# 网络观点汇总：Hermes Agent vs OpenClaw

**收集日期**: 2026-04-18  
**来源**: Reddit、知乎、博客园、Medium、TokenMix、ScreenshotOne、The New Stack、NxCode 等

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## 一、数据层面（先把基本事实捋清）

| 指标 | Hermes Agent | OpenClaw |
|---|---|---|
| 上线时间 | 2026-02-25 | 更早（前身 Clawdbot/Moltbot）|
| GitHub Stars | 95,600（7周，截止 2026-04-17）| 远超（具体数字未查，但被描述为"碾压级") |
| 最新版本 | v0.10.0（2026-04-16，209个PR）| 持续迭代 |
| 内置 Skill 数 | 118（96捆绑 + 22可选）| 13,000+ 社区生态 |
| 消息平台 | 6（Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal/CLI）| 50+（24+消息平台）|
| 编程语言 | Python | TypeScript + Node.js |
| 许可证 | MIT | MIT |

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## 二、各来源观点分类整理

### 🟠 站 Hermes 的观点

**1. TokenMix Research Lab（tokenmix.ai）**
- "7周涨到95.6K Stars，2026年增长最快的agent框架"
- "自创skill让研究任务时间减少40%"
- "OpenClaw 9个CVE，Hermes 零CVE"
- 结论：**Hermes 是2026最佳开源自主AI Agent**

**2. 知乎专栏（花了一周对比）**
- "Hermes是目前唯一一个内置学习闭环的Agent框架。不是那种'我帮你总结一下对话'的伪学习，是真的会把成功经验压缩成可复用的技能文件"
- "OpenClaw的技能是人工编写的，不会自己进化"
- 核心论点：学习机制是真实的，不是噱头

**3. B站视频（"完全可以替代OpenClaw，而且更加聪明"）**
- 简单使用几天的感受
- 评价：直观体验好，易用性优于OpenClaw
- 注意：典型的"新鲜感效应"，使用深度存疑

**4. VirtualUncle（引用 Kevin Simback 推文）**
> "5分钟内就被 Hermes 打动了，我对它比 OpenClaw 的主要保留是OC社区的强度……现在可以自信地说Hermes社区正在碾压"

**5. Reddit r/openclaw（高赞帖）**
- "OpenClaw is still my main driver, but Hermes feels more capable in a lot of situations, especially with smaller models"
- "Hermes seems much more autonomous"
- 关键：**这人是OpenClaw用户说的**，说明Hermes确实有吸引力

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### 🔵 站 OpenClaw / 中立的观点

**1. ScreenshotOne（技术博客，最客观）**
核心观点：**设计中心不同，不是谁杀死谁**
> "Hermes Agent packages a gateway around a learning agent. OpenClaw packages an agent around a messaging gateway."

- Hermes = agent-first（以agent为中心，messaging是工具）
- OpenClaw = gateway-first（以通信路由为中心，agent是功能）
- 结论："并非一个克隆另一个，是两种产品形态"

**2. NxCode（完整指南）**
- "v0.8.0带来209个合并PR，开发速度激进"
- **"自我改进是渐进式的，不是革命性的"**
- "设置比OpenClaw复杂"
- "如果需要50+平台集成和消费级设置，OpenClaw仍是更安全的选择"
- 结论：**Hermes技术上有亮点，但成熟度不如OpenClaw**

**3. Kilo.ai（Reddit情绪分析，25个高参与度帖子）**
- ~35% 坚持OpenClaw，理由：无与伦比的集成和最大技能生态
- ~30% 已切换到Hermes，理由：更易设置、自主性更强
- 剩余35%：混合使用或观望

**4. Medium / Mehul Gupta**
> "Choose OpenClaw if you want maximum connection to all your chat apps, simple setup, and strict control over what the AI is allowed to do"
- 两者没有绝对优劣，"只是对什么最重要做了不同的赌注"

**5. The New Stack（技术媒体）**
- "22,000 GitHub stars（4月初），不到OpenClaw的零头"
- "社区技能库更小，品牌知名度更低"
- "值得关注的不是当前规模，而是它的方向"
- 结论：**现在判定Hermes"杀死"OpenClaw为时过早**

**6. MindStudio.ai**
> "OpenClaw doesn't include a native skill-learning layer. Every task is approached as a new problem... Run the same task type a hundred times, and the agent doesn't get better at it."

