户有多少准备时间、是否需要广泛的还是深度的整合功能，以及对安全权衡的接受程度。
选择Hermes agent如果：
需要这样一种agent：它能够随着时间的推移在您的特定任务上不断提升表现，而无需手动编写脚本进行技能开发
需要灵活的部署方式（虚拟专用服务器、Docker、无服务器架构、高性能计算集群）
更倾向于选择较少但质量更高的内置工具，而非需要进行严格审查的庞大市场平台
希望默认情况下能够拥有持久内存，以便在不同会话中保持上下文信息
消息传递需求可由前20 个平台满足
选择OpenClaw如果：
需要与50 多种消息平台进行集成，尤其是那些针对特定领域的平台，如IRC、LINE 或Nostr
希望在ClawHub 上能够快速获取 44，000 多种预设功能，以便进行快速原型开发
团队已经具备了OpenClaw 的专业知识和社区知识
需要为生产工作流程提供确定性的cron 样式调度功能
更倾向于使用透明且可人工编辑的内存文件，而非由AI 管理的内存
两者同时使用如果：
一些高级用户将OpenClaw 设为协调层，而将Hermes 设为学习引擎。虽然这两个项目均未对此进行官方支持，但这种模式能够奏效，原因在于两者都遵循OpenRouter API，并且可以共享相同的模型键。Hermes 负责那些受益于学习的任务（如定期报告、数据处理、代码生成），而OpenClaw 则负责那些受益于广度的任务（如多平台消息传递、定时任务、快速技能查询）。
无论选择哪种方案，持久存储的问题都是相同的。这两种agent都需要有一个地方来存放其输出结果，以便人们能够访问。对于单人使用，本地磁盘即可满足需求。而对于团队而言，像Fast.io 这样的工作区平台或者自托管的 Nextcloud 实例则填补了“agent完成任务”与“团队能够使用结果”之间的空白。
原文链接：
高端微信群介绍 | |
创业投资群 | AI、IOT、芯片创始人、投资人、分析师、券商 |
闪存群 | 覆盖5000多位全球华人闪存、存储芯片精英 |
云计算群 | 全闪存、软件定义存储SDS、超融合等公有云和私有云讨论 |
AI芯片群 | 讨论AI芯片和GPU、FPGA、CPU异构计算 |
5G群 | 物联网、5G芯片讨论 |
第三代半导体群 | 氮化镓、碳化硅等化合物半导体讨论 |
存储芯片群 | DRAM、NAND、3D XPoint等各类存储介质和主控讨论 |
汽车电子群 | MCU、电源、传感器等汽车电子讨论 |
光电器件群 | 光通信、激光器、ToF、AR、VCSEL等光电器件讨论 |
渠道群 | 存储和芯片产品报价、行情、渠道、供应链 |
< 长按识别二维码添加好友 >
加入上述群聊
带你走进万物存储、万物智能、
万物互联信息革命新时代