⚠️ 这个说法**不完全准确** — 忽略了OpenClaw配合MEMORY.md + LightRAG的效果，但代表了不了解深度配置的用户的普遍认知。

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### 🔴 质疑/批评 Hermes 的声音

**1. Reddit（r/openclaw）**
- "I'll never set up a tool that is being astroturfed like this"（有人认为存在水军营销）
- "For the record I did get OpenClaw to the same level but it was just more effort"（能做到，但要费力）

**2. heyuan110.com（技术分析博客）**
> "Nous Research的设计选择是用户控制优先：MIT许可，本地数据，可读的Skills。他们给了你权利，但不能保证你行使这些权利。这不是对Hermes的批评——这是任何自我改进系统的结构性现实。"

- 即：**skill文件技术上可审查，但大多数用户不会去看**，和真正的黑盒效果一样

**3. 博客园**
- 承认Hermes的自进化方向，但注意到"Phase 2-5都是Planned"
- 现阶段只有skill文件层面的学习，距离真正的"自我进化"还有差距

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## 三、观点矩阵（按立场分类）

| 来源 | 立场 | 核心论点 | 可信度 |
|---|---|---|---|
| TokenMix | 挺Hermes | 40%提速，零CVE | ⚠️ 来源可疑（hermes-agent.ai域名下，利益相关）|
| 知乎专栏 | 挺Hermes | 学习闭环是真实的 | ⭐⭐⭐（有使用经验）|
| B站视频 | 挺Hermes | 好用、可替代 | ⭐⭐（浅度体验）|
| Reddit用户 | 中立偏Hermes | 小模型场景更强 | ⭐⭐⭐⭐（真实用户）|
| ScreenshotOne | 中立 | 产品形态不同，无法直接比 | ⭐⭐⭐⭐⭐（最客观）|
| NxCode | 中立偏OpenClaw | Hermes渐进式，不革命 | ⭐⭐⭐⭐（有技术深度）|
| Kilo.ai | 数据统计 | 35%留OC，30%换Hermes | ⭐⭐⭐（数据来自Reddit）|
| The New Stack | 中立偏OpenClaw | Hermes现在规模差距大 | ⭐⭐⭐⭐（专业媒体）|
| MindStudio | 挺Hermes | OC不会自动学习 | ⭐⭐（忽略了OC深度配置）|
| Petronella | 挺Hermes | 安全性更好，零CVE | ⭐⭐（安全厂商，有立场）|

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## 四、网络上被忽视/误解的关键点

这些是 Jixian 视频里可以"打脸"的地方：

1. **"OpenClaw不会学习"** — 错误。配合MEMORY.md + LightRAG + 专属skill，OpenClaw完全可以实现跨会话学习，只是需要手工配置。这不是产品缺陷，是设计选择。

2. **"Hermes自我进化是全自动的"** — 不完全准确。只有skill积累是自动的。真正的DSPy优化（Self-Evolution）是独立工具，Phase 2-5都还是Planned，需要付费运行（$2-10/次），且需要人工review PR。

3. **"零CVE = 更安全"** — 有点偷换概念。Hermes才2个月，CVE需要时间暴露。OpenClaw更老、更普及、更多人挖洞，CVE数量多并不完全代表更不安全。

4. **"Hermes community is crushing it"** — 社区活跃度快速上升是真的，但skill生态（118 vs 13,000+）差距仍然是一个量级。

5. **"Hermes更适合小模型"** — 这个值得深挖，如果是真的，对于想省钱的用户很有吸引力。

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## 五、对视频最有价值的独特角度

目前网络上**还没有人从以下角度说**：

1. ✅ **Skill格式几乎一模一样**（agentskills.io开放标准，两者理论上互通）
2. ✅ **手动挡 vs 自动挡**的比喻（清晰、有画面感、中文受众听得懂）
3. ✅ **作为真实深度用户说话**（Harness 33%→97%，LightRAG集成，真实数据）
4. ✅ **Self-Evolution还在纸面上**（Phase 2-5 Planned，很多人不知道）
5. ✅ **从Node.js并发角度分析**（多频道、多subagent，Python GIL是真实瓶颈）